Python 3.x新特性介绍–持续更新

Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。

为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。为了照顾现有程式，Python 2.6作为一个过渡版本，基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。

新的Python程式建议使用Python 3.0版本的语法。

除非执行环境无法安装Python 3.0或者程式本身使用了不支援Python 3.0的第三方库。目前不支援Python 3.0的第三方库有Twisted, py2exe, PIL等。

大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.0版本。即使无法立即使用Python 3.0，也建议编写相容Python 3.0版本的程式，然后使用Python 2.6, Python 2.7来执行。

Python 3.0的变化主要在以下几个方面:

一、print函数

print语句没有了，取而代之的是print()函数。 Python 2.6与Python 2.7部分地支持这种形式的print语法。在Python 2.6与Python 2.7里面，以下三种形式是等价的：

print "fish"
print ("fish") #注意print后面有个空格;
print("fish")  #print()不能带有任何其它参数;

print "fish"

print ("fish") #注意print后面有个空格;

print("fish") #print()不能带有任何其它参数;

然而，Python 2.6实际已经支持新的print()语法：

from __future__ import print_function
print("fish", "panda", sep=', ')

1 2	from __future__ import print_function print("fish", "panda", sep=', ')

二、Unicode

Python 2有ASCII str()类型，unicode()是单独的，不是byte类型。

现在，在 Python 3，我们最终有了Unicode (utf-8)字符串，以及一个字节类：byte 和 bytearrays。

由于 Python3.X 源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的：

>>> 中国 = 'china' 
>>>print(中国) 
china

>>> 中国 = 'china'

>>>print(中国)

china

Python 2.x

>>> str = "我爱北京天安门"
>>> str
'\xe6\x88\x91\xe7\x88\xb1\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac\xe5\xa4\xa9\xe5\xae\x89\xe9\x97\xa8'
>>> str = u"我爱北京天安门"
>>> str
u'\u6211\u7231\u5317\u4eac\u5929\u5b89\u95e8'

>>> str = "我爱北京天安门"

>>> str

'\xe6\x88\x91\xe7\x88\xb1\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac\xe5\xa4\xa9\xe5\xae\x89\xe9\x97\xa8'

>>> str = u"我爱北京天安门"

>>> str

u'\u6211\u7231\u5317\u4eac\u5929\u5b89\u95e8'

Python 3.x

>>> str = "我爱北京天安门"
>>> str
'我爱北京天安门'

>>> str = "我爱北京天安门"

>>> str

'我爱北京天安门'

三、除法运算

Python中的除法较其它语言显得非常高端，有套很复杂的规则。Python中的除法有两个运算符，/和//

首先来说/除法:

在python 2.x中/除法就跟我们熟悉的大多数语言，比如Java啊C啊差不多，整数相除的结果是一个整数，把小数部分完全忽略掉，浮点数除法会保留小数点的部分得到一个浮点数的结果。

在python 3.x中/除法不再这么做了，对于整数之间的相除，结果也会是浮点数。

Python 2.x:

>>> 1 / 2
0
>>> 1.0 / 2.0
0.5

>>> 1 / 2

>>> 1.0 / 2.0

0.5

Python 3.x:

>>> 1/2
0.5

1 2	>>> 1/2 0.5

而对于//除法，这种除法叫做floor除法，会对除法的结果自动进行一个floor操作，在python 2.x和python 3.x中是一致的。

四、异常处理

在Python 3中处理异常也轻微的改变了，在Python 3中我们现在使用as作为关键词。

捕获异常的语法由except exc, var改为except exc as var。

使用语法except (exc1, exc2) as var可以同时捕获多种类别的异常。 Python 2.6已经支持这两种语法。

1. 在2.x时代，所有类型的对象都是可以被直接抛出的，在3.x时代，只有继承自BaseException的对象才可以被抛出。
2. 2.x raise语句使用逗号将抛出对象类型和参数分开，3.x取消了这种奇葩的写法，直接调用构造函数抛出对象即可。

在2.x时代，异常在代码中除了表示程序错误，还经常做一些普通控制结构应该做的事情，在3.x中可以看出，设计者让异常变的更加专一，只有在错误发生的情况才能去用异常捕获语句来处理。

五、xrange

在Python 2中xrange()创建迭代对象的用法是非常流行的。比如：for循环或者是列表/集合/字典推导式。

这个表现十分像生成器（比如”惰性求值”）。但是这个xrange-iterable是无穷的，意味着你可以无限遍历。

由于它的惰性求值，如果你不得仅仅不遍历它一次，xrange()函数比range()更快（比如 for 循环）。尽管如此，对比迭代一次，不建议你重复迭代多次，因为生成器每次都从头开始。

在Python 3中，range()是像xrange()那样实现以至于一个专门的xrange()函数都不再存在（在Python 3中xrange()会抛出命名异常）。

六、不等运算符

Python 2.x中不等于有两种写法 != 和 <>。

Python 3.x中去掉了<>, 只有!=一种写法，还好，我从来没有使用<>的习惯。

七、数据类型

1）Py3.X去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long。

2）新增了bytes类型，对应于2.X版本的八位串，定义一个bytes字面量的方法如下：

>>> b = b'china' 
>>> type(b) 
<type 'bytes'>

>>> b = b'china'

>>> type(b)

str对象和bytes对象可以使用.encode() (str -> bytes) or .decode() (bytes -> str)方法相互转化。

>>> s = b.decode() 
>>> s 
'china' 
>>> b1 = s.encode() 
>>> b1 
b'china'

>>> s = b.decode()

>>> s

'china'

>>> b1 = s.encode()

>>> b1

b'china'

3）dict的.keys()、.items和.values()方法返回迭代器，而之前的iterkeys()等函数都被废弃。同时去掉的还有dict.has_key()，用in替代它吧。

八、合并字典

>>> x = dict(a=1, b=2)
>>> y = dict(b=3, d=4)
>>> z = {**x, **y}
>>> z
{'b': 3, 'd': 4, 'a': 1}

>>> x = dict(a=1, b=2)

>>> y = dict(b=3, d=4)

>>> z = {**x, **y}

>>> z

{'b': 3, 'd': 4, 'a': 1}

九、字典可排序

Python 3不再需要直接使用OrderedDict：

>>> {str(i):i for i in range(5)}
{'3': 3, '0': 0, '2': 2, '4': 4, '1': 1}

1 2	>>> {str(i):i for i in range(5)} {'3': 3, '0': 0, '2': 2, '4': 4, '1': 1}

十、可迭代对象的解包

>>> a, b, *rest = range(10)
>>> a
0
>>> b
1
>>> rest
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> *prev, next_to_last, last = range(10)
>>> prev, next_to_last, last
([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 8, 9)

>>> a, b, *rest = range(10)

>>> a

>>> b

>>> rest

[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> *prev, next_to_last, last = range(10)

>>> prev, next_to_last, last

([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 8, 9)

十一、通配符**

我们都知道在Python 2时不能直接通配递归的目录，需要这样：

import glob
found_images = \
    glob.glob('/path/*.jpg') \
  + glob.glob('/path/*/*.jpg') \
  + glob.glob('/path/*/*/*.jpg') \
  + glob.glob('/path/*/*/*/*.jpg') \
  + glob.glob('/path/*/*/*/*/*.jpg')

import glob

found_images = \

glob.glob('/path/*.jpg') \

+ glob.glob('/path/*/*.jpg') \

+ glob.glob('/path/*/*/*.jpg') \

+ glob.glob('/path/*/*/*/*.jpg') \

+ glob.glob('/path/*/*/*/*/*.jpg')

Python3的写法要清爽的多：

found_images = glob.glob('/path/**/*.jpg', recursive=True)

1	found_images = glob.glob('/path/*/.jpg', recursive=True)

事实上更好的用法是使用pathlib:

found_images = pathlib.Path('/path/').glob('**/*.jpg')

1	found_images = pathlib.Path('/path/').glob('*/.jpg')

十二、pathlib模块

pathlib是Python3新增加的内置模块，让你更方便的处理路径相关的工作。pathlib绝不仅仅是替换了os.path那么简单，它可以说是路径处理的瑞士军刀。它完全采用面向对象的编程方式，尤其是在处理配置路径方面简直太方便了，并且支持目录递归。

十三、字符串格式化

PEP 498引入了一种新的格式化字符串，Python 3.6引入。

格式化字符串带’f’前缀，类似于str.format()接受的格式字符串。它们包含了由花括号括起来的替换字段。替换字段是表达式，它们会在运行时计算，然后使用format()协议进行格式化：

>>> name = "Fred"
>>> f"He said his name is {name}."
'He said his name is Fred.'
>>> width = 10
>>> precision = 4
>>> value = decimal.Decimal("12.34567")
>>> f"result: {value:{width}.{precision}}"  # nested fields
'result:      12.35'

>>> name = "Fred"

>>> f"He said his name is {name}."

'He said his name is Fred.'

>>> width = 10

>>> precision = 4

>>> value = decimal.Decimal("12.34567")

>>> f"result: {value:{width}.{precision}}" # nested fields

'result: 12.35'

十四、变量注解语法

PEP 484引入了函数参数的类型注释的标准，又名类型提示。这个PEP添加了用来注释变量（包括类变量和实例变量）类型的语法：

primes: List[int] = []

captain: str  # Note: no initial value!

def Serialization(_obj: object) -> list:
    pass

class Starship:
    stats: Dict[str, int] = {}

primes: List[int] = []

captain: str # Note: no initial value!

def Serialization(_obj: object) -> list:

pass

class Starship:

stats: Dict[str, int] = {}

就像函数注释一样，Python解释器对变量注释没有附加任何特定的含义，只将它们存储在__annotations__类或模块的属性中。与静态类型语言中的变量声明相反，注释语法的目的是提供一种通过抽象语法树和__annotations__属性为第三方工具和库指定结构化类型元数据的简单方法。

十五、数字的增强

PEP 515添加了在数值文字中使用下划线的能力，以提高可读性。例如：

>>> 1_000_000_000_000_000
1000000000000000
>>> 0x_FF_FF_FF_FF
4294967295

>>> 1_000_000_000_000_000

1000000000000000

>>> 0x_FF_FF_FF_FF

4294967295

数字之间和任何基本符号之后允许单个下划线。不允许前置、后置或者多个连续的下划线。

字符串格式化语言现在还支持’_’选项，该选项用来通知对浮点表示类型和整型表示类型’d’，会把下划线当成千位分隔符使用。对于整型表示类型’b’, ‘o’, ‘x’, 和’X’, 下划线将会被插入到每4个数字之间：

>>> '{:_}'.format(1000000)
'1_000_000'
>>> '{:_x}'.format(0xFFFFFFFF)
'ffff_ffff'

>>> '{:_}'.format(1000000)

'1_000_000'

>>> '{:_x}'.format(0xFFFFFFFF)

'ffff_ffff'

<参考>

Python 3.6新特性官方文档中文版

Python格式化字符串f-string概览

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