Python 3.8正式發(fā)布,來嘗鮮這些新特性吧

更新時間：2019年10月15日 08:20:31 作者：小明

今天 Python3.8 發(fā)布啦，它是 Python2 終結(jié)前最后一個大版本，我們一起看看這個版本都添加了那些新功能和特性

今天 Python3.8 發(fā)布啦，它是 Python2 終結(jié)前最后一個大版本，我們一起看看這個版本都添加了那些新功能和特性。

PEP 572: Assignment Expressions

PEP 572 的標(biāo)題是賦值表達(dá)式，也叫做「命名表達(dá)式」，不過它現(xiàn)在被廣泛的別名是「海象運(yùn)算符」(The Walrus Operator)。因?yàn)?= 很像海象「眼睛小，長著兩枚長長的牙」這個特點(diǎn) ^_^。

具體內(nèi)容可以看我之前寫的文章: PEP572: 海象運(yùn)算符，在這里給大家展示個通過用 PEP 572 改寫的一行實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)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}) = ') 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 版本改寫:

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]
PEP 570: Python Positional-Only parameters

PEP 570 說白了就是強(qiáng)制使用者用位置參數(shù)

具體的可以看我之前寫的文章: PEP570 新語法：只接受位置參數(shù)

PEP 578: Python Runtime Audit Hooks

現(xiàn)在可以給 Python 運(yùn)行時添加審計(jì)鉤子:

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>

目前支持審計(jì)的事件名字和 API 可以看 PEP 文檔 (延伸閱讀鏈接 2)， urllib.Request 是其中之一。另外還可以自定義事件:

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',)
Multiprocessing shared memory

可以跨進(jìn)程直接訪問同一內(nèi)存 (共享):

# IPython進(jìn)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進(jìn)程B(另外一個終端進(jìn)入IPython)
In : from multiprocessing import shared_memory

In : b = shared_memory.ShareableList(name='psm_d5d6ba1b') # 使用name就可以共享內(nèi)存

In : b
Out: ShareableList([1, 'a', 0.1], name='psm_d5d6ba1b')
New importlib.metadata module

使用新的 importlib.metadata 模塊可以直接讀取第三方包的元數(shù)據(jù):

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')
functools.cached_property

緩存屬性 (cached_property) 是一個非常常用的功能，很多知名 Python 項(xiàng)目都自己實(shí)現(xiàn)過它，現(xiàn)在終于進(jìn)入版本庫了。

具體的可以看我之前寫的文章: functools.cached_property(Python 3.8)

functools.lru_cache 作為裝飾器時可以不加參數(shù)

lru_cache 裝飾器支持 max_size 和 typed 2 個參數(shù)，如果對默認(rèn)參數(shù)不敏感，過去只能這么用 (需要空括號):

In : @lru_cache()
...: def add(a, b):
...: return a + b
...:

從 3.8 開始可以直接作為裝飾器，而不是作為返回裝飾器的函數(shù) (不加括號):

In : @lru_cache
...: def add(a, b):
...: return a + b
...:

就像 dataclasses.dataclass ，絕大部分場景都是這么用:

@dataclass
class InventoryItem:
 ...

其實(shí) dataclass 支持多個參數(shù):

def dataclass(cls=None, /, *, init=True, repr=True, eq=True, order=False,
 unsafe_hash=False, frozen=False):

所以這種使用全部缺省值的裝飾器工廠用法中，括號反而顯得多余了。

Asyncio REPL

具體的可以看我之前寫的文章: asyncio REPL(Python 3.8)

F-strings DEBUG

具體的可以看我之前寫的文章: 使用 f-strings 調(diào)試 (Python3.8)

Async Mock

單元測試模塊 unittest 添加了 mock 異步代碼的類:

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]
Generalized iterable unpacking in yield and return

具體的可以看我之前寫的文章: Python3.8 對「可迭代解包」的改進(jìn)

后記

全部更改詳情請查閱 Changelog (延伸閱讀鏈接 1)，另外推薦閱讀延伸閱讀鏈接 3 和 4，都是非常好的補(bǔ)充

延伸閱讀

https://docs.python.org/3.8/whatsnew/3.8.html

https://www.python.org/dev/peps/pep-0578/#id11

https://speakerdeck.com/matrixise/whats-new-in-python-3-dot-8

https://realpython.com/python38-new-features/

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的Python 3.8正式發(fā)布,來嘗鮮這些新特性吧,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持！
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