Python3.8刚刚发布！一分钟了解新版本的强大功能！

 

“只有客户发展了，才有我们的生存与发展！”这是创新互联的服务宗旨！把网站当作互联网产品，产品思维更注重全局思维、需求分析和迭代思维，在网站建设中就是为了建设一个不仅审美在线，而且实用性极高的网站。创新互联对网站设计、网站建设、网站制作、网站开发、网页设计、网站优化、网络推广、探索永无止境。

今天Python3.8发布啦，新版本添加了很多全新功能，也表明Python的版本之路前进了一大步，小编整理了新版本的几个主要更新，为大家做详细解读！

顺便一提，导致Python之父龟叔愤然离职的赋值表达式功能还是上线了~

新增赋值表达式

PEP 572的标题是赋值表达式，也叫做「命名表达式」，不过它现在被广泛的别名是「海象运算符」(The Walrus Operator)。因为:=很像海象「眼睛小，长着两枚长长的牙」这个特点^_^。

在这里给大家展示个通过用PEP 572改写的一行实现斐波那契数列的例子: 

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In :  (lambda f: f(f, int(input('Input: ')), 1, 0, 1))(lambda f, t, i, a, b: print(f'fib({i}) = {b}') or t == i or f   
    2. 
  
  
  
  
  2.      ...: (f, t, i + 1, b, a + b))   
    3. 
  
  
  
  
  3.   Input: 10   
    4. 
  
  
  
  
  4.   fib(1) = 1  
    5. 
  
  
  
  
  5.   fib(2) = 1  
    6. 
  
  
  
  
  6.   fib(3) = 2  
    7. 
  
  
  
  
  7.   fib(4) = 3  
    8. 
  
  
  
  
  8.   fib(5) = 5  
    9. 
  
  
  
  
  9.   fib(6) = 8  
    10. 
  
  
  
  
  10.   fib(7) = 13  
    11. 
  
  
  
  
  11.   fib(8) = 21  
    12. 
  
  
  
  
  12.   fib(9) = 34  
    13. 
  
  
  
  
  13.   fib(10) = 55  
    14. 
  
  
  
  
  14.   Out: True 
    15.

基于Raymond Hettinger版本改写: 

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In : [(t:=(t[1], sum(t)) if i else (0,1))[1] for i in range(10)]  
    2. 
  
  
  
  
  2.   Out: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] 
    3.

强制使用位置参数

PEP 570说白了就是强制使用者用位置参数

温馨提示：Python3.8版本下，见到以下报错： 

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. TypeError: divmod() takes no keyword arguments 
    2.

就是这个原因啦！

运行时添加审计hooks

现在可以给Python运行时添加审计钩子:  

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In : import sys  
    2. 
  
  
  
  
  2.    ...: import urllib.request  
    3. 
  
  
  
  
  3.    ...:  
    4. 
  
  
  
  
  4.    ...:  
    5. 
  
  
  
  
  5.    ...: def audit_hook(event, args):  
    6. 
  
  
  
  
  6.    ...:     if event in ['urllib.Request']:  
    7. 
  
  
  
  
  7.    ...:         print(f'Network {event=} {args=}')  
    8. 
  
  
  
  
  8.    ...:  
    9. 
  
  
  
  
  9.    ...: sys.addaudithook(audit_hook)  
    10. 
  
  
  
  
  10.    In : urllib.request.urlopen('https://httpbin.org/get?a=1')  
    11. 
  
  
  
  
  11.    Network event='urllib.Request' args=('https://httpbin.org/get?a=1', None, {}, 'GET')  
    12. 
  
  
  
  
  12.    Out:  
    13.

目前支持审计的事件名字和API可以看PEP文档(延伸阅读链接2)， urllib.Request是其中之一。另外还可以自定义事件: 

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In : def audit_hook(event, args):  
    2. 
  
  
  
  
  2.  ...:     if event in ['make_request']:  
    3. 
  
  
  
  
  3.  ...:         print(f'Network {event=} {args=}')  
    4. 
  
  
  
  
  4.  ...:  
    5. 
  
  
  
  
  5.  In : sys.addaudithook(audit_hook)  
    6. 
  
  
  
  
  6.  In : sys.audit('make_request', 'https://baidu.com')  
    7. 
  
  
  
  
  7.  Network event='make_request' args=('https://baidu.com',)  
    8. 
  
  
  
  
  8.  In : sys.audit('make_request', 'https://douban.com')  
    9. 
  
  
  
  
  9.  Network event='make_request' args=('https://douban.com',) 
    10.

跨进程内存共享

可以跨进程直接访问同一内存(共享):  

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # IPython进程A  
    2. 
  
  
  
  
  2.    In : from multiprocessing import shared_memory  
    3. 
  
  
  
  
  3.    In : a = shared_memory.ShareableList([1, 'a', 0.1])  
    4. 
  
  
  
  
  4.    In : a  
    5. 
  
  
  
  
  5.    Out: ShareableList([1, 'a', 0.1], name='psm_d5d6ba1b') # 注意name  
    6. 
  
  
  
  
  6.    # IPython进程B(另外一个终端进入IPython)  
    7. 
  
  
  
  
  7.    In : from multiprocessing import shared_memory  
    8. 
  
  
  
  
  8.    In : b = shared_memory.ShareableList(name='psm_d5d6ba1b')  # 使用name就可以共享内存  
    9. 
  
  
  
  
  9.    In : b  
    10. 
  
  
  
  
  10.    Out: ShareableList([1, 'a', 0.1], name='psm_d5d6ba1b') 
    11.

全新第三方包读取模块

使用新的 importlib.metadata模块可以直接读取第三方包的元数据:   

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In : from importlib.metadata import version, files, requires, distribution  
    2. 
  
  
  
  
  2.    In : version('flask')  
    3. 
  
  
  
  
  3.    Out: '1.1.1'  
    4. 
  
  
  
  
  4.    In : requires('requests')  
    5. 
  
  
  
  
  5.    Out:  
    6. 
  
  
  
  
  6.    ['chardet (<3.1.0,>=3.0.2)',  
    7. 
  
  
  
  
  7.     'idna (<2.9,>=2.5)',  
    8. 
  
  
  
  
  8.     'urllib3 (!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1)',  
    9. 
  
  
  
  
  9.     'certifi (>=2017.4.17)',  
    10. 
  
  
  
  
  10.     "pyOpenSSL (>=0.14) ; extra == 'security'",  
    11. 
  
  
  
  
  11.     "cryptography (>=1.3.4) ; extra == 'security'",  
    12. 
  
  
  
  
  12.     "idna (>=2.0.0) ; extra == 'security'",  
    13. 
  
  
  
  
  13.     "PySocks (!=1.5.7,>=1.5.6) ; extra == 'socks'",  
    14. 
  
  
  
  
  14.     'win-inet-pton ; (sys_platform == "win32" and python_version == "2.7") and extra == \'socks\'']  
    15. 
  
  
  
  
  15.    In : dist = distribution('celery')  
    16. 
  
  
  
  
  16.    In : dist.version  
    17. 
  
  
  
  
  17.    Out: '4.3.0'  
    18. 
  
  
  
  
  18.    In : dist.metadata['Requires-Python']  
    19. 
  
  
  
  
  19.    Out: '>=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*, !=3.3.*'  
    20. 
  
  
  
  
  20.    In : dist.metadata['License']  
    21. 
  
  
  
  
  21.    In : dist.entry_points  
    22. 
  
  
  
  
  22.    Out:  
    23. 
  
  
  
  
  23.    [EntryPoint(name='celery', value='celery.__main__:main', group='console_scripts'),  
    24. 
  
  
  
  
  24.     EntryPoint(name='celery', value='celery.contrib.pytest', group='pytest11')]  
    25. 
  
  
  
  
  25.    In : files('celery')[8]  
    26. 
  
  
  
  
  26.    Out: PackagePath('celery/__init__.py')  
    27. 
  
  
  
  
  27.    In : dist.locate_file(files('celery')[8])  
    28. 
  
  
  
  
  28.    Out: PosixPath('/Users/dongweiming/test/venv/lib/python3.8/site-packages/celery/__init__.py') 
    29.

新增缓存属性

缓存属性 (cached_property) 是一个非常常用的功能，很多知名 Python 项目都自己实现过它，现在终于进入版本库了。

functools.lru_cache作为装饰器时可以不加参数

lru_cache装饰器支持 max_size和 typed2个参数，如果对默认参数不敏感，过去只能这么用(需要空括号):  

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In : @lru_cache()  
    2. 
  
  
  
  
  2.    ...: def add(a, b):  
    3. 
  
  
  
  
  3.    ...:     return a + b  
    4. 
  
  
  
  
  4.    ...: 
    5.

从3.8开始可以直接作为装饰器，而不是作为返回装饰器的函数(不加括号):   

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In : @lru_cache  
    2. 
  
  
  
  
  2.    ...: def add(a, b): 
    3. 
  
  
  
  
  3.    ...:     return a + b  
    4. 
  
  
  
  
  4.    ...: 
    5.

就像 dataclasses.dataclass，绝大部分场景都是这么用:   

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. @dataclass  
    2. 
  
  
  
  
  2.     class InventoryItem:  
    3. 
  
  
  
  
  3.         ... 
    4.

其实 dataclass支持多个参数:   

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def dataclass(cls=None, /, *, init=True, repr=True, eq=True, order=False,  
    2. 
  
  
  
  
  2.                   unsafe_hash=False, frozen=False): 
    3.

所以这种使用全部缺省值的装饰器工厂用法中，括号反而显得多余了。

Asyncio REPL

REPL对于学习一门新的编程语言非常有帮助，你可以再这个交互环境里面通过输出快速验证你的理解是不是正确。

官方全新增加了一个Asyncio REPL功能，使用更加方便！

F-strings DEBUG

一个新增的调试功能，当然一贯的，对调试毫无帮助。

Async Mock

单元测试模块unittest添加了mock异步代码的类: 

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In : import asyncio  
    2. 
  
  
  
  
  2.   In : from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock  
    3. 
  
  
  
  
  3.   In : mock = AsyncMock(return_value={'json': 123})  
    4. 
  
  
  
  
  4.   In : await mock()  
    5. 
  
  
  
  
  5.   Out: {'json': 123}  
    6. 
  
  
  
  
  6.   In : asyncio.run(mock())  
    7. 
  
  
  
  
  7.   Out: {'json': 123}  
    8. 
  
  
  
  
  8.   In : async def main(*args, **kwargs):  
    9. 
  
  
  
  
  9.   ...:     return await mock(*args, **kwargs)  
    10. 
  
  
  
  
  10.   ...:  
    11. 
  
  
  
  
  11.   In : asyncio.run(main())  
    12. 
  
  
  
  
  12.   Out: {'json': 123}  
    13. 
  
  
  
  
  13.   In : mock = MagicMock()  # AsyncMock也可以  
    14. 
  
  
  
  
  14.   In : mock.__aiter__.return_value = [1, 2, 3]  
    15. 
  
  
  
  
  15.   In : async def main():  
    16. 
  
  
  
  
  16.   ...:     return [i async for i in mock]  
    17. 
  
  
  
  
  17.   ...:  
    18. 
  
  
  
  
  18.   In : asyncio.run(main())  
    19. 
  
  
  
  
  19.   Out: [1, 2, 3] 
    20.

可迭代解包

这个主要是问题修复。

好啦，现在你知道 Python 3.8 的最新功能了吗？

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