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!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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