Python 3.7 新特性详解
Python 3.7 是一次重要的版本更新,本文将详细介绍 Python 3.7 的新特性,包括:
- 代码示例:数据类(Data Classes)
- 代码示例:异步生成器(Async Generators)
- 代码示例:上下文变量(Context Variables)
- 代码示例:f-string 增强(f-strings)
- 其他新特性
数据类(Data Classes)
数据类(Data Classes)使得定义和使用一组数据更加容易。数据类通过类似于函数注释的语法声明属性,自动生成 init、repr 和其他方法。例如:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
person1 = Person('Alice', 20)
person2 = Person('Bob', 30)
在上面的示例中,@dataclass
装饰器将 Person
类转换为一个数据类。 name
和 age
是实例属性,而且会被代码自动生成。此外,数据类还可以通过 @dataclass
的参数来自定义比较和哈希运算规则等行为。
异步生成器(Async Generators)
异步生成器(Async Generators)使得异步迭代更加容易。异步生成器是一种特殊的生成器,支持异步的 await
操作。例如:
async def async_generator():
for i in range(3):
await asyncio.sleep(1.0)
yield i
async def main():
async for v in async_generator():
print(v)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
在上面的示例中,async_generator
是一个异步生成器,每一次 yield
都会暂停,直到 await asyncio.sleep(1.0)
之后继续执行。 async for v in async_generator()
可以通过异步迭代方式获取异步生成器的返回值。
上下文变量(Context Variables)
上下文变量(Context Variables)是一种新的语言特性,可以让使用 with
语句块的代码访问全局状态。例如:
import contextvars
var = contextvars.ContextVar('name')
var.set('Alice')
def func():
print(f'Hello, {var.get()}')
func() # Hello, Alice
async def async_func():
print(f'Hello, {var.get()}')
await async_func() # Hello, Alice
在上面的示例中,var
是一个上下文变量,它可以被 func
和 async_func
中使用。上下文变量不会被 with
语句块所影响,而是在运行时根据上下文环境确定变量的值。
f-string 增强(f-strings)
f-string 增强(f-strings)是一种新的字符串格式化方式,可以在格式化字符串中使用表达式和函数调用。例如:
name = 'Alice'
age = 20
print(f'{name=} {age=} {age * 2=}')
在上面的示例中,f-string
中的 =
表示输出变量名和变量值,age * 2
可以在 f-string
中直接使用表达式,而不需要先计算出结果。
其他新特性
除了上面提到的新特性之外,Python 3.7 还有其他一些新特性,包括:
- async 和 await 关键字现在是 Python 3.7 的关键字
- 返回多个值的函数可以使用
return a, b, c
的方式代替return [a, b, c]
__getattr__
和__setstate__
可以用于 pickle 工具time_perf_counter
和time_process_time
可以获得更加精确的时间戳
更多的信息可以查看 PEP 562 和 Python 官方文档。