一、Python3.6新特性

1、新的格式化字符串方式

新的格式化字符串方式，即在普通字符串前添加 f 或 F 前綴，其效果類似于str.format()。比如

name = "red" print(f"He said his name is {name}.") # 'He said his name is red.'

相當(dāng)于：

print("He said his name is {name}.".format(**locals()))

此外，此特性還支持嵌套字段，比如：

import decimal width = 10 precision = 4 value = decimal.Decimal("12.34567") print(f"result: {value:{width}.{precision}}") #'result: 12.35'

2、變量聲明語法

可以像下面一樣聲明一個變量并指定類型：

from typing import List, Dictprimes: List[int] = [] captain: str # 此時沒有初始值class Starship:stats: Dict[str, int] = {}

3、數(shù)字的下劃線寫法

允許在數(shù)字中使用下劃線，以提高多位數(shù)字的可讀性。

a = 1_000_000_000_000_000 # 1000000000000000 b = 0x_FF_FF_FF_FF # 4294967295

除此之外，字符串格式化也支持_選項，以打印出更易讀的數(shù)字字符串：

'{:_}'.format(1000000) # '1_000_000' '{:_x}'.format(0xFFFFFFFF) # 'ffff_ffff'

4、異步生成器

在Python3.5中，引入了新的語法 async 和 await 來實現(xiàn)協(xié)同程序。但是有個限制，不能在同一個函數(shù)體內(nèi)同時使用 yield 和 await。Python3.6中，這個限制被放開了，允許定義異步生成器：

async def ticker(delay, to): """Yield numbers from 0 to *to* every *delay* seconds."""for i in range(to):yield iawait asyncio.sleep(delay)

5、異步解析器

允許在列表list、集合set 和字典dict 解析器中使用 async 或 await 語法。

result = [i async for i in aiter() if i % 2] result = [await fun() for fun in funcs if await condition()]

6、新增加模塊

標(biāo)準(zhǔn)庫（The Standard Library）中增加了一個新的模塊：secrets。該模塊用來生成一些安全性更高的隨機數(shù)，用于管理passwords, account authentication, security tokens, 以及related secrets等數(shù)據(jù)。

7、其他新特性

• 新的 PYTHONMALLOC 環(huán)境變量允許開發(fā)者設(shè)置內(nèi)存分配器，以及注冊debug鉤子等。
• asyncio模塊更加穩(wěn)定、高效，并且不再是臨時模塊，其中的API也都是穩(wěn)定版的了。
• typing模塊也有了一定改進，并且不再是臨時模塊。
• datetime.strftime 和 date.strftime 開始支持ISO 8601的時間標(biāo)識符%G, %u, %V。
• hashlib 和 ssl 模塊開始支持OpenSSL1.1.0。
• hashlib模塊開始支持新的hash算法，比如BLAKE2, SHA-3 和 SHAKE。
• Windows上的 filesystem 和 console 默認(rèn)編碼改為UTF-8。
• json模塊中的 json.load() 和 json.loads() 函數(shù)開始支持 binary 類型輸入。

更多內(nèi)容參考官方文檔：What's New In Python 3.6

二、Python3.7新特性

Python 3.7于2018年6月27日發(fā)布， 包含許多新特性和優(yōu)化，增添了眾多新的類，可用于數(shù)據(jù)處理、針對腳本編譯和垃圾收集的優(yōu)化以及更快的異步I/O，主要如下：

• 用類處理數(shù)據(jù)時減少樣板代碼的數(shù)據(jù)類。
• 一處可能無法向后兼容的變更涉及處理生成器中的異常。
• 面向解釋器的“開發(fā)模式”。
• 具有納秒分辨率的時間對象。
• 環(huán)境中默認(rèn)使用UTF-8編碼的UTF-8模式。
• 觸發(fā)調(diào)試器的一個新的內(nèi)置函數(shù)。

1、新增內(nèi)置函數(shù)breakpoint()

使用該內(nèi)置函數(shù)，相當(dāng)于通過代碼的方式設(shè)置了斷點，會自動進入Pbd調(diào)試模式。

如果在環(huán)境變量中設(shè)置PYTHONBREAKPOINT=0會忽略此函數(shù)。并且，pdb 只是眾多可用調(diào)試器之一，你可以通過設(shè)置新的 PYTHONBREAKPOINT 環(huán)境變量來配置想要使用的調(diào)試器。

下面有一個簡單例子，用戶需要輸入一個數(shù)字，判斷它是否和目標(biāo)數(shù)字一樣：

"""猜數(shù)字游戲"""def guess(target):user_guess = input("請輸入你猜的數(shù) >>> ")if user_guess == target:return "你猜對了!"else:return "猜錯了"if __name__ == '__main__':a = 100print(guess(a))

不幸的是，即使猜的數(shù)和目標(biāo)數(shù)一樣，打印的結(jié)果也是‘猜錯了’，并且沒有任何異常或錯誤信息。

為了弄清楚發(fā)生了什么，我們可以插入一個斷點，來調(diào)試一下。以往一般通過print大法或者IDE的調(diào)試工具，但現(xiàn)在我們可以使用 breakpoint()。

"""猜數(shù)字游戲"""def guess(target):user_guess = input("請輸入你猜的數(shù) >>> ")breakpoint() //加入這一行if user_guess == target:return "你猜對了!"else:return "猜錯了"if __name__ == '__main__':a = 100print(guess(a))

在 pdb 提示符下，我們可以調(diào)用 locals() 來查看當(dāng)前的本地作用域的所有變量。（pdb 有大量的命令，你也可以在其中運行正常的Python 語句）

請輸入你猜的數(shù) >>> 100 > d:\work\for_test\py3_test\test.py(7)guess() -> if user_guess == target: (Pdb) locals() {'target': 100, 'user_guess': '100'} (Pdb) type(user_guess) <class 'str'>

搞明白了，target是一個整數(shù)，而user_guess 是一個字符串，這里發(fā)生了類型對比錯誤。

2、類型和注解

從 Python 3.5 開始，類型注解就越來越受歡迎。對于那些不熟悉類型提示的人來說，這是一種完全可選的注釋代碼的方式，以指定變量的類型。

什么是注解？它們是關(guān)聯(lián)元數(shù)據(jù)與變量的語法支持，可以是任意表達式，在運行時被 Python 計算但被忽略。注解可以是任何有效的 Python 表達式。

下面是個對比的例子：

# 不帶類型注解 def foo(bar, baz): # 帶類型注解 def foo(bar: 'Describe the bar', baz: print('random')) -> 'return thingy':

上面的做法，其實是Python對自身弱類型語言的強化，希望獲得一定的類型可靠和健壯度，向Java等語言靠攏。

在 Python 3.5 中，注解的語法獲得標(biāo)準(zhǔn)化，此后，Python 社區(qū)廣泛使用了注解類型提示。

但是，注解僅僅是一種開發(fā)工具，可以使用 PyCharm 等 IDE 或 Mypy 等第三方工具進行檢查，并不是語法層面的限制。

我們前面的猜數(shù)程序如果添加類型注解，它應(yīng)該是這樣的：

"""猜數(shù)字游戲"""def guess(target:str):user_guess:str = input("請輸入你猜的數(shù) >>> ")breakpoint()if user_guess == target:return "你猜對了!"else:return "猜錯了"if __name__ == '__main__':a:int = 100print(guess(a))

PyCharm會給我們灰色的規(guī)范錯誤提醒，但不會給紅色的語法錯誤提示。

用注解作為類型提示時，有兩個主要問題：啟動性能和前向引用。

• 在定義時計算大量任意表達式相當(dāng)影響啟動性能，而且 typing 模塊非常慢
• 你不能用尚未聲明的類型來注解

typing 模塊如此緩慢的部分原因是，最初的設(shè)計目標(biāo)是在不修改核心 CPython 解釋器的情況下實現(xiàn) typing 模塊。隨著類型提示變得越來越流行，這一限制已經(jīng)被移除，這意味著現(xiàn)在有了對 typing 的核心支持。

而對于向前引用，看下面的例子：

class User:def __init__(self, name: str, prev_user: User) -> None:pass

錯誤在于 User類型還沒有被聲明，此時的 prev_user 不能定義為 User 類型。

為了解決這個問題，Python3.7 將注解的評估進行了推遲。并且，這項改動向后不兼容，需要先導(dǎo)入annotations，只有到Python 4.0后才會成為默認(rèn)行為。

from __future__ import annotationsclass User: def __init__(self, name: str, prev_user: User) -> None:pass

或者如下面的例子：

class C:def validate_b(self, obj: B) -> bool:... class B:...

3、新增dataclasses模塊

這個特性可能是 Python3.7以后比較常用的，它有什么作用呢？

假如我們需要編寫一個下面的類：

from datetime import datetime import dateutilclass Article(object):def __init__(self, _id, author_id, title, text, tags=None, created=datetime.now(), edited=datetime.now()):self._id = _idself.author_id = author_idself.title = titleself.text = textself.tags = list() if tags is None else tagsself.created = createdself.edited = editedif type(self.created) is str:self.created = dateutil.parser.parse(self.created)if type(self.edited) is str:self.edited = dateutil.parser.parse(self.edited)def __eq__(self, other):if not isinstance(other, self.__class__):return NotImplementedreturn (self._id, self.author_id) == (other._id, other.author_id)def __lt__(self, other):if not isinstance(other, self.__class__):return NotImplementedreturn (self._id, self.author_id) < (other._id, other.author_id)def __repr__(self):return '{}(id={}, author_id={}, title={})'.format(self.__class__.__name__, self._id, self.author_id, self.title)

大量的初始化屬性要定義默認(rèn)值，可能還需要重寫一堆魔法方法，來實現(xiàn)類實例的打印、比較、排序和去重等功能。

如果使用dataclasses進行改造，可以寫成這個樣子：

from dataclasses import dataclass, field from typing import List from datetime import datetime import dateutil@dataclass(order=True) //注意這里 class Article(object):_id: intauthor_id: inttitle: str = field(compare=False)text: str = field(repr=False, compare=False)tags: List[str] = field(default=list(), repr=False, compare=False)created: datetime = field(default=datetime.now(), repr=False, compare=False)edited: datetime = field(default=datetime.now(), repr=False, compare=False)def __post_init__(self):if type(self.created) is str:self.created = dateutil.parser.parse(self.created)if type(self.edited) is str:self.edited = dateutil.parser.parse(self.edited)

這使得類不僅容易設(shè)置，而且當(dāng)我們創(chuàng)建一個實例并打印出來時，它還可以自動生成優(yōu)美的字符串。在與其他類實例進行比較時，它也會有適當(dāng)?shù)男袨椤＿@是因為dataclasses除了幫我們自動生成 __init__ 方法外，還生成了一些其他特殊方法，如 repr、eq 和 hash 等。

Dataclasses 使用字段 field來完提供默認(rèn)值，手動構(gòu)造一個 field() 函數(shù)能夠訪問其他選項，從而更改默認(rèn)值。例如，這里將 field 中的 default_factory 設(shè)置為一個 lambda 函數(shù)，該函數(shù)提示用戶輸入其名稱。

from dataclasses import dataclass, field class User:name: str = field(default_factory=lambda: input("enter name"))

4、生成器異常處理

在Python 3.7中，生成器引發(fā)StopIteration異常后，StopIteration異常將被轉(zhuǎn)換成RuntimeError異常，那樣它不會悄悄一路影響應(yīng)用程序的堆棧框架。這意味著如何處理生成器的行為方面不太敏銳的一些程序會在Python 3.7中拋出RuntimeError。在Python 3.6中，這種行為生成一個棄用警告；在Python 3.7中，它將生成一個完整的錯誤。

一個簡易的方法是使用try/except代碼段，在StopIteration傳播到生成器的外面捕獲它。更好的解決方案是重新考慮如何構(gòu)建生成器――比如說，使用return語句來終止生成器，而不是手動引發(fā)StopIteration。

5、開發(fā)模式

Python解釋器添加了一個新的命令行開關(guān)：-X，讓開發(fā)人員可以為解釋器設(shè)置許多低級選項。

這種運行時的檢查機制通常對性能有重大影響，但在調(diào)試過程中對開發(fā)人員很有用。

-X 激活的選項包括：

• asyncio模塊的調(diào)試模式。這為異步操作提供了更詳細(xì)的日志記錄和異常處理，而異常操作可能很難調(diào)試或推理。
• 面向內(nèi)存分配器的調(diào)試鉤子。這對于編寫CPython擴展件的那些人很有用。它能夠?qū)崿F(xiàn)更明確的運行時檢查，了解CPython如何在內(nèi)部分配內(nèi)存和釋放內(nèi)存。
• 啟用faulthandler模塊，那樣發(fā)生崩潰后，traceback始終轉(zhuǎn)儲出去。

6、 高精度時間函數(shù)

Python 3.7中一類新的時間函數(shù)返回納秒精度的時間值。盡管Python是一種解釋型語言，但是Python的核心開發(fā)人員維克多?斯廷納（Victor Stinner）主張報告納秒精度的時間。最主要的原因是，在處理轉(zhuǎn)換其他程序（比如數(shù)據(jù)庫）記錄的時間值時，可以避免丟失精度。

新的時間函數(shù)使用后綴_ns。比如說，time.process_time()的納秒版本是time.process_time_ns()。請注意，并非所有的時間函數(shù)都有對應(yīng)的納秒版本。

7、其他新特性

• 字典現(xiàn)在保持插入順序。這在 3.6 中是非正式的，但現(xiàn)在成為了官方語言規(guī)范。在大多數(shù)情況下，普通的 dict 能夠替換 collections.OrderedDict。
• .pyc 文件具有確定性，支持可重復(fù)構(gòu)建 —— 也就是說，總是為相同的輸入文件生成相同的 byte-for-byte 輸出。
• 新增contextvars模塊，針對異步任務(wù)提供上下文變量。
• __main__中的代碼會顯示棄用警告（DeprecationWarning）。
• 新增UTF-8模式。在Linux/Unix系統(tǒng)，將忽略系統(tǒng)的locale，使用UTF-8作為默認(rèn)編碼。在非Linux/Unix系統(tǒng)，需要使用-X utf8選項啟用UTF-8模式。
• 允許模塊定義__getattr__、__dir__函數(shù)，為棄用警告、延遲import子模塊等提供便利。
• 新的線程本地存儲C語言API。
• 更新Unicode數(shù)據(jù)到11.0。

三、Python3.8新特性

Python3.8版本于2019年10月14日發(fā)布，以下是 Python 3.8 相比 3.7 的新增特性。

1、海象賦值表達式

新的語法 :=，將值賦給一個更大的表達式中的變量。它被親切地稱為 “海象運算符”(walrus operator)，因為它長得像海象的眼睛和象牙。

“海象運算符” 在某些時候可以讓你的代碼更整潔，比如：

在下面的示例中，賦值表達式可以避免調(diào)用 len () 兩次:

if (n := len(a)) > 10: print(f"List is too long ({n} elements, expected <= 10)")

類似的好處還可體現(xiàn)在正則表達式匹配中需要使用兩次匹配對象的情況中，一次檢測用于匹配是否發(fā)生，另一次用于提取子分組:

discount = 0.0 if (mo := re.search(r'(\d+)% discount', advertisement)): discount = float(mo.group(1)) / 100.0

此運算符也可用于配合 while 循環(huán)計算一個值，來檢測循環(huán)是否終止，而同一個值又在循環(huán)體中再次被使用的情況:

# Loop over fixed length blocks while (block := f.read(256)) != '': process(block)

或者出現(xiàn)于列表推導(dǎo)式中，在篩選條件中計算一個值，而同一個值又在表達式中需要被使用:

[clean_name.title() for name in names if (clean_name := normalize('NFC', name)) in allowed_names]

請盡量將海象運算符的使用限制在清晰的場合中，以降低復(fù)雜性并提升可讀性。

2、僅限位置形參

新增一個函數(shù)形參語法 / 用來指明某些函數(shù)形參必須使用僅限位置而非關(guān)鍵字參數(shù)的形式。

這種標(biāo)記語法與通過 help () 所顯示的使用 Larry Hastings 的 Argument Clinic 工具標(biāo)記的 C 函數(shù)相同。

在下面的例子中，形參 a 和 b 為僅限位置形參，c 或 d 可以是位置形參或關(guān)鍵字形參，而 e 或 f 要求為關(guān)鍵字形參:

def f(a, b, /, c, d, *, e, f): print(a, b, c, d, e, f)

以下是合法的調(diào)用:

f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)

但是，以下均為不合法的調(diào)用:

f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60) # b 不可以是一個關(guān)鍵字參數(shù) f(10, 20, 30, 40, 50, f=60) # e 必須是一個關(guān)鍵字參數(shù)

這種標(biāo)記形式的一個用例是它允許純 Python 函數(shù)完整模擬現(xiàn)有的用 C 代碼編寫的函數(shù)的行為。例如，內(nèi)置的 pow () 函數(shù)不接受關(guān)鍵字參數(shù):

def pow(x, y, z=None, /): "Emulate the built in pow() function" r = x ** y return r if z is None else r%z

另一個用例是在不需要形參名稱時排除關(guān)鍵字參數(shù)。例如，內(nèi)置的 len () 函數(shù)的簽名為 len (obj, /)。這可以排除如下這種笨拙的調(diào)用形式:

len(obj='hello') # The "obj" keyword argument impairs readability

另一個益處是將形參標(biāo)記為僅限位置形參將允許在未來修改形參名而不會破壞客戶的代碼。例如，在 statistics 模塊中，形參名 dist 在未來可能被修改。這使得以下函數(shù)描述成為可能:

def quantiles(dist, /, *, n=4, method='exclusive') ...

由于在 / 左側(cè)的形參不會被公開為可用關(guān)鍵字，其他形參名仍可在 **kwargs 中使用:

>>> def f(a, b, /, **kwargs): ... print(a, b, kwargs) ... >>> f(10, 20, a=1, b=2, c=3) # a and b are used in two ways 10 20 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

這極大地簡化了需要接受任意關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù)和方法的實現(xiàn)。例如，下面是 collections 模塊中的代碼摘錄：

class Counter(dict): def __init__(self, iterable=None, /, **kwds): # Note "iterable" is a possible keyword argument

3、f 字符串支持 =

增加 = 說明符用于 f-string。形式為 f'{expr=}' 的 f 字符串將擴展表示為表達式文本，加一個等于號，再加表達式的求值結(jié)果。例如：

>>> user = 'eric_idle' >>> member_since = date(1975, 7, 31) >>> f'{user=} {member_since=}' "user='eric_idle' member_since=datetime.date(1975, 7, 31)"

f 字符串格式說明符允許更細(xì)致地控制所要顯示的表達式結(jié)果:

>>> delta = date.today() - member_since >>> f'{user=!s} {delta.days=:,d}' 'user=eric_idle delta.days=16,075'

= 說明符將輸出整個表達式，以便詳細(xì)演示計算過程:

>>> print(f'{theta=} {cos(radians(theta))=:.3f}') theta=30 cos(radians(theta))=0.866

4、 typing模塊的改進

Python是動態(tài)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(biāo)注表明，被修飾或被標(biāo)注的對象在任何時候都不應(yīng)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(chuàng)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。

5、多進程共享內(nèi)存

multiprocessing模塊新增SharedMemory類，可以在不同的Python進城之間創(chuàng)建共享的內(nèi)存區(qū)域。

在舊版本的Python中，進程間共享數(shù)據(jù)只能通過寫入文件、通過網(wǎng)絡(luò)套接字發(fā)送，或采用Python的pickle模塊進行序列化等方式。共享內(nèi)存提供了進程間傳遞數(shù)據(jù)的更快的方式，從而使得Python的多處理器和多內(nèi)核編程更有效率。

共享內(nèi)存片段可以作為單純的字節(jié)區(qū)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(shù)字類型、字符串、字節(jié)對象、None對象等一小部分Python對象。

6、 新版本的pickle協(xié)議

Python的pickle模塊提供了一種序列化和反序列化Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或?qū)嵗姆椒?#xff0c;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(xié)議不同，而3.8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(xié)議可以用一種新方法pickle對象，它能支持Python的緩沖區(qū)協(xié)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(nèi)存復(fù)制操作。

NumPy、Apache Arrow等外部庫在各自的Python綁定中支持新的pickle協(xié)議。新的pickle也可以作為Python 3.6和3.7的插件使用，可以從PyPI上安裝。如果大家對Python感興趣的話，可以加一下我們的學(xué)習(xí)交流摳摳群哦：649，825，285，免費領(lǐng)取一套學(xué)習(xí)資料和視頻課程喲~

7、性能改進

• 許多內(nèi)置方法和函數(shù)的速度都提高了20%~50%，因為之前許多函數(shù)都需要進行不必要的參數(shù)轉(zhuǎn)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(xiàn)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(yōu)化。
• 文件復(fù)制操作如shutil.copyfile()和shutil.copytree()現(xiàn)在使用平臺特定的調(diào)用和其他優(yōu)化措施，來提高操作速度。
• 新創(chuàng)建的列表現(xiàn)在平均比以前小了12%，這要歸功于列表構(gòu)造函數(shù)如果能提前知道列表長度的情況下，可以進行優(yōu)化。
• Python 3.8中向新型類（如class A(object)）的類變量中的寫入操作變得更快。operator.itemgetter()和collections.namedtuple()也得到了速度優(yōu)化。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的你应该知道的Python3.6、3.7、3.8新特性 ，赶紧收藏！！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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