Python 2.7终结于7个月后，这是你须要了解的3.X炫酷新特性

从 3.0 到 3.8，Python 3 已经更新了一波又一波，但彷佛咱们用起来和 2.7 没有太大区别？之前该怎么写 2.7 的代码如今就怎么写，只不过少数表达方式变了而已。在这篇文章中，做者介绍了 3.0 以来真正 Amazing 的新函数与新方法，也许这些方法咱们都不太熟，但它们确实在实践中很是重要。

选自datawhatnow，做者：Vinko Kodžoman，机器之心编译，参与：Geek AI、思源。

许多人在了解到 Python 2.7 即将中止维护后，都开始将他们的 Python 版本从 2 切换到 3。截止到 5 月 19 号上午 10 点，Python 2.7 将终结于...

在这一段时间中，不少优秀开源项目与库已经中止了对 2.7 的支持。例如到今年 1 月份，NumPy 将中止支持 Python 2；到今年年底，Ipython、Cython 和 Pandas 等等都将陆续中止支持 Python 2。

虽然咱们都往 3.X 迁移，但许多人编写的 Python 3 代码仍然看起来像 Python 2 同样，只不过加入了一些括号或改了些 API。在本文中，做者将展现一些使人激动的 Python 3.X 新特性。这些特性或方法都是 Python 3 各个版本中新加的，它们相比传统的 Python 方法，更容易解决实践中的一些问题。

全部的示例都是在 Python 3.7 的环境下编写的，每一个特性示例都给出了其正常工做所需的最低的 Python 版本。

格式化字符串 f-string（最低 Python 版本为 3.6）

在任何的编程语言中，不使用字符串都是步履维艰的。而为了保持思路清晰，你会但愿有一种结构化的方法来处理字符串。大多数使用 Python 的人会偏向于使用「format」方法。

user = "Jane Doe"action = "buy"log_message = 'User {} has logged in and did an action {}.'.format(  user,  action)print(log_message)# User Jane Doe has logged in and did an action buy.复制代码

除了「format」，Python 3 还提供了一种经过「f-string」进行字符串插入的灵活方法。使用「f-string」编写的与上面功能相同的代码是这样的：

user = "Jane Doe"action = "buy"log_message = f'User {user} has logged in and did an action {action}.'print(log_message)# User Jane Doe has logged in and did an action buy.复制代码

相比于常见的字符串格式符 %s 或 format 方法，f-strings 直接在占位符中插入变量显得更加方便，也更好理解。

路径管理库 Pathlib（最低 Python 版本为 3.4）

f-string 很是强大，可是有些像文件路径这样的字符串有他们本身的库，这些库使得对它们的操做更加容易。Python 3 提供了一种处理文件路径的抽象库「pathlib」。若是你不知道为何应该使用 pathlib，请参阅下面这篇 Trey Hunner 编写的炒鸡棒的博文：「https://treyhunner.com/2018/12/why-you-should-be-using-pathlib/」

from pathlib import Pathroot = Path('post_sub_folder')print(root)# post_sub_folderpath = root / 'happy_user'# Make the path absoluteprint(path.resolve())# /home/weenkus/Workspace/Projects/DataWhatNow-Codes/how_your_python3_should_look_like/post_sub_folder/happy_user复制代码

如上所示，咱们能够直接对路径的字符串进行「/」操做，并在绝对与相对地址间作转换。

类型提示 Type hinting（最低 Python 版本为 3.5）

静态和动态类型是软件工程中一个热门的话题，几乎每一个人 对此有本身的见解。读者应该本身决定什么时候应该编写何种类型，所以你至少须要知道 Python 3 是支持类型提示的。

def sentence_has_animal(sentence: str) -> bool:  return "animal" in sentencesentence_has_animal("Donald had a farm without animals")# True复制代码

枚举（最低 Python 版本为 3.4）

Python 3 支持经过「Enum」类编写枚举的简单方法。枚举是一种封装常量列表的便捷方法，所以这些列表不会在结构性不强的状况下随机分布在代码中。

from enum import Enum, autoclass Monster(Enum):    ZOMBIE = auto()    WARRIOR = auto()    BEAR = auto()print(Monster.ZOMBIE)# Monster.ZOMBIE复制代码

枚举是符号名称（成员）的集合，这些符号名称与惟一的常量值绑定在一块儿。在枚举中，能够经过标识对成员进行比较操做，枚举自己也能够被遍历。

参考：docs.python.org/3/library/e…

for monster in Monster:    print(monster)# Monster.ZOMBIE# Monster.WARRIOR# Monster.BEAR复制代码

原生 LRU 缓存（最低 Python 版本为 3.2）

目前，几乎全部层面上的软件和硬件中都须要缓存。Python 3 将 LRU（最近最少使用算法）缓存做为一个名为「lru_cache」的装饰器，使得对缓存的使用很是简单。

下面是一个简单的斐波那契函数，咱们知道使用缓存将有助于该函数的计算，由于它会经过递归屡次执行相同的工做。

import timedef fib(number: int) -> int:    if number == 0: return 0    if number == 1: return 1    return fib(number-1) + fib(number-2)start = time.time()fib(40)print(f'Duration: {time.time() - start}s')# Duration: 30.684099674224854s复制代码

如今，咱们可使用「lru_cache」来优化它（这种优化技术被称为「memoization」）。经过这种优化，咱们将执行时间从几秒下降到了几纳秒。

from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=512)def fib_memoization(number: int) -> int:    if number == 0: return 0    if number == 1: return 1    return fib_memoization(number-1) + fib_memoization(number-2)start = time.time()fib_memoization(40)print(f'Duration: {time.time() - start}s')# Duration: 6.866455078125e-05s复制代码

扩展的可迭代对象解包（最低 Python 版本为 3.0）

对于这个特性，代码就说明了一切。

参考：www.python.org/dev/peps/pe…

head, *body, tail = range(5)print(head, body, tail)# 0 [1, 2, 3] 4py, filename, *cmds = "python3.7 script.py -n 5 -l 15".split()print(py)print(filename)print(cmds)# python3.7# script.py# ['-n', '5', '-l', '15']first, _, third, *_ = range(10)print(first, third)# 0 2复制代码

Data class 装饰器（最低 Python 版本为 3.7）

Python 3 引入了「data class」，它们没有太多的限制，能够用来减小对样板代码的使用，由于装饰器会自动生成诸如「__init__（）」和「__repr（）__」这样的特殊方法。在官方的文档中，它们被描述为「带有缺省值的可变命名元组」。

class Armor:    def __init__(self, armor: float, description: str, level: int = 1):        self.armor = armor        self.level = level        self.description = description    def power(self) -> float:        return self.armor * self.levelarmor = Armor(5.2, "Common armor.", 2)armor.power()# 10.4print(armor)# <__main__.Armor object at 0x7fc4800e2cf8>复制代码

使用「Data class」实现相同的 Armor 类。

from dataclasses import dataclass@dataclassclass Armor:    armor: float    description: str    level: int = 1    def power(self) -> float:        return self.armor * self.levelarmor = Armor(5.2, "Common armor.", 2)armor.power()# 10.4print(armor)# Armor(armor=5.2, description='Common armor.', level=2)复制代码

隐式命名空间包（最低 Python 版本为 3.3）

一种组织 Python 代码文件的方式是将它们封装在程序包中（包含一个「__init__.py」的文件夹）。下面是官方文档提供的示例。

sound/                          Top-level package      __init__.py               Initialize the sound package      formats/                  Subpackage for file format conversions              __init__.py              wavread.py              wavwrite.py              aiffread.py              aiffwrite.py              auread.py              auwrite.py              ...      effects/                  Subpackage for sound effects              __init__.py              echo.py              surround.py              reverse.py              ...      filters/                  Subpackage for filters              __init__.py              equalizer.py              vocoder.py              karaoke.py              ...复制代码

在 Python 2 中，上面每一个文件夹都必须包含将文件夹转化为 Python 程序包的「__init__.py」文件。在 Python 3 中，随着隐式命名空间包的引入，这些文件再也不是必须的了。

sound/                          Top-level package      __init__.py               Initialize the sound package      formats/                  Subpackage for file format conversions              wavread.py              wavwrite.py              aiffread.py              aiffwrite.py              auread.py              auwrite.py              ...      effects/                  Subpackage for sound effects              echo.py              surround.py              reverse.py              ...      filters/                  Subpackage for filters              equalizer.py              vocoder.py              karaoke.py              ...复制代码

正若有些人说的那样，这项工做并无像这篇文章说的那么简单，官方文档「PEP 420 Specification」指出，常规的程序包仍然须要「__init__.py」，把它从一个文件夹中删除会将该文件夹变成一个本地命名空间包，这会带来一些额外的限制。本地命名空间包的官方文档给出了一个很好的示例，而且明确指出了全部的限制。

结语

和网上几乎全部的技术列表同样，本文给出的列表也并不完整。但愿这篇文章至少向你展现了一些之前不知道的 Python 3 功能，它将帮助你编写出更加干净、 直观的代码。

最后，本文中给出的全部代码均可以在做者的 GitHub 上找到：github.com/Weenkus/Dat…

原文连接： datawhatnow.com/things-you-…