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本篇内容主要讲解“Python 3.9有哪些特点”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python 3.9有哪些特点”吧!
2020年10月5日,在全国人员欢度国庆节和中秋节时,Python 3.9 悄摸摸地正式发布了。我们来一起来看看,这个版本有哪些好玩的新特性,以及对我们部门目前的产品可能会带来哪些影响。
因为jupyter notebook/lab等工具还没有相应适配到python 3.9,所以我们还无法使用,因此本文就使用python 的交互行来演示。
Python 3.9 官方文档, What’s New in Python 3.9 ,其文字组织的很好,我们接下来也按照这个顺序来讲解,依次是,release highlights, new features, new modules, improve modules, optimizations, deprecated, removed.大家注意看下,这个文字组织顺序,其实在我们产品发布时,也是适用的。先讲这个版本有什么吸引人的highlights,然后介绍新版本的新内容,最后介绍deprecated / removed,提醒大家升级时需要注意什么,条理很清晰。
到2020年10月9日为止,anaconda上还没有任何channel支持对python 3.9的直接安装,所以想尝鲜,有2种方法:
1.到http://python.org上下载安装包
2.到anaconda的conda-forge channel下载安装文件
我们使用第二种方法,安装文件下载链接见 References。
$ conda create -n py39 -c conda-forge -y $ conda activate py39 $ conda install python-3.9.0-h70c2a47_1_cpython.tar.bz2 $ which python /d/Anaconda3/envs/py39/python $ python -V Python 3.9.0
Python 3.9 内容包括:
3个新的语法特性
1个新的内置特性
2个新的标准库特性
6点解释器提升
2个新的库模块
如果把以上所有内容都过一遍,可能需要1-2小时。我们这里就挑一些与我们部门产品开发相关的内容,具体来讲一讲,其它内容如果有兴趣,可以自行去读读。
dict类提供了merge (|) 和 update (|=) 操作符。
# py38 >>> x = {"key1": "value1 from x", "key2": "value2 from x"} >>> y = {"key2": "value2 from y", "key3": "value3 from y"} >>> {**x, **y} {'key1': 'value1 from x', 'key2': 'value2 from y', 'key3': 'value3 from y'} >>> x.update(y) >>> x {'key1': 'value1 from x', 'key2': 'value2 from y', 'key3': 'value3 from y'} # py39 >>> x = {"key1": "value1 from x", "key2": "value2 from x"} >>> y = {"key2": "value2 from y", "key3": "value3 from y"} >>> x | y {'key1': 'value1 from x', 'key2': 'value2 from y', 'key3': 'value3 from y'} >>> y | x {'key2': 'value2 from x', 'key3': 'value3 from y', 'key1': 'value1 from x'}
这在dict操作时,会更方便。
>>> "NavyXie".removeprefix("Navy") 'Xie' >>> "NavyXie".removesuffix("Xie") 'Navy'
这在string删除不需要的prefix 或 suffix时,会更方便。
在type annotation中,可以使用内置的collection类型,如list和dict,而不用导入相应的大写类型,如 typing.List 或 typing.Dict。
def greet_all(names: list[str]) -> None: for name in names: print("Hello", name)
Annotation是python 3.0 引入的特征,是做什么用的呢?与Java / C / C++ / Swift等强类型语言不同,Python和JavaScript都是弱类型语言,这里类型annotation并不会在解析或运行时强制要求传参的类型,而只是帮助开发者的代码阅读和维护。
另外,如果我们使用python 3.7引入的库,dataclasses,时,就会发现,type annotation在定义一个data类时,是强制要求的,比如:
>>> from dataclasses import dataclass >>> @dataclass ... def TestClass: ... name: str ... >>> TestClass.__annotations__ {'name': <class 'str'>}
这个时候就会比较有用,我们可以这样写:
names: list[str]
而不用像之前那样:
names: List[str]
Python 3.9 开始使用新的解析器,基于 PEG,而取代LL(1)。两者的性能相差不大,但PEG更灵活。从这里我们可以推断,从Python 3.10开始,将会引入更多新的语言特性。
这个新模块,在我们操作时区时,会比较方便。之前我们处理timezone时,需要通过pytz包,比如:
# py38 import pytz from datetime import datetime tz = pytz.timezone("America/Los_Angeles") start_time = datetime.now(tz)
现在可以通过标准库中的zoneinfo模块,比如:
from zoneinfo import ZoneInfo tz = ZoneInfo("America/Los_Angeles")
在python 3.8中,Vectorcall协议被临时引入,3.9中,对内置类型,包括,range, tuple, set, frozenset, list, dict,都使用vectorcall协议进行了优化。但有趣的是,从性能优化报告中,我们可以看到,从3.8到3.9的性能并没有什么提升,甚至有小幅下降。
Python version 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 -------------- --- --- --- --- --- --- Variable and attribute read access: read_local 7.1 7.1 5.4 5.1 3.9 4.0 read_nonlocal 7.1 8.1 5.8 5.4 4.4 4.8 read_global 15.5 19.0 14.3 13.6 7.6 7.7 read_builtin 21.1 21.6 18.5 19.0 7.5 7.7 read_classvar_from_class 25.6 26.5 20.7 19.5 18.4 18.6 read_classvar_from_instance 22.8 23.5 18.8 17.1 16.4 20.1 read_instancevar 32.4 33.1 28.0 26.3 25.4 27.7 read_instancevar_slots 27.8 31.3 20.8 20.8 20.2 24.5 read_namedtuple 73.8 57.5 45.0 46.8 18.4 23.2 read_boundmethod 37.6 37.9 29.6 26.9 27.7 45.9 Variable and attribute write access: write_local 8.7 9.3 5.5 5.3 4.3 4.2 write_nonlocal 10.5 11.1 5.6 5.5 4.7 4.9 write_global 19.7 21.2 18.0 18.0 15.8 17.2 write_classvar 92.9 96.0 104.6 102.1 39.2 43.2 write_instancevar 44.6 45.8 40.0 38.9 35.5 40.7 write_instancevar_slots 35.6 36.1 27.3 26.6 25.7 27.7 Data structure read access: read_list 24.2 24.5 20.8 20.8 19.0 21.1 read_deque 24.7 25.5 20.2 20.6 19.8 21.6 read_dict 24.3 25.7 22.3 23.0 21.0 22.5 read_strdict 22.6 24.3 19.5 21.2 18.9 21.6 Data structure write access: write_list 27.1 28.5 22.5 21.6 20.0 21.6 write_deque 28.7 30.1 22.7 21.8 23.5 23.2 write_dict 31.4 33.3 29.3 29.2 24.7 27.8 write_strdict 28.4 29.9 27.5 25.2 23.1 29.8 Stack (or queue) operations: list_append_pop 93.4 112.7 75.4 74.2 50.8 53.9 deque_append_pop 43.5 57.0 49.4 49.2 42.5 45.5 deque_append_popleft 43.7 57.3 49.7 49.7 42.8 45.5 Timing loop: loop_overhead 0.5 0.6 0.4 0.3 0.3 0.3
备注:以上结果是python 官方 benchmark, Tools/scripts/var_access_benchmark.py, 的运行结果,单位为纳秒,硬件为Intel® Core™ i7-4960HQ 处理器,OS为macOS 64-bit。
我提取了一些与我们部门产品可能相关度比较高的几点:
(1)Python 3.9 是提供 Python 2向后兼容的最后一个版本,所以在下个版本 Python 3.10 将不在兼容 Python 2。
(2)threading.Thread类的 isAlive() 方法被删除,用is_alive()取代。
(3)base64.encodestring() 和 base64.decodestring() 被删除,用base64.encodebytes() 和 base64.decodebytes() 取代。
(4)json.loads()的encoding参数被删除,encoding必须为UTF-8, UTF-16或UTF-32.
最后,我们再复习下 python 3.8 的几点新特性,如果工作中没有尝试过,那就马上试试吧。
海象操作符 :=
if (n := len(a)) > 10: print(f"List is too long ({n} elements, expected <= 10)")
Positional-only 参数
def f(a, b, /, c, d, *, e, f): print(a, b, c, d, e, f)
f-string支持 =
>>> user = 'eric_idle' >>> member_since = date(1975, 7, 31) >>> f'{user=} {member_since=}' "user='eric_idle' member_since=datetime.date(1975, 7, 31)" >>> delta = date.today() - member_since >>> f'{user=!s} {delta.days=:,d}' 'user=eric_idle delta.days=16,075' >>> print(f'{theta=} {cos(radians(theta))=:.3f}') theta=30 cos(radians(theta))=0.866
到此,相信大家对“Python 3.9有哪些特点”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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