原文丨董明伟
Learn Python the Hard Way第四版早已经开始使用Python 3.6。想起现在还有很多朋友并有更新还一直在用Python 3.6 ，好吧，我也来列一下Python 3.6中非常值得一提的秘密。（最详细的当然还是看官方的What’s New）。
Literal String Interpolation
新增了格式化字符串变量语法，通过字符串的前缀f，实现类似于Scala/Swift等语言的字符串插值：
>>> name = 'Fred'
>>> f'My name is {name}'
'My name is Fred'
>>> date = datetime.datetime.now().date()
>>> f'{date} was on a {date:%A}'
'2017-02-25 was on a Saturday'
>>> f'{"quoted string"}'
'quoted string'
>>> def foo():
... return 20
...
>>> f'result={foo()}'
'result=20'
Asynchronous Generators
新增异步生成器语法，可以直接在协程中用生成器：
async def coro():
for item in range(10):
yield item
async def main():
async for item in coro():
...
Async comprehensions
新增异步解析语法：
result = [await fun() for fun in funcs]
result = {await fun() for fun in funcs}
result = {fun: await fun() for fun in funcs}
result = [func async for fun in funcs]
result = {func async for fun in funcs}
result = {func async for fun in funcs}
Variable annotations
在Python 3.5的时候已经添加了类型标注语法:
primes = [] # type: List[int]
primes = 1
不过得通过mypy做类型检查:
❯ mypy prime.py
prime.py:2: error: Incompatible types in assignment (expression has type "int", variable has type List[int])
现在又新增给变量添加注释语法:
>>> from typing import List
>>> primes: List[int] = []
>>> __annotations__
{'primes': typing.List[int]}
Underscores in Numeric Literals
新增数字变量使用下划线语法：
>>> '{:_}'.format(1000000)
'1_000_000'
>>> 10_000_000.0
10000000.0
新模块secrets
用来以简化使用于管理密码，比如账号认证，令牌等的密码的随机数的生成：
重新实现了dict
之前的大量实验证实，Python 3一直比较慢，这也是我一直观望的原因。目前看，Python 2.7还是最快的Python解释器。官方一直致力于速度的提升，所以 Python 3.4 < Python 3.5 < Python 3.6。
所以，3.6中参考PyPy重新实现了字典dict，使其更加紧凑。此次重新实现的dict比Python3.5中的字典内存使用减少了20%-25%。
PS: 看目前正在开发的3.7, 也会有一些显著的改善。
定制类的创建使用新协议进行了简化
Simpler customisation of class creation提供了一种可以在不使用元类的情况下自定义子类的方法。每当创建一个新的子类时，新的__init_subclass__类方法会被调用：
>>> class PluginBase:
>>> subclasses = []
>>> def __init_subclass__(cls, **kwargs):
>>> super().__init_subclass__(**kwargs)
>>> cls.subclasses.append(cls)
>>> class Plugin1(PluginBase):
>>> pass
>>> class Plugin2(PluginBase):
>>> pass
>>> PluginBase.subclasses
[__main__.Plugin1, __main__.Plugin2]
这样让自定义类的变得更简单了。
描述符协议增强
描述符是一个具有绑定行为的对象属性，由于它的优先级高会改变一个属性的基本的获取、设置和删除方式，我们先看一个例子：
class Integer(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __get__(self, instance, owner):
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if value < 0:
raise ValueError('Negative value not allowed')
instance.__dict__[self.name] = value
class Movie(object):
score = Integer('score')
amount = Integer('amount')
movie = Movie()
movie.score = 9
print(movie.score)
相当于把score和amount这个2个属性都绑定上Integer的对象上了，结果会是：
❯ python3 movie.py9
上面的用法有个问题，就是初始化的时候都明确让属性的值绑定在Integer上的name属性上，而无法获知所有者类的属性名。使用在PEP487上提供的可选的__set_name__()可以获得这个属性名字，并且可以自定义这部分内容：
class Integer(object):
def __get__(self, instance, owner):
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if value < 0:
raise ValueError('Negative value not allowed')
instance.__dict__[self.name] = value
def __set_name__(self, owner, name):
self.name = name
class Movie(object):
score = Integer()
amount = Integer()
movie = Movie()
movie.score = 9
print(movie.score)
Preserving Class Attribute Definition Order
我们知道Python 2中dict是不能保存键值顺序的:
❯ python2
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> d
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
现在则会保存类属性定义顺序。也就是按照源码中属性名出现的顺序存储在__dict__ 的属性中。
而且我发现dict的实现也保留了顺序：
❯ python3
Python 3.6.0 (default, Dec 24 2016, 00:01:50)
...
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> d
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>>
看来OrderdDict要失业了~
Preserving Keyword Argument Order
现在也会保存关键字参数顺序了：
>>> def test(**kw):
... print(kw)
...
>>> test(a=1, b=2, c=3)
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
asyncio可用于生产环境
asyncio模板添加了很多新的功能、重要的可用性、性能改进以及大量的bug，现在asyncio模块的API已经很稳定，可用于生产环境了。其中：
有了一个更快的asyncio.Future的C的实现。有了一个更快的asyncio.Task的C的实现。
使用这2个实现可以让效率提高15%左右。而使用第三方的uvloop还能让速度提升5%-10%。
re模块
在正则表达式中，增加对spans修饰符的支持。示例: '(?i:p)ython' 匹配 'python' 和 'Python', 但不匹配 'PYTHON'； '(?i)g(?-i:v)r' 匹配 'GvR' 和 'gvr', 但不匹配 'GVR'。匹配对象组可通过__getitem__访问, 它就等价于 group()。因此， 现在mo['name'] 就等价于 mo.group('name')。Match对象支持index-like对象一样的组索引。
glob优化
通过os.scandir对glob模块中的glob()及iglob()进行优化，使得它们现在大概快了3-6倍。 唉，我当时咋没想到呢。有兴趣的可以看Issue 25596。如果你正常也有这种目录扫描的需求，请参看实现。
pickle优化
当对大量小对象进行反序列化时，pickle.load()和pickle.loads()的速度可提高10%。
网友评论