热烈欢迎Python3.7的到来

Python版本特性

发布日期: 2018-08-20

更新日期: 2021-09-17

文章字数: 1.5k

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今年六月底的时候，经过多轮测试和评估审核，Python 官方终于发布了 Python3.7 的正式版，增强了多处特性功能。本次更新，主要是为了解决编程过程中遇到的难点和痛点，所以我们应该多多学习和关注。

热烈欢迎Python3.7的到来

1. 主要特性

新版本中共新增了9个 PEP 标准，并没有特别惊艳的改变，下面主要介绍一些语法和写法上的新变化。

PEP 539
- 新增 CPython 中用于线程本地存储的 C-API
PEP 545
- 官方文档中新增日文、法文、韩文翻译版本，就是没有中文
PEP 552
- 优化 pyc 文件
PEP 553
- 新增内置函数 breakpoint()，该函数在调用时自动进入调试器
PEP 557
- 新增内置模块dataclasses，可大幅简化类实例属性的初始化定义
PEP 560
- 新增支持类型模块和泛型
PEP 562
- 支持在模块定义 __getattr__ 和 __dir__
PEP 563
- 推迟对注释语句的分析从而优化 Python 的类型提示
PEP 564
- time 内置函数支持纳秒
PEP 565
- 重新在 __main__ 中默认显示 DeprecationWarning
PEP 567
- 新增 contextvars模块，可实现上下文变量解决变量线程安全

另外还有三处发生了变动，**[1] 避免使用 ASCII 作为默认文本编码，强制 UTF-8 编码运行、[2] 字典对象的 keys 按插入顺序排列，现在是官方语言规范、[3] 多方面的显著性能优化**，可见对应该版本主要是对编程中的痛点和性能做了优化和改进。

2. 特性详解

PEP-553 内置断点支持

以前使用 pdb 的时候，需要导入pdb模块(import pdb)之后设置 pdb.set_trace()，现在使用内置的 breakpoint() 函数可以快速中断。同时，breakpoint() 可以使用任意的调试工具，这也方便了在调试代码时的扩展。你可以通过 PYTHONBREAKPOINT=0 环境变量禁用这个功能。

PEP-562 限制访问模块的属性

我们之前在编写 Python 模块时，通常无法限制使用者使用内部的属性，比较典型的例子是在管理失效警告时。新的语法通过对模块添加 __getattr__ 和 __dir__，可以实现限制访问/提醒失效目的。

假如需要失效部分方法时，我们需要在使用之前进行提醒，这里可以使用 __getattr__ d 方法对其进行操作。

# lib.py

from warnings import warn

deprecated_names = ["old_function", ...]

def _deprecated_old_function(arg, other):
    ...

def __getattr__(name):
    if name in deprecated_names:
        warn(f"{name} is deprecated", DeprecationWarning)
        return globals()[f"_deprecated_{name}"]
    raise AttributeError(f"module {__name__} has no attribute {name}")

# main.py

from lib import old_function
# Works, but emits the warning

同样，__dir__也可以用在类似的用途上。

# lib.py

deprecated_names = ['old_function', ...]
__all__ = ['new_function_one', 'new_function_two', ...]

def new_function_one(arg, other):
    ...

def new_function_two(arg, other):
    ...

def __dir__():
    return sorted(__all__ + deprecated_names)

# main.py

import lib
dir(lib)
# ['new_function_one', 'new_function_two', 'old_function', ...]

PEP-564 支持 nanosecond 的时间函数

为了方便对 nanosecond 的操作，提供了 6 个新增的函数，分别为 clock_gettime_ns()、 clock_settime_ns()、 monotonic_ns()、 perf_counter_ns()、 process_time_ns() 和 time_ns()。基本上是在原有函数的基础上添加 _ns 结尾标记，用法也基本相同。

PEP-557 数据类装饰器

在新版本中添加了@dataclass装饰器，利用该装饰器可以减少数据类型定义的代码行数。这个特性可能是 3.7.0 以后比较常用的了，是从其他语言借鉴过来的，这里简单演示下用法。

假如，我们要封装一个类对象，在之前我们的代码可能要这么写。

class Article(object):
    def __init__(self, _id, author_id, title, text, tags=None,
                 created=datetime.now(), edited=datetime.now()):
    self._id = _id
    self.author_id = author_id
    self.title = title
    self.text = text
    self.tags = list() if tags is None else tags
    self.created = created
    self.edited = edited

    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)

    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(other, self.__class__):
            return NotImplemented
        return (self._id, self.author_id) == (other._id, other.author_id)

    def __lt__(self, other):
        if not isinstance(other, self.__class__):
            return NotImplemented
        return (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)

大量的初始化属性要定义默认值，可能还需要重写一堆魔法方法，来实现类实例之间的排序、去重等功能。如果使用dataclass进行改造，可以写成这个样子。这种语法使代码更加简练清晰，也更符合面向对象思想的语法方式，用过 SQLAlchemy 的同学肯定觉得很像 ORM 写法。

@dataclass(order=True)
class Article(object):
    _id: int
    author_id: int
    title: 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)

3. 扩展补充

性能改进

部分Python3性能都进行了提升，不过都不如关于函数调用的改进最为明显。通过添加LOAD_METHOD和CALL_METHOD两个opcode，函数调用进行了较大提升。基本上对于2.7版本而言，大部分的性能已经超过，只有少数指标仍旧落后于Python2.7。

其他内容

其他的内容，PEP-538 和 PEP-540 均是关于 Python 对于 UTF-8 环境的支持，其中 538 主要影响了 *nix 系统下的 UTF-8 字符串显示，PEP-540 主要是扩大了默认 UTF-8 编码的范围，比如 sys.getfilesystemencoding() 等将会返回 UTF-8 。这些问题一般用户并不会遇到，因此我这里不做更多描述，有兴趣的可以去看下具体的内容即可。PEP-552 扩展了 pyc 文件的格式，更好的支持 pyc 缓存，感觉作用不大，这里也不做太多介绍。PEP-539 定义了一套新的 Thread Soecific Storage API，提升对跨平台的支持性，这里也不做介绍了。