今天Python3.8发布啦，新版本添加了很多全新功能，也表明Python的版本之路前进了一大步，小编整理了新版本的几个主要更新，为大家做详细解读！
顺便一提，导致Python之父龟叔愤然离职的赋值表达式功能还是上线了~
新增赋值表达式
PEP 572的标题是赋值表达式，也叫做「命名表达式」，不过它现在被广泛的别名是「海象运算符」(The Walrus Operator)。因为:=很像海象「眼睛小，长着两枚长长的牙」这个特点^_^。
在这里给大家展示个通过用PEP 572改写的一行实现斐波那契数列的例子:
In : (lambda f: f(f, int(input('Input: ')), 1, 0, 1))(lambda f, t, i, a, b: print(f'fib({i}) = {b}') or t == i or f ...: (f, t, i + 1, b, a + b)) Input: 10 fib(1) = 1 fib(2) = 1 fib(3) = 2 fib(4) = 3 fib(5) = 5 fib(6) = 8 fib(7) = 13 fib(8) = 21 fib(9) = 34 fib(10) = 55 Out: True |
基于Raymond Hettinger版本改写:
In : [(t:=(t[1], sum(t)) if i else (0,1))[1] for i in range(10)] Out: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] |
强制使用位置参数
PEP 570说白了就是强制使用者用位置参数
温馨提示：Python3.8版本下，见到以下报错：
| TypeError: divmod() takes no keyword arguments |
就是这个原因啦！
运行时添加审计hooks
现在可以给Python运行时添加审计钩子:
In : import sys ...: import urllib.request ...: ...: ...: def audit_hook(event, args): ...: if event in ['urllib.Request']: ...: print(f'Network {event=} {args=}') ...: ...: sys.addaudithook(audit_hook) In : urllib.request.urlopen('https://httpbin.org/get?a=1') Network event='urllib.Request' args=('https://httpbin.org/get?a=1', None, {}, 'GET') Out: <http.client.HTTPResponse at 0x10e394310> |
目前支持审计的事件名字和API可以看PEP文档(延伸阅读链接2)， urllib.Request是其中之一。另外还可以自定义事件:
In : def audit_hook(event, args): ...: if event in ['make_request']: ...: print(f'Network {event=} {args=}') ...: In : sys.addaudithook(audit_hook) In : sys.audit('make_request', 'https://baidu.com') Network event='make_request' args=('https://baidu.com',) In : sys.audit('make_request', 'https://douban.com') Network event='make_request' args=('https://douban.com',) |
跨进程内存共享
可以跨进程直接访问同一内存(共享):
# IPython进程A In : from multiprocessing import shared_memory In : a = shared_memory.ShareableList([1, 'a', 0.1]) In : a Out: ShareableList([1, 'a', 0.1], name='psm_d5d6ba1b') # 注意name # IPython进程B(另外一个终端进入IPython) In : from multiprocessing import shared_memory In : b = shared_memory.ShareableList(name='psm_d5d6ba1b') # 使用name就可以共享内存 In : b Out: ShareableList([1, 'a', 0.1], name='psm_d5d6ba1b') |
全新第三方包读取模块
使用新的 importlib.metadata模块可以直接读取第三方包的元数据:
In : from importlib.metadata import version, files, requires, distribution In : version('flask') Out: '1.1.1' In : requires('requests') Out: ['chardet (<3.1.0,>=3.0.2)', 'idna (<2.9,>=2.5)', 'urllib3 (!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1)', 'certifi (>=2017.4.17)', "pyOpenSSL (>=0.14) ; extra == 'security'", "cryptography (>=1.3.4) ; extra == 'security'", "idna (>=2.0.0) ; extra == 'security'", "PySocks (!=1.5.7,>=1.5.6) ; extra == 'socks'", 'win-inet-pton ; (sys_platform == "win32" and python_version == "2.7") and extra == \'socks\''] In : dist = distribution('celery') In : dist.version Out: '4.3.0' In : dist.metadata['Requires-Python'] Out: '>=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*, !=3.3.*' In : dist.metadata['License'] In : dist.entry_points Out: [EntryPoint(name='celery', value='celery.__main__:main', group='console_scripts'), EntryPoint(name='celery', value='celery.contrib.pytest', group='pytest11')] In : files('celery')[8] Out: PackagePath('celery/__init__.py') In : dist.locate_file(files('celery')[8]) Out: PosixPath('/Users/dongweiming/test/venv/lib/python3.8/site-packages/celery/__init__.py') |
新增缓存属性
缓存属性 (cached_property) 是一个非常常用的功能，很多知名 Python 项目都自己实现过它，现在终于进入版本库了。
functools.lru_cache作为装饰器时可以不加参数
lru_cache装饰器支持 max_size和 typed2个参数，如果对默认参数不敏感，过去只能这么用(需要空括号):
In : @lru_cache() ...: def add(a, b): ...: return a + b ...: |
从3.8开始可以直接作为装饰器，而不是作为返回装饰器的函数(不加括号):
In : @lru_cache ...: def add(a, b): ...: return a + b ...: |
就像 dataclasses.dataclass，绝大部分场景都是这么用:
@dataclass class InventoryItem: ... |
其实 dataclass支持多个参数:
def dataclass(cls=None, /, *, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False): |
所以这种使用全部缺省值的装饰器工厂用法中，括号反而显得多余了。
Asyncio REPL
REPL对于学习一门新的编程语言非常有帮助，你可以再这个交互环境里面通过输出快速验证你的理解是不是正确。
官方全新增加了一个Asyncio REPL功能，使用更加方便！
F-strings DEBUG
一个新增的调试功能，当然一贯的，对调试毫无帮助。。。。。。
Async Mock
单元测试模块unittest添加了mock异步代码的类:
In : import asyncio In : from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock In : mock = AsyncMock(return_value={'json': 123}) In : await mock() Out: {'json': 123} In : asyncio.run(mock()) Out: {'json': 123} In : async def main(*args, **kwargs): ...: return await mock(*args, **kwargs) ...: In : asyncio.run(main()) Out: {'json': 123} In : mock = MagicMock() # AsyncMock也可以 In : mock.__aiter__.return_value = [1, 2, 3] In : async def main(): ...: return [i async for i in mock] ...: In : asyncio.run(main()) Out: [1, 2, 3] |
可迭代解包
这个主要是问题修复。
好啦，现在你知道 Python 3.8 的最新功能了吗？
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