Python 3.8刚刚发布!一分钟了解新版本的强大功能!

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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:

  1. 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
  2. ...: (f, t, i + 1, b, a + b))
  3. Input: 10
  4. fib(1) = 1
  5. fib(2) = 1
  6. fib(3) = 2
  7. fib(4) = 3
  8. fib(5) = 5
  9. fib(6) = 8
  10. fib(7) = 13
  11. fib(8) = 21
  12. fib(9) = 34
  13. fib(10) = 55
  14. Out: True

基于Raymond Hettinger版本改写:

  1. In : [(t:=(t[1], sum(t)) if i else (0,1))[1] for i in range(10)]
  2. 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:

  1. 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:

  1. In : import sys
  2. ...: import urllib.request
  3. ...:
  4. ...:
  5. ...: def audit_hook(event, args):
  6. ...: if event in ['urllib.Request']:
  7. ...: print(f'Network {event=} {args=}')
  8. ...:
  9. ...: sys.addaudithook(audit_hook)
  10.  
  11. In : urllib.request.urlopen('https://httpbin.org/get?a=1')
  12. Network event='urllib.Request' args=('https://httpbin.org/get?a=1', None, {}, 'GET')
  13. 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:

  1. In : def audit_hook(event, args):
  2. ...: if event in ['make_request']:
  3. ...: print(f'Network {event=} {args=}')
  4. ...:
  5.  
  6. In : sys.addaudithook(audit_hook)
  7.  
  8. In : sys.audit('make_request', 'https://baidu.com')
  9. Network event='make_request' args=('https://baidu.com',)
  10.  
  11. In : sys.audit('make_request', 'https://douban.com')
  12. 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):

  1. # IPython进程A
  2. In : from multiprocessing import shared_memory
  3.  
  4. In : a = shared_memory.ShareableList([1, 'a', 0.1])
  5.  
  6. In : a
  7. Out: ShareableList([1, 'a', 0.1], name='psm_d5d6ba1b') # 注意name
  8. # IPython进程B(另外一个终端进入IPython)
  9. In : from multiprocessing import shared_memory
  10.  
  11. In : b = shared_memory.ShareableList(name='psm_d5d6ba1b') # 使用name就可以共享内存
  12.  
  13. In : b
  14. 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:

  1. In : from importlib.metadata import version, files, requires, distribution
  2.  
  3. In : version('flask')
  4. Out: '1.1.1'
  5.  
  6. In : requires('requests')
  7. Out:
  8. ['chardet (<3.1.0,>=3.0.2)',
  9. 'idna (<2.9,>=2.5)',
  10. 'urllib3 (!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1)',
  11. 'certifi (>=2017.4.17)',
  12. "pyOpenSSL (>=0.14) ; extra == 'security'",
  13. "cryptography (>=1.3.4) ; extra == 'security'",
  14. "idna (>=2.0.0) ; extra == 'security'",
  15. "PySocks (!=1.5.7,>=1.5.6) ; extra == 'socks'",
  16. 'win-inet-pton ; (sys_platform == "win32" and python_version == "2.7") and extra == 'socks'']
  17.  
  18. In : dist = distribution('celery')
  19.  
  20. In : dist.version
  21. Out: '4.3.0'
  22.  
  23. In : dist.metadata['Requires-Python']
  24. Out: '>=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*, !=3.3.*'
  25.  
  26. In : dist.metadata['License']
  27.  
  28. In : dist.entry_points
  29. Out:
  30. [EntryPoint(name='celery', value='celery.__main__:main', group='console_scripts'),
  31. EntryPoint(name='celery', value='celery.contrib.pytest', group='pytest11')]
  32.  
  33. In : files('celery')[8]
  34. Out: PackagePath('celery/__init__.py')
  35.  
  36. In : dist.locate_file(files('celery')[8])
  37. 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_sizetyped2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):

  1. In : @lru_cache()
  2. ...: def add(a, b):
  3. ...: return a + b
  4. ...:

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):

  1. In : @lru_cache
  2. ...: def add(a, b):
  3. ...: return a + b
  4. ...:

就像 dataclasses.dataclass,绝大部分场景都是这么用:

  1. @dataclass
  2. class InventoryItem:
  3. ...

其实 dataclass支持多个参数:

  1. def dataclass(cls=None, /, *, init=True, repr=True, eq=True, order=False,
  2. 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:

  1. In : import asyncio
  2.  
  3. In : from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock
  4.  
  5. In : mock = AsyncMock(return_value={'json': 123})
  6. In : await mock()
  7. Out: {'json': 123}
  8.  
  9. In : asyncio.run(mock())
  10. Out: {'json': 123}
  11.  
  12. In : async def main(*args, **kwargs):
  13. ...: return await mock(*args, **kwargs)
  14. ...:
  15.  
  16. In : asyncio.run(main())
  17. Out: {'json': 123}
  18.  
  19. In : mock = MagicMock() # AsyncMock也可以
  20.  
  21. In : mock.__aiter__.return_value = [1, 2, 3]
  22.  
  23. In : async def main():
  24. ...: return [i async for i in mock]
  25. ...:
  26.  
  27. In : asyncio.run(main())
  28. 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?

 

原文始发于微信公众号(Python开发):Python 3.8刚刚发布!一分钟了解新版本的强大功能!

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