摘要：截止到月號上午點，將終結于在這一段時間中，很多優秀開源項目與庫已經停止了對的支持。除了，還提供了一種通過進行字符串插入的靈活方法。擴展的可迭代對象解包最低版本為對于這個特性，代碼就說明了一切。

從 3.0 到 3.8，Python 3 已經更新了一波又一波，但似乎我們用起來和 2.7 沒有太大區別？以前該怎么寫 2.7 的代碼現在就怎么寫，只不過少數表達方式變了而已。在這篇文章中，作者介紹了 3.0 以來真正 Amazing 的新函數與新方法，也許這些方法我們都不太熟，但它們確實在實踐中非常重要。

選自datawhatnow，作者：Vinko Kod?oman，機器之心編譯，參與：Geek AI、思源。

許多人在了解到 Python 2.7 即將停止維護后，都開始將他們的 Python 版本從 2 切換到 3。截止到 5 月 19 號上午 10 點，Python 2.7 將終結于...

在這一段時間中，很多優秀開源項目與庫已經停止了對 2.7 的支持。例如到今年 1 月份，NumPy 將停止支持 Python 2；到今年年末，Ipython、Cython 和 Pandas 等等都將陸續停止支持 Python 2。

雖然我們都往 3.X 遷移，但許多人編寫的 Python 3 代碼仍然看起來像 Python 2 一樣，只不過加入了一些括號或改了些 API。在本文中，作者將展示一些令人激動的 Python 3.X 新特性。這些特性或方法都是 Python 3 各個版本中新加的，它們相比傳統的 Python 方法，更容易解決實踐中的一些問題。

所有的示例都是在 Python 3.7 的環境下編寫的，每個特性示例都給出了其正常工作所需的最低的 Python 版本。

格式化字符串 f-string（最低 Python 版本為 3.6）

在任何的編程語言中，不使用字符串都是寸步難行的。而為了保持思路清晰，你會希望有一種結構化的方法來處理字符串。大多數使用 Python 的人會偏向于使用「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.

除了「format」，Python 3 還提供了一種通過「f-string」進行字符串插入的靈活方法。使用「f-string」編寫的與上面功能相同的代碼是這樣的：

user = "Jane Doe"action = "buy"log_message = fUser {user} has logged in and did an action {action}.print(log_message)# User Jane Doe has logged in and did an action buy.

相比于常見的字符串格式符 %s 或 format 方法，f-strings 直接在占位符中插入變量顯得更加方便，也更好理解。

路徑管理庫 Pathlib（最低 Python 版本為 3.4）

f-string 非常強大，但是有些像文件路徑這樣的字符串有他們自己的庫，這些庫使得對它們的操作更加容易。Python 3 提供了一種處理文件路徑的抽象庫「pathlib」。如果你不知道為什么應該使用 pathlib，請參閱下面這篇 Trey Hunner 編寫的炒雞棒的博文：「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

如上所示，我們可以直接對路徑的字符串進行「/」操作，并在絕對與相對地址間做轉換。

類型提示 Type hinting（最低 Python 版本為 3.5）

靜態和動態類型是軟件工程中一個熱門的話題，幾乎每個人 對此有自己的看法。讀者應該自己決定何時應該編寫何種類型，因此你至少需要知道 Python 3 是支持類型提示的。

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

枚舉（最低 Python 版本為 3.4）

Python 3 支持通過「Enum」類編寫枚舉的簡單方法。枚舉是一種封裝常量列表的便捷方法，因此這些列表不會在結構性不強的情況下隨機分布在代碼中。

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

枚舉是符號名稱（成員）的集合，這些符號名稱與唯一的常量值綁定在一起。在枚舉中，可以通過標識對成員進行比較操作，枚舉本身也可以被遍歷。

參考：docs.python.org/3/library/e…

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

原生 LRU 緩存（最低 Python 版本為 3.2）

目前，幾乎所有層面上的軟件和硬件中都需要緩存。Python 3 將 LRU（最近最少使用算法）緩存作為一個名為「lru_cache」的裝飾器，使得對緩存的使用非常簡單。

下面是一個簡單的斐波那契函數，我們知道使用緩存將有助于該函數的計算，因為它會通過遞歸多次執行相同的工作。

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(fDuration: {time.time() - start}s)# Duration: 30.684099674224854s

現在，我們可以使用「lru_cache」來優化它（這種優化技術被稱為「memoization」）。通過這種優化，我們將執行時間從幾秒降低到了幾納秒。

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(fDuration: {time.time() - start}s)# Duration: 6.866455078125e-05s

擴展的可迭代對象解包（最低 Python 版本為 3.0）

對于這個特性，代碼就說明了一切。

參考：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

Data class 裝飾器（最低 Python 版本為 3.7）

Python 3 引入了「data class」，它們沒有太多的限制，可以用來減少對樣板代碼的使用，因為裝飾器會自動生成諸如「__init__（）」和「__repr（）__」這樣的特殊方法。在官方的文檔中，它們被描述為「帶有缺省值的可變命名元組」。

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>

使用「Data class」實現相同的 Armor 類。

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)

隱式命名空間包（最低 Python 版本為 3.3）

一種組織 Python 代碼文件的方式是將它們封裝在程序包中（包含一個「__init__.py」的文件夾）。下面是官方文檔提供的示例。

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              ...

在 Python 2 中，上面每個文件夾都必須包含將文件夾轉化為 Python 程序包的「__init__.py」文件。在 Python 3 中，隨著隱式命名空間包的引入，這些文件不再是必須的了。

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              ...

正如有些人說的那樣，這項工作并沒有像這篇文章說的那么簡單，官方文檔「PEP 420 Specification」指出，常規的程序包仍然需要「__init__.py」，把它從一個文件夾中刪除會將該文件夾變成一個本地命名空間包，這會帶來一些額外的限制。本地命名空間包的官方文檔給出了一個很好的示例，并且明確指出了所有的限制。

結語

和網上幾乎所有的技術列表一樣，本文給出的列表也并不完整。希望這篇文章至少向你展示了一些以前不知道的 Python 3 功能，它將幫助你編寫出更加干凈、 直觀的代碼。

最后，本文中給出的所有代碼都可以在作者的 GitHub 上找到：github.com/Weenkus/Dat…

原文鏈接：datawhatnow.com/things-you-…