一文了解Python 3.8的新功能

Python 3.8是Python語言的最新版本，它適合用於編寫腳本、自動化以及機器學習和Web開發等各種任務。現在Python 3.8已經進入官方的beta階段，這個版本帶來了許多語法改變、記憶體共享、更有效的序列化和反序列化、改進的字典和更多新功能。

Python 3.8也引進了許多效能改進。總的來說，我們即將擁有一個更快、更精確、更一致、更現代的Python。以下是Python 3.8的新功能和最重要的改變。

1.賦值表達式

Python 3.8最明顯的變化就是賦值表達式，即:=運算子。賦值表達式可以將一個值賦給一個變量，即使變數不存在也可以。它可以用在表達式中，無需以單獨的語句出現。

上例中，如果變數line不存在則會被創建，然後將file.readline()的回傳值賦給它。然後檢查line是否為"end"。如果不是，則讀取下一行，保存在line中，然後繼續測試。

賦值表達式遵循了Python一貫簡潔的傳統，就像列表解析式一樣。其目的在於避免在特定的Python程式設計模式中出現一些枯燥的樣板程式碼。例如，上述程式碼用一般寫法需要多寫兩行程式碼。

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#2.僅透過位置指定的參數

僅透過位置指定的參數是函數定義中的新語法，可以讓程式設計師強迫某個參數只能透過位置來指定。這樣可以解決Python函數定義中哪個參數是位置參數、哪個參數是關鍵字參數的模糊性。

僅透過位置指定的參數可以用於如下情況：某個函數接受任意關鍵字參數，但也能接受一個或多個未知參數。 Python的內建函數通常都是這種情況，所以允許程式設計師這樣做，能增強Python語言的一致性。

Python文件中給出的例子如下：

#符號 / 分隔了位置參數和關鍵字參數。在這個例子中，所有參數都是未知參數。在先前版本的Python中，z會被認為是關鍵字參數。但採用上述函數定義，pow(2, 10)和pow(2, 10, 5)都是正確的呼叫方式，而pow(2, 10, z=5)是不正確的。

3.支援f字串偵錯

f字串格式可以更方便地在同一個表達式內進行輸出文字和值或變數的計算，而且效率更高。

輸出4。

在f字串表達式末未新增=可以輸出f表達式本身的值，後面是計算後的值

##輸出為x 1 =4。

4.多進程共享記憶體

在Python 3.8中，multiprocessing模組提供了SharedMemory類，可以在不同的Python進城之間創建共享的記憶體區域。

在舊版的Python中，進程間共享資料只能透過寫入檔案、透過網路套接字傳送，或採用Python的pickle模組進行序列化等方式。共享記憶體提供了進程間傳遞資料的更快的方式，從而使得Python的多處理器和多核心程式設計更有效率。

共享記憶體片段可以作為單純的位元組區域來分配，也可以作為不可修改的類似列表的物件來分配，其中能保存數字類型、字串、位元組物件、None物件等一小部分Python物件。

5.Typing模組的改進

Python是動態型別語言，但可以透過typing模組加入型別提示，以便第三方工具驗證Python程式碼。 Python 3.8為typing添加了一些新元素，因此它能夠支援更健壯的檢查：

final修飾器和Final類型標註表明，被修飾或被標註的物件在任何時候都不應該被重寫、繼承，也不能被重新賦值。

Literal類型將表達式限定為特定的值或值的清單（不一定是同一個類型的值）。

TypedDict可以用來建立字典，其特定鍵的值被限制在一個或多個類型上。注意這些限制僅用於編譯時確定值的合法性，而不能在執行時進行限制。

6.新版的pickle協定#

Python的pickle模組提供了一種序列化和反序列化Python資料結構或實例的方法，可以將字典原樣保存下來以供以後讀取。不同版本的Python支援的pickle協定不同，而最新版本的支援範圍更廣、更強大、更有效的序列化。

Python 3.8引入的第5版pickle協定可以用一種新方法pickle對象，它能支援Python的緩衝區協議，如bytes、memoryviews或Numpy array等。新的pickle避免了許多在pickle這些物件時的記憶體複製操作。

NumPy、Apache Arrow等外部函式庫在各自的Python綁定中支援新的pickle協定。新的pickle也可以作為Python 3.6和3.7的插件使用，可以從PyPI上安裝。

7.可反轉字典

Python3.6中重寫了字典，其使用了PyPy專案貢獻的一個新實作。除了更快、更緊湊之外，現在的字典還會繼承元素的順序——元素會按照添加的順序排列，就像列表一樣。 Python 3.8也允許在字典上使用reversed()。

8.效能改進

許多內建方法和函數的速度都提高了20%~50%，因為之前許多函數都需要不必要的參數轉換。

一個新的opcode快取可以提高解釋器中特定指令的速度。但是，目前實現了速度改進的只有LOAD_GLOBAL opcode，其速度提高了40%。以後的版本中也會進行類似的最佳化。

檔案複製操作如shutil.copyfile()和shutil.copytree()現在使用平台特定的呼叫和其他最佳化措施，來提高操作速度。

新建立的清單現在平均比以前小了12%，這要歸功於列表建構函式如果能提前知道列表長度的情況下進行的最佳化。

Python 3.8中向新型類別（如class A(object)）的類別變數中的寫入操作變得更快。 operator.itemgetter()和collections.namedtuple()也得到了速度最佳化。

9.Python C API和CPython實作

Python最近的版本在CPython（C語言編寫的Python的參考實作）中使用的C API重構方面下了很大功夫。到目前為止這些工作還在不斷添加，現有的成果包括：

Python初始化配置（Python Initialization Configuration）有了個新的C API，可以實現對Python初始化例程更緊密的控制和更詳細的回饋。如此一來，將Python運行時嵌入到其他應用程式中就會更容易，也可以以程式設計方式給Python程式傳遞啟動參數。新的API也確保了所有Python配置控制都有一個單一的、一致的位置，因此以後的改變（如Python的新的UTF-8模式）也更為容易。

CPython的另一個新的C API——"vectorcall"調用協定－可以實現針對Python內部方法更快的調用，而無需建立臨時物件。該API依然不穩定，但已有了明顯的改善。該API計劃在Python 3.9中成熟。

Python運行時的審計鉤子為Python運行時提供了兩個API，可以用來勾住事件，從而保證測試框架、日誌和審計系統等外部工具能夠監視到它們。

10.如何下載Python 3.8

從Python 軟體基金會下載Python 3.8 beta版：https://www.python.org/downloads/release/python -380b1/

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