Python 3.8.0 正式版發佈，新特性初體驗

北京時間 10 月 15 日，Python 官方發佈了 3.8.0 正式版，該版本較 3.7 版本再次帶來了多個很是實用的新特性。

賦值表達式

PEP 572: Assignment Expressions

新增一種新語法形式：:=，又稱爲「海象運算符」（爲何叫海象，看看這兩個符號像不像顏表情），若是你用過 Go 語言，應該對這個語法很是熟悉。

具體做用咱們直接用實例來展現，好比在使用正則匹配時，以往版本中咱們會以下寫：

import re

pattern = re.compile('a')
data = 'abc'
match = pattern.search(data)
if match is not None:
    print(match.group(0))
複製代碼

而使用賦值表達式時，咱們能夠改寫爲：

if (match := pattern.search(data)) is not None:
    print(match.group(0))
複製代碼

在 if 語句中同時完成了求值、賦值變量、變量判斷三步操做，再次簡化了代碼。

下面是在列表表達式中的用法：

filtered_data = [y for x in data if (y := func(x)) is not None]
複製代碼

強制位置參數

PEP 570: Python Positional-Only parameters

新增一個函數形參標記：/，用來表示標記左側的參數，都只接受位置參數，不能使用關鍵字參數形式。

>>> def pow(x, y, z=None, /):
...     r = x ** y
...     return r if z is None else r%z
...
>>> pow(5, 3)
125
>>> pow(x=5, y=3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: pow() takes no keyword arguments
複製代碼

這其實是用純 Python 代碼來模擬現有 C 代碼實現的內置函數中相似功能，好比內置函數 len('string') 傳參是不能使用關鍵字參數的。

Runtime 審計鉤子

PEP 578: Python Runtime Audit Hooks

這讓咱們能夠對某些事件和 API 添加一些鉤子，用於在運行時監聽事件相關的參數。

好比這裏監聽 urllib 請求：

>>> import sys
>>> import urllib.request
>>> def audit_hook(event, args):
...     if event in ['urllib.Request']:
...         print(f'{event=} {args=}')
...
>>> sys.addaudithook(audit_hook)
>>> urllib.request.urlopen('https://httpbin.org/get?a=1')
event = 'urllib.Request' args =( 'https://httpbin.org/get?a=1' , None , {}, 'GET' )
<http.client.HTTPResponse object at 0x108f09b38>
複製代碼

官方內置了一些 API，具體可查看 PEP-578 規範文檔，也能夠自定義。

f-strings 支持等號

在 Python 3.6 版本中增長了 f-strings，可使用 f 前綴更方便地格式化字符串，同時還能進行計算，好比：

>>> x = 10
>>> print(f'{x+1}')
11
複製代碼

在 3.8 中只須要增長一個 = 符號，便可拼接運算表達式與結果：

>>> x = 10
>>> print(f'{x+1=}')
'x+1=11'
複製代碼

這個特性官方指明瞭適用於 Debug。

Asyncio 異步交互模式

在以前版本的 Python 交互模式中（REPL），涉及到 Asyncio 異步函數，一般須要使用 asyncio.run(func()) 才能執行。

而在 3.8 版本中，當使用 python -m asyncio 進入交互模式，則再也不須要 asyncio.run。

>>> import asyncio
>>> async def test():
...     await asyncio.sleep(1)
...     return 'test'
...
>>> await test()
'test'
複製代碼

跨進程共享內存

在 Python 多進程中，不一樣進程之間的通訊是常見的問題，一般的方式是使用 multiprocessing.Queue 或者 multiprocessing.Pipe，在 3.8 版本中加入了 multiprocessing.shared_memory，利用專用於共享 Python 基礎對象的內存區域，爲進程通訊提供一個新的選擇。

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import shared_memory

share_nums = shared_memory.ShareableList(range(5))

def work1(nums):
    for i in range(5):
        nums[i] += 10
    print('work1 nums = %s'% nums)

def work2(nums):
    print('work2 nums = %s'% nums)

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=work1, args=(share_nums, ))
    p1.start()
    p1.join()
    p2 = Process(target=work2, args=(share_nums, ))
    p2.start()

# 輸出結果：
# work1 nums = [10, 11, 12, 13, 14]
# work2 nums = [10, 11, 12, 13, 14]
複製代碼

以上代碼中 work1 與 work2 雖然運行在兩個進程中，但均可以訪問和修改同一個 ShareableList 對象。

@cached_property

熟悉 Python Web 開發的同窗，對 werkzeug.utils.cached_property 與 django.utils.functional.cached_property 這兩個裝飾器必定很是熟悉，它們是內置 @property 裝飾器的增強版，被裝飾的實例方法不只變成了屬性調用，還會自動緩存方法的返回值。

如今官方終於加入了本身的實現：

>>> import time
>>> from functools import cached_property
>>> class Example:
...     @cached_property
...     def result(self):
...         time.sleep(1) # 模擬計算耗時
...         print('work 1 sec...')
...         return 10
...
>>> e = Example()
>>> e.result
work 1 sec...
10
>>> e.result # 第二次調用直接使用緩存，不會耗時
10
複製代碼

其餘改進

• PEP 587: Python 初始化配置
• PEP 590: Vectorcall，用於 CPython 的快速調用協議
• finally: 中如今容許使用 continue
• typed_ast 被合併回 CPython
• pickle 如今默認使用協議4，提升了性能
• LOAD_GLOBAL 速度加快了 40％
• unittest 加入了異步支持
• 在 Windows 上，默認 asyncio 事件循環如今是 ProactorEventLoop
• 在 macOS 上，multiprocessing 啓動方法默認使用 spawn

更多具體變化，可查看 What’s New In Python 3.8

---

本文屬於原創內容，首發於微信公衆號「面向人生編程」，如需轉載請在公衆號後臺留言。

關注後回覆如下信息獲取更多資源 回覆【資料】獲取 Python / Java 等學習資源 回覆【插件】獲取爬蟲經常使用的 Chrome 插件 回覆【知乎】獲取最新知乎模擬登陸