Python 3.8是Python語言的最新版本，它適合用于編寫腳本、自動化以及機器學習和Web開發等各種任務。現在Python 3.8已經進入官方的beta階段，這個版本帶來了許多語法改變、內存共享、更有效的序列化和反序列化、改進的字典和更多新功能。

Python 3.8還引入了許多性能改進。總的來說，我們即將擁有一個更快、更精確、更一致和更現代的Python。下面是Python 3.8的新功能和最重要的改變。

1、賦值表達式

Python 3.8最明顯的變化就是賦值表達式，即:=操作符。賦值表達式可以講一個值賦給一個變量，即使變量不存在也可以。它可以用在表達式中，無需作為單獨的語句出現。

while (line := file.readline()) != "end":

print(chunk)

上例中，如果變量line不存在則會被創建，然后將file.readline()的返回值賦給它。然后檢查line是否為"end"。如果不是，則讀取下一行，保存在line中，然后繼續測試。

2、僅通過位置指定的參數

僅通過位置指定的參數是函數定義中的一個新語法，可以讓程序員強迫某個參數只能通過位置來指定。這樣可以解決Python函數定義中哪個參數是位置參數、哪個參數是關鍵字參數的模糊性。

僅通過位置指定的參數可以用于如下情況：某個函數接受任意關鍵字參數，但也能接受一個或多個未知參數。Python的內置函數通常都是這種情況，所以允許程序員這樣做，能增強Python語言的一致性。

3、支持f字符串調試

f字符串格式可以更方便地在同一個表達式內進行輸出文本和值或變量的計算，而且效率更高。

x = 3

print(f'{x+1}')

輸出4。

在f字符串表達式末未添加=可以輸出f表達式本身的值，后面是計算后的值

x = 3

print (f'{x+1=}')

輸出為x+1=4。

4、多進程共享內存

在Python 3.8中，multiprocessing模塊提供了SharedMemory類，可以在不同的Python進程之間創建共享的內存區域。

在舊版本的Python中，進程間共享數據只能通過寫入文件、通過網絡套接字發送，或采用Python的pickle模塊進行序列化等方式。共享內存提供了進程間傳遞數據的更快的方式，從而使得Python的多處理器和多內核編程更有效率。

共享內存片段可以作為單純的字節區域來分配，也可以作為不可修改的類似于列表的對象來分配，其中能保存數字類型、字符串、字節對象、None對象等一小部分Python對象。

5、Typing模塊的改進

Python是動態類型語言，但可以通過typing模塊添加類型提示，以便第三方工具驗證Python代碼。Python 3.8給typing添加了一些新元素，因此它能夠支持更健壯的檢查：

• final修飾器和Final類型標注表明，被修飾或被標注的對象在任何時候都不應該被重寫、繼承，也不能被重新賦值。
• Literal類型將表達式限定為特定的值或值的列表（不一定是同一個類型的值）。
• TypedDict可以用來創建字典，其特定鍵的值被限制在一個或多個類型上。注意這些限制僅用于編譯時確定值的合法性，而不能在運行時進行限制。

6、新版本的pickle協議

Python的pickle模塊提供了一種序列化和反序列化Python數據結構或實例的方法，可以將字典原樣保存下來供以后讀取。不同版本的Python支持的pickle協議不同，而最新版本的支持范圍更廣、更強大、更有效的序列化。

Python 3.8引入的第5版pickle協議可以用一種新方法pickle對象，它能支持Python的緩沖區協議，如bytes、memoryviews或Numpy array等。新的pickle避免了許多在pickle這些對象時的內存復制操作。

7、可反轉字典

Python3.6中重寫了字典，其使用了PyPy項目貢獻的一個新實現。除了更快、更緊湊之外，現在的字典還會繼承元素的順序——元素會按照添加的順序排列，就像列表一樣。

8、性能改進

• 許多內置方法和函數的速度都提高了20%~50%，因為之前許多函數都需要進行不必要的參數轉換。
• 一個新的opcode緩存可以提高解釋器中特定指令的速度。但是，目前實現了速度改進的只有LOAD_GLOBAL opcode，其速度提高了40%。以后的版本中也會進行類似的優化。
• 文件復制操作現在使用平臺特定的調用和其他優化措施，來提高操作速度。
• 新創建的列表現在平均比以前小了12%，這要歸功于列表構造函數如果能提前知道列表長度的情況下進行的優化。
• Python 3.8中向新型類的類變量中的寫入操作變得更快。

總結

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