Python Software Foundation은 2023년 10월 2일에 Python 3.12를 공식 출시하여 다양한 새로운 기능과 성능 향상을 도입했습니다. 이 최신 버전은 개발자 경험을 개선하고 최신 프로그래밍 요구 사항에 맞게 언어를 최적화하는 것을 목표로 합니다.
주요 시사점
- 코드 가독성을 높이기 위한 새로운 구문 기능이 도입되었습니다.
- 다양한 모듈 전반에 걸쳐 성능이 크게 향상되었습니다.
- 검증된 코드 구현으로 보안 강화
새로운 구문 기능
Python 3.12는 코드 명확성과 유지 관리성을 향상시키는 흥미로운 구문 업데이트를 제공합니다. 주목할만한 변경 사항은 다음과 같습니다.
- PEP 695: 유형 매개변수 구문을 사용하여 일반 클래스와 함수를 생성하는 보다 간결한 방법을 도입하여 코드를 더 쉽게 읽을 수 있습니다.
- PEP 701: f-문자열 구문을 형식화하여 이전 제한을 해제하고 여러 줄 및 유니코드 이스케이프 시퀀스를 포함하여 더 복잡한 표현식을 허용합니다.
이러한 업데이트는 개발자, 특히 복잡한 프로젝트에 참여하는 개발자들에게 큰 호응을 얻을 것으로 예상됩니다.
성능 향상
성능은 Python 3.12의 핵심 초점으로, 실행 속도를 크게 향상시키는 여러 가지 최적화가 포함되어 있습니다.
- 컴프리헨션: 이제 목록, 사전 및 집합 컴프리헨션이 인라인되어 성능이 최대 2배 향상됩니다.
- Asyncio 모듈: 다양한 최적화를 통해 비동기 프로그래밍에서 최대 75% 더 빠른 성능을 보여주는 벤치마크 결과가 나왔습니다.
- GIL(전역 통역사 잠금): PEP 684는 각 통역사 인스턴스에 대해 별도의 잠금을 도입하여 더 나은 멀티 스레딩 기능을 위한 기반을 마련했습니다.
이러한 개선 사항은 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 더 명확한 오류 메시지와 더 효율적인 코드 실행을 통해 전반적인 개발자 경험을 향상시킵니다.
보안 개선
Python 3.12는 SHA1, SHA3, SHA2-384, SHA2-512 및 MD5의 내장 hashlib 구현을 공식적으로 검증된 코드로 대체하여 보안에 중점을 둡니다. 이번 변경의 목표는 Python을 사용하여 구축된 애플리케이션의 보안을 강화하여 개발자가 암호화 작업의 무결성을 신뢰할 수 있도록 하는 것입니다.
메타의 기여
Meta는 Python 3.12 개발에서 중요한 역할을 하여 성능과 유용성 향상을 목표로 하는 여러 기능에 기여했습니다.
- 불멸 개체(PEP 683): 이 기능을 사용하면 참조 계산에 참여하지 않는 Python 개체를 생성하여 메모리 사용량을 줄이고 특정 작업 부하의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 유형 시스템 개선: @typing.override 데코레이터를 도입하면 클래스 상속 리팩토링 중 버그를 방지하고 코드 유지 관리성을 향상하는 데 도움이 됩니다.
- Eager Asyncio Tasks: 이 기능은 비동기 함수가 결과를 즉시 반환할 수 있을 때 불필요한 오버헤드를 줄여 비동기 프로그래밍을 최적화합니다.
미래를 내다보며
Python 3.12의 출시는 진정한 멀티스레딩을 허용하기 위한 GIL 제거 가능성을 포함하여 향후 개선 사항에 대한 지속적인 논의와 함께 언어 발전에 있어 중요한 이정표가 되었습니다. Python의 인기가 지속적으로 증가함에 따라 커뮤니티는 성능과 유용성을 모두 향상시키는 더 많은 혁신을 기대할 수 있습니다.
결론적으로 Python 3.12는 다양한 새로운 기능을 도입했을 뿐만 아니라 프로그래밍 언어의 미래 발전을 위한 발판을 마련하여 개발자와 애호가 모두에게 흥미로운 시간을 선사합니다.
출처
- Python 3.12는 오늘날 오픈 소스 프로그래밍 언어인 ITPro를 발전시킵니다.
- Meta는 Python 3.12에 새로운 기능을 제공합니다 - Engineering at Meta, Engineering at Meta.
위 내용은 프로그래밍 우수성의 도약을 위한 Python 공개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

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