目錄
- 新功能1：聯合運算符
- 新功能2： 多行上下文管理器
- 新功能3： 結構模式匹配 (Structural Pattern Matching)
- 新變化：性能改進
- 新變化：zip支持長度檢查
隨著最后一個alpha版發布，Python 3.10 的功能更改全面敲定！
現在，正是體驗Python 3.10 新功能的理想時間！正如標題所言，本文將給大家分享Python 3.10中所有重要的功能和更改。
新功能1：聯合運算符
在過去, |符號用于 "算術或"運算，例如:
print(0 | 0)
print(0 | 1)
print({1, 2} | {2, 3})
輸出:
0
1
{1, 2, 3}
在Python 3.10中， |符號有的新語法，可以表示x類型 或 Y類型，以取代之前的typing.Union 完成類型注解
舉個栗子：
函數的參數應該是一個int 或 str類型
舊的寫法:
from typing import Union
def f(value: Union[int, str]) -> Union[int, str]:
return value*2
新的寫法：
def f(value: int | str) -> int | str:
return value*2
這種新的語法也被作為isinstance() 和issubclass() 的第二個參數，用于類型判斷
isinstance(1086, int | str) # 10086是否為 int型 或 str型
新功能2： 多行上下文管理器
在過去，上下文管理器一般用于資源的自動獲取和自動釋放，利用打開文件時使用上下文管理器：
with open("test.txt", "w") as f: # 自動打開和關閉文件
f.write("hello， 我是三木") # 對文件進行讀寫
如果要復制文件的話，需要打開源文件和目標文件，那么就需要2個上下文管理器，代碼會寫成這個樣子：
with open("test.txt", "r") as f: # 打開第一個文件
with open("test_copy.txt", "w") as f_copy: # 打開第二個文件
content = f.read() # 從第一個文件獲取內容
f_copy.write(content) # 向第二個文件寫入內容
在Python3.10中，可以將代碼精簡一下：
with (
open("test.txt", "r") as f, # 打開第一個文件
open("test_copy.txt", "w") as f_copy, # 打開第二個文件
):
content = f.read() # 從第一個文件獲取內容
f_copy.write(content) # 向第二個文件寫入內容
注意變化：
- with 只出現了1次
- 在同一個代碼段，有2個上下文管理器f和 f_copy
- 這兩個上下文管理可以交互
此外，還可以更加靈(sao)活(qi)的操作：
with (
open("test.txt", "r", encoding="utf-8") as f, # 打開第一個文件
open("test_copy.txt", "w", encoding=f.encoding) as f_copy, # 打開第二個文件
):
content = f.read() # 從第一個文件獲取內容
f_copy.write(content) # 向第二個文件寫入內容
注意細節：在第2個open中，使用了第一個open的結果 ：f
新功能3： 結構模式匹配 (Structural Pattern Matching)
如果你熟悉或使用過php，Java或JavaScript等語言，可能見到switch語句，例如這樣：
today = new Date().getDay();
switch () {
case 0:
day = "星期天";
break;
case 1:
day = "星期一";
break;
case 2:
day = "星期二";
break;
case 3:
day = "星期三";
break;
case 4:
day = "星期四";
break;
case 5:
day = "星期五";
break;
case 6:
day = "星期六";
}
簡單來說:根據x的值，選擇指定的case語句進行執行
過去，Python沒有這樣的語句，所以現在，有了！
today = 1
match today:
case 0:
day = "星期天"
case 1:
day = "星期一"
case 2:
day = "星期二"
case 3:
day = "星期三"
case 4:
day = "星期四"
case 5:
day = "星期五"
case 6:
day = "星期六"
case _:
day = "別鬧...一個星期只有七天"
print(day)
輸出
星期一
如果將第一行改為today = 8，則輸出
別鬧...一個星期只有七天
注意：
- 匹配順序是從上往下
- 找到一個匹配的case后，會停止，所以不需要向JavaScript一樣寫break語句
- 如果有多個符合條件的case，后面的case也不會有機會匹配到了
- 如果沒有符合條件的匹配，則會執行case_，此_稱之為通配符，通配符是可選的
關于結構匹配模式(Structural Pattern Matching)，可以說是Python 3.10 重量級的新功能，它還有很多高級用法，值得專門一篇文章來進行介紹，這里就先不展開了。
總之，作為一個遲到了的“switch”，會在其他編程語言中的實踐經驗上進行改進，成符合Python一貫的風格：簡單、靈活、強大。
新變化：性能改進
與所有最新的Python版本一樣，Python 3.10也帶來了一些性能改進。首先是str()，bytes()和bytearray()構造函數的優化，它們的速度應該提高30％~40%左右（來自 https://bugs.python.org/issue41334）
~ $ ./python3.10 -m pyperf timeit -q --compare-to=python "str()"
Mean +- std dev: [python] 81.9 ns +- 4.5 ns -> [python3.10] 60.0 ns +- 1.9 ns: 1.36x faster (-27%)
~ $ ./python3.10 -m pyperf timeit -q --compare-to=python "bytes()"
Mean +- std dev: [python] 85.1 ns +- 2.2 ns -> [python3.10] 60.2 ns +- 2.3 ns: 1.41x faster (-29%)
~ $ ./python3.10 -m pyperf timeit -q --compare-to=python "bytearray()"
Mean +- std dev: [python] 93.5 ns +- 2.1 ns -> [python3.10] 73.1 ns +- 1.8 ns: 1.28x faster (-22%)
此外，還有多個Python核心模塊正在進行持續的優化，讓我們繼續期待吧
新變化：zip支持長度檢查
PEP 618：zip()函數現在具有一個可選strict標志，用于要求所有可迭代對象具有相等的長度
首先回顧一下zip函數的用法：
在一個迭代中，同時向多個序列讀取內容，
可以將行變成列，列變成行，這類似于轉置矩陣。
name_list = ['報警', '急救', '消防']
number_list = [110, 120, 119]
for i in zip(name_list, number_list):
print(i)
輸出
('報警', 110)
('急救', 120)
('消防', 119)
上面的例子有一個特點：name_list 和 number_list 長度是相同的，如果長度不同會怎么樣呢？
name_list = ['報警', '急救', '消防', '查號']
number_list = [110, 120, 119]
for i in zip(name_list, number_list):
print(i)
輸出
('報警', 110)
('急救', 120)
('消防', 119)
注意：因為長度不同，所以最后一組結果查號是不會顯示的，但是卻沒有任何提示，從結果來看，無法判斷是否有遺漏的數據。
在Python 3.10，可以給zip()傳遞參數strict=True,對長度進行嚴格檢查
for i in zip(name_list, number_list, strict=True):
print(i)
輸出
('報警', 110)
('急救', 120)
('消防', 119)
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\san\PycharmProjects\py310\a.py", line 4, in module>
for i in zip(name_list, number_list, strict=True):
ValueError: zip() argument 2 is shorter than argument 1
注意： zip的第二個參數比第一個參數短，于是拋出異常
以上就是詳解Python 3.10 中的新功能和變化的詳細內容，更多關于Python 3.10 中的新功能和變化的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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