Python 3.9 新特性回顾 | 隔叶黄莺 Yanbin Blog

2022-05-05 | 阅读(721)

Python 3.10 虽已于 2021/10/04 发布，但目前主要使用的 Python 版本仍然是 3.9。之前有两篇介绍了 Python 3.7 和 3.8 带来的新特性

于此，再补充一下 Python 3.7 和 3.8 各自的发布日期是 2018/06/27 和 2019/10/14。Python 3.9 是在 2020/10/05 发布，由此看出 Python 是每年一发布。

每个版本的主要新特性就是它们的亮点，不关注新特性也就不能很好的掌握这种语言，除非是直接使用汇编或字节码指令，他们的变迁比较缓慢。

对于以 Python 3.9 为现阶段基准版本使用来说，更有必要了解一下 Python 3.9 的新特性，不然别人一见代码就仿佛是以二战时的打法应对现代战争。

Python 3.9 主要有哪些新特征呢？总结起来就是

字典的更新/合并, 字符串新增删除前/后缀的方法，datetime 支持时区了, Executor.shutdown() 可取消未执行的任务，类型提示可直接用 list[str], dict[str, int] 这样表示泛型

下面那张对于我们快速了解他们有很大的帮助

字典的并集

Python 的集合(set) 有交集(&), 并集(|), 和差集(-) 操作，在 3.9 中两个字典也能进行并集操作，有相同的键的话，右边覆盖左边的值

>>> d1 = {'a': 1, 'b': 2}
>>> d2 = {'a': 5, 'c': 3}
>>> d1 | d2
{'a': 5, 'b': 2, 'c': 3}
>>> d2 | d1
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

>>> d1 = {'a': 1, 'b': 2}

>>> d2 = {'a': 5, 'c': 3}

>>> d1 | d2

{'a': 5, 'b': 2, 'c': 3}

>>> d2 | d1

{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

覆盖规则与集合的并集(|)是一样的。字典并集结果是一个新字典, 不影响原有的字典，字典目前还没有交集(&)与差集(-) 操作。

并集并同时赋值(|=)，类似数字的 +=, *= 等操作，字典的 |= 操作就是之前版本的 d1.update(d2) 操作，所以本质上还是并集操作

>>> d1 = {'a': 1, 'b': 2}
>>> d2 = {'a': 5, 'c': 3}
>>> d1 |= d2
>>> d1
{'a': 5, 'b': 2, 'c': 3}

>>> d1 = {'a': 1, 'b': 2}

>>> d2 = {'a': 5, 'c': 3}

>>> d1 |= d2

>>> d1

{'a': 5, 'b': 2, 'c': 3}

d1 |= d2 相当于 d1 = d 1 | d2, 也就是 d1.update(d2) 的新写法

删除字符串前缀和后缀的方法

Python 3.9 新加了 str.removeprefix(prefix) 和 str.removesuffix(suffix) 两个方法

>>> 's3://bucket_one/data.zip'.removeprefix('s3://')
'bucket_one/data.zip'
>>> 's3://bucket_one/data.zip'.removesuffix('data.zip')
's3://bucket_one/'

>>> 's3://bucket_one/data.zip'.removeprefix('s3://')

'bucket_one/data.zip'

>>> 's3://bucket_one/data.zip'.removesuffix('data.zip')

's3://bucket_one/'

之前要删除字符串的前缀或后缀，本人是用字符串切片的方式

>>> 's3://bucket_one/data.zip'[-len('data.zip'):]
'data.zip'
>>> 's3://bucket_one/data.zip'[0: -len('data.zip'):]
's3://bucket_one/'

>>> 's3://bucket_one/data.zip'[-len('data.zip'):]

'data.zip'

>>> 's3://bucket_one/data.zip'[0: -len('data.zip'):]

's3://bucket_one/'

更简单的泛型类型提示

Python 3.9 对于集合的泛型可以直接用 list[str], dict[str, str] 形式

def f1(names: list[str]):
    print(names)


def f2(names: dict[str, int]):
    pass

def f1(names: list[str]):

print(names)

def f2(names: dict[str, int]):

pass

这在 Python 3.9 中可以通过 mypy

在 Python 3.9 之前的版本运行 mypy 会提示

test.py:1: error: "list" is not subscriptable, use "typing.List" instead
test.py:5: error: "dict" is not subscriptable, use "typing.Dict" instead
Found 2 errors in 1 file (checked 1 source file)

所以需要改成

from typing import List, Dict


def f1(names: List[str]):
    print(names)


def f2(names: Dict[str, int]):
    pass

from typing import List, Dict

def f1(names: List[str]):

print(names)

def f2(names: Dict[str, int]):

pass

就是眼看着是 list, dict 却要变换成 List 和 Dict，但在 Python 3.9 不支持泛型的话是可以直接用 list, dict，如

def f1(names: list):
    print(names)


def f2(names: dict):
    pass

def f1(names: list):

print(names)

def f2(names: dict):

pass

以上代码在 Python 3.7 中可以通过 mypy 的检查。

DateTime 新增时区支持

Python 3.9 之前支持时区要用一个第三方的 pytz 库，而现在有了 zoneinfo 模块，不再需要 pytz 了

>>> from zoneinfo import ZoneInfo
>>> from datetime import datetime
>>> dt = datetime(2020, 10, 31, 12, tzinfo=ZoneInfo("America/Chicago"))
>>> dt
datetime.datetime(2020, 10, 31, 12, 0, tzinfo=zoneinfo.ZoneInfo(key='America/Chicago'))
>>> dt.tzname()
'CDT'

>>> from zoneinfo import ZoneInfo

>>> from datetime import datetime

>>> dt = datetime(2020, 10, 31, 12, tzinfo=ZoneInfo("America/Chicago"))

>>> dt

datetime.datetime(2020, 10, 31, 12, 0, tzinfo=zoneinfo.ZoneInfo(key='America/Chicago'))

>>> dt.tzname()

'CDT'

shutdown() Executor 时可取消待处理任务

在 Python 3.9 中，Executor(包括 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor) 的 shutdown() 方法只有一个参数 wait=True|False。该参数的意义只代表 shutdown() 函数是同步还是异步调用，总是会等待所有任务结束再停止进程。

借机重新复习一下 Python 线程池的行为

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor as Executor
from sys import stdout as console


def task(num):
    time.sleep(2)
    console.write(f'task {num} done\n')


if __name__ == '__main__':
    executor = Executor(3)

    for i in range(1, 5):
        executor.submit(task, i)

    executor.shutdown(wait=False)
    console.write('here\n')

import time

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor as Executor

from sys import stdout as console

def task(num):

time.sleep(2)

console.write(f'task {num} done\n')

if __name__ == '__main__':

executor = Executor(3)

for i in range(1, 5):

executor.submit(task, i)

executor.shutdown(wait=False)

console.write('here\n')

执行上面代码的输出类似

here
task 1 done
task 3 done
task 2 done
task 4 done

几点说明：

把上面的 executor.shutdown(wait=False) 去掉的行为也是一样的，所有任务执行完后，程序能正常退出。因为线程池中线程的 Daemon 是 False, 这和 Java 的 ThreadPoolExecutor 不一样，不 shutdown 是不结束进程的
executor.shutdown() 后不能再提交新任务了，这与 Java 的线程池是一样的
把 ThreadPoolExecutor 换成 ProcessPoolExecutor 也是一样的输出，但使用 ProcessPoolExecutor 时，执行代码一定要放到 if __name__ == '__main__' 中
用 sys.stdout.write() 代替 print 来输出内容到控制台是为了避免多线程环境下不同线程的 print 会输出到同一行中，因为 print 是类似于异步操作，除非用锁

现在改 executor.shutdown(wait=False) 为

executor.shutdown(wait=True) # 默认为 True

后的输出为

task 1 done
task 3 done
task 2 done
task 4 done
here

即 executor.shutdown(wait=True) 等待所有的任务完成后再执行，all done

开始体验 executor.shutdown() 的 cancel_futures 参数，默认为 False

executor.shutdown(wait=True, cancel_futures=True)

1	executor.shutdown(wait=True, cancel_futures=True)

执行效果

task 1 done
task 2 done
task 3 done
here

解释：因为线程池的大小为 3，在执行 shutdown() 时已有三个任务开始执行，所以上面的 shutdown() 会等待所已被执行任务结束，但取消在队列中等待的任务。

executor.shutdown() 的 wait 搭配 cancel_futures 表示是否等待已开始执行或已提交任务(未开始执行的任务被取消)的结束后再往下执行

random.Random.randbytes() 生成字节

以往要生成随机字符串要用 os.urandom(size), os.getrandom(size)(Linux 下才有的方法), 或 secrets.token_bytes(size), 但他们是伪随机数，想要得到随机数需自行加入种子，现在有了 random.Random.randbytes() 就变得轻松一些了

实例

from random import Random


random = Random()
print(random.randbytes(10))

from random import Random

random = Random()

print(random.randbytes(10))

类似输出

b'\x9f\x12 \x15%\xb4\x8e\xcat\x13'

"".replace("", s, n) 的返回值

直接看例子

在 Python 3.8 中

>>> "".replace("", 's', 1)
''
>>> "".replace("", 's')
's'

>>> "".replace("", 's', 1)

>>> "".replace("", 's')

's'

在 Python 3.9 中

>>> "".replace("", 's', 1)
's'
>>> "".replace("", 's')
's'

>>> "".replace("", 's', 1)

's'

>>> "".replace("", 's')

's'

更象是修复了一个 Bug

typing.Annotated 类型提示

这一特性也有必要感受一下，它对于写偏静态语言代码风格有很大的帮助。Python 3.0 最早给变量或函数的返回值加提示时可以用任意的字符串，更像是个注释，像这样

def speed(distance: 'feet', time: 'seconds') -> 'miles per hour':
    pass

1 2	def speed(distance: 'feet', time: 'seconds') -> 'miles per hour': pass

但这样做 mypy 就不干了

$ mypy test.py
test.py:1: error: Name "feet" is not defined
test.py:1: error: Name "seconds" is not defined
test.py:1: error: Invalid type comment or annotation
Found 3 errors in 1 file (checked 1 source file)

要想混过 mypy 这一关，必须是明确的已知类型，如

def speed(distance: float, time: float) -> float:
    pass

1 2	def speed(distance: float, time: float) -> float: pass

希望同时具备参数或返回值的类型与注释特性就要用到 typing.Annotated

from typing import Annotated

def speed(distance: Annotated[float, 'feet'], time: Annotated[float, 'seconds'])\
        -> Annotated[float, 'miles per hour']:
    pass

speed(2.1, 3)

from typing import Annotated

def speed(distance: Annotated[float, 'feet'], time: Annotated[float, 'seconds'])\

-> Annotated[float, 'miles per hour']:

pass

speed(2.1, 3)

mypy test.py 没问题，但是把最后一行写成

speed(2.1, '3')

1	speed(2.1, '3')

mypy 就不干了

test.py:9: error: Argument 2 to "speed" has incompatible type "str"; expected "float"
Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

Annotated 与 Sphinx 文档

Sphinx 可用来生成 Python 的 API 文档, 首先需要安装 sphinx

pip install sphinx

然后就可以用 Sphinx 的命令。下面是一个实际生成 Sphinx 文档的例子

创建文件 test.py，内容为

from typing import Annotated

def speed(distance: Annotated[float, 'feet'], time: Annotated[float, 'seconds'])\
        -> Annotated[float, 'miles per hour']:
    pass

from typing import Annotated

def speed(distance: Annotated[float, 'feet'], time: Annotated[float, 'seconds'])\

-> Annotated[float, 'miles per hour']:

pass

在命令行中，进到 test.py 文件所在目录下，执行
sphinx-apidoc -fF -o docs ./

会在当前目录中生成 docs 目录
编辑 docs/conf.py 文件, 去掉其下三行前的注释启用它们

import os import sys sys.path.insert(0, '/Users/yanbin/demo')

1
2
3

import os
import sys
sys.path.insert(0, '/Users/yanbin/demo')

上面是启用后的代码，假设 test.py 所在的目录是 /Users/yanbin/demo。或者写成

import os import sys sys.path.insert(0, os.path.abspath('../'))

1
2
3

import os
import sys
sys.path.insert(0, os.path.abspath('../'))

如果前面未生成 docs 目录而是用的 sphinx-apidoc -fF -o ./ ./ 命令的话就无需动 conf.py 文件
再回到命令行容器，进到 docs 目录，并执行
make html

注：如果是中途有改动 docs/conf.py 文件，记得在 make html 之前执行 make clean, 或用 make clean html 相继执行，否则输出或达不到我们的预期
就会生成相应的 html 文档，我们可以打开 file:///Users/yanbin/demo/docs/_build/html/test.html, 看到的就是

这和 def speed(distance: float, time: float) -> float 的写法生成的文档没有区别。可是 Annoated 中的 feet 和 seconds 在文档中表现不出来。

要了解完整的 Python 3.9 新特性请参见官方的 What's New In Python 3.9

本文链接 https://yanbin.blog/python-3-9-new-features/, 来自隔叶黄莺 Yanbin Blog

Perry Conn on Java 9 前/后使用 JAXB (包括支持 javax.* 或 jakarta.*)Your writing has a way of making even the most complex topics accessib...
Yanbin on Windows 安装使用 GCC(mingw-w64)是的，像 Rust 和 dotnet core 一样，都可以支持 Cross compile. Rust 和 g++ 在 Linux 下编译...
MerrickZ on Windows 安装使用 GCC(mingw-w64)我记得G++/GCC都是支持交叉编译的，你可以在linux/macos下面编译出windows平台的二进制PE文件……
Jack on 从 Rust 官方文档理解 Ownership哈哈，年纪大了才会下垂
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