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Python 3.11的10个高效新特性

Python

性能有巨大的提升是Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 3.11的一个重要的改进 ， 除此以外Python 3.11还有增加了许多新的特性 。在本文中我们将介绍Python 3.11新特性 ， 通过代码示例演示这些技巧如何提高生产力并优化代码 。
1、模式匹配
Python 3.11引入了模式匹配 ， 可以简化复杂的条件逻辑 。下面是一个使用模式匹配来处理不同类型数据结构的例子:
defprocess_data(data):match data: case 0: print( "Received zero") case [x, y]: print( f"Received a list: {x}, {y}") case { "name": name, "age": age}: print( f"Received a dictionary: {name}, {age}") case _: print( "Received something else") process_data( 0) # Output: Received zeroprocess_data([ 1, 2]) # Output: Received a list: 1, 2process_data({ "name": "John", "age": 25}) # Output: Received a dictionary: John, 25process_data( "Hello") # Output: Received something else
python中没有switch表达式 ， 模式匹配可以被简单的认为是switch增强版
2、结构的模式匹配
在模式匹配的基础上 ， 结构模式匹配可以针对整个数据结构匹配模式 。
defprocess_nested_data(data):match data: case { "name": str, "age": int, "scores": [int, ...]}: print( "Valid data structure") # Process the data furthercase _: print( "Invalid data structure") data = https://www.isolves.com/it/cxkf/yy/Python/2023-08-14/{ "name": "John", "age": 25, "scores": [ 80, 90, 95]} process_nested_data(data) # Output: Valid data structuredata = { "name": "Jane", "age": "twenty", "scores": [ 70, 85, 90]} process_nested_data(data) # Output: Invalid data structure3、类型提示和检查
Python 3.11增强了类型提示和类型检查功能 ， 下面是一个在函数中使用改进的类型提示的例子:
defadd_numbers(a: int, b: int)-> int:returna + b # 推荐关注@公众号：数据STUDIO 更多精彩内容定时推送 。result = add_numbers( 5, 10) print(result) # Output: 15result = add_numbers( "Hello", "World") # Type check error4、性能优化
在PEP 659引入了结构模式匹配优化 ， 从而提高了代码执行速度 。使用这个特性可以提高代码的性能 。例子:
# PEP 659 optimized code snippetfori inrange( 1, 100): match i: case 5: print( "Found 5!") case _: pass5、错误报告的改进
【Python 3.11的10个高效新特性】Python 3.11增强了错误报告 ， 使其更容易理解和调试问题 。
a = 10b = "five"result = a + b # Type mismatch error6、新的标准库
3.11版本中Python添加了一些新的标准库 ， 例如下面的zoneinfo模块:
fromzoneinfo importZoneInfo fromdatetime importdatetime now = datetime.now(tz=ZoneInfo( "Europe/London")) print(now) # Output: 2023-07-11 16:25:00+01:007、iterate
Python 3.11引入了新的“iterate”语句 ， 简化了对数据结构的迭代 。
my_list = [ 1, 2, 3] iterate my_list: print(item) # Output:# 1# 2# 38、| 运算符合并字典
Python 3.11引入了用于合并字典的 | 运算符 。这种简洁的语法简化了字典合并操作 。这里有一个例子:
dict1 = { "a": 1, "b": 2} dict2 = { "c": 3, "d": 4} merged_dict = dict1 | dict2 print(merged_dict) # Output: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}9、新调试断点函数
Python 3.11引入了内置断点函数 ， 它提供了一种标准而方便的方法来在代码中设置断点进行调试 。它取代了传统的导入pdb;pdb.set_trace方法 。只需在代码中调用breakpoint ， 就会在该点触发调试器断点 。这里有一个例子:
defcalculate_sum(a, b):result = a + b breakpoint # Debugger breakpointreturnresult x = 5y = 10z = calculate_sum(x, y) print(z)
当breakpoint函数被调用时 ， Python调试器会被调用 ， 这时可以检查变量 ， 逐步执行代码 ， 并分析程序在该特定点的状态 。这个新的调试特性增强了开发体验 ， 简化了在代码中查找和修复问题的过程 。
注意:要使用breakpoint ， 需要确保环境支持调试器 ， 例如Python的内置pdb调试器或兼容的调试器 ， 如pdb++、ipdb或ide集成的调试器 。
通过“breakpoint”函数 ， Python 3.11提供了一种更方便和标准化的方式来设置断点和调试代码 ， 使调试过程更加高效和精简 。


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