Python 3.8 新功能【新手必学】

Python 3.8

Python 3.8 的一些新功能包括：

1. 海象运算符

PS:很多人在学习Python的过程中，往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃，为此我建了个Python交流.裙：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题多跟里面的人交流，都会解决哦！

在这个新版本中，我们有一种新的赋值运算符，称为 Walrus 运算符 := 。该运算符的优点是可以在一行中设置和返回变量。例如：

Code:
sample_data = [
{“id”: 1, “name”: “Srijan”},
{“id”: 2, “name”: “Abhishek”},
{“id”: 3, “name”: “Dilip”},
{“id”: 4, “name”: “Vishal”},
{“id”: 4, “name”: None},
]
print(“With Python 3.8 Walrus Operator:”)
for entry in sample_data:
    if name := entry.get(“name”):
        print(f’Found name = {name}’)
print(“Without Walrus operator:”)
for entry in sample_data:
    name = entry.get(“name”)
    if name:
        print(f’Found name = {name}’)Output:
With Python 3.8 Walrus Operator:
Found name = “Srijan”
Found name = “Abhishek”
Found name = “Dilip”
Found name = “Vishal”
Without Walrus operator:
Found name = “Srijan”
Found name = “Abhishek”
Found name = “Dilip”
Found name = “Vishal”

2. 仅限位置形参

现在，在定义方法的参数时可以使用特殊的标记「/」，以指定该函数仅接受标记左侧的位置参数。此处的「/」标记表示 x，y 和 z 的值只能在位置上传递，而不能使用关键字参数。

Code:
def func1(x,y,z=None,/):
    r = x + y
    if z is not None:
        r -= z
    return r
print(func1(2, 5)) #7
print(func1(2, 5, 3)) #4
print(func1(x=2, y=10)) #TypeError
print(func1(2, 10, z=3)) #TypeError

3. f-string 支持「=」

现在，你可以在 f-string 中使用「=」运算符来获取并打印值。
这意味着现在我们可以在 f-string 中执行算术运算了。

a=5
b=6
print(f'sum={a+b}') #11

4. * 新语法警告 **

Python 为缺少逗号引入了新的警告消息，在这个新版本中的错误消息。解释器会抛出这个有用的警告信息，这将有助于用户快速找到自己的错误。

list1=[[0,1] [2,3]] #这将给出缺少逗号和TypeError的SyntaxWarning。

SyntaxWarning

5. 可逆字典

reversed() 现在可用于字典。Python 已经开始从 3.7 开始保留 Dictionary 中插入键的顺序，但现在在 3.8 中，您也可以反转它。

dict1={'a':5,'b':6}
print(dict1)    #{'a': 5, 'b': 6}
print(list(reversed(dict1)))    ['b', 'a']

6. 多处理共享内存

使用多处理，可以跨 Python 的所有实例全局共享和访问数据。这将大大加快数据的保存、存储、访问和传输。

7. 创建 pickle 文件的新协议

Python 中的 Pickle 主要用于序列化和反序列化数据，以及可以在其他地方使用的代码。在这个新版本中，Python 将默认使用 Protocol 4，您也可以将 Protocol 5 与之一起使用。这将使 Api 得到充分利用，从而提高性能。
对于在数据科学领域工作的人来说，这是一个令人兴奋的消息，因为即使在空间较低或有限的服务器上，这也能很好地与 Django 和 Flask 一起工作。

8. 改进的 CPython

Python 还表示，他们已经改进了 Python 的 C 引擎。这将使 Python 中的优化变得容易。数据科学领域的人们已经遇到了很多 Python 或 Jupyter 环境由于大量数据而崩溃的例子。随着 CPython 模块的改进，用户可以期望在处理和查询数据时获得更好的结果。

9. 性能改进

此版本增加了一些性能，加快了解释器的速度。其中一些是：

operator.itemgetter() 现在快了 33%。
Field lookups in collections.namedtuple() 中的字段查找现在快了两倍多。
列表构造函数现在创建的列表平均小 12%。
uuid.UUID 现在使用插槽来减少内存占用。
一些简单的内置和方法的调用现在快了 20-50%。

总结

很多人在学习Python的过程中，往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃，为此我建了个Python交流.裙：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题多跟里面的人交流，都会解决哦！

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