Python 3.11的十个使代码更加高效的新特性

性能有巨大的提升是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:

def process_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 zero
 process_data([1, 2])                       # Output: Received a list: 1, 2
 process_data({"name": "John", "age": 25}) # Output: Received a dictionary: John, 25
 process_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。

def process_nested_data(data):
    match data:
        case {"name": str, "age": int, "scores": [int, ...]}:
            print("Valid data structure")
            # Process the data further
        case _:
            print("Invalid data structure")
 
 data = {"name": "John", "age": 25, "scores": [80, 90, 95]}
 process_nested_data(data) # Output: Valid data structure
 
 data = {"name": "Jane", "age": "twenty", "scores": [70, 85, 90]}
 process_nested_data(data) # Output: Invalid data structure

3、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:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    return a + b
 
 result = add_numbers(5, 10)
 print(result) # Output: 15
 
 result = add_numbers("Hello", "World") # Type check error

4、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 snippet
 for i in range(1, 100):
    match i:
        case 5:
            print("Found 5!")
        case _:
            pass

5、错误报告的改进

Python 3.11增强了错误报告，使其更容易理解和调试问题。

a = 10
 b = "five"
 result = a + b # Type mismatch error

6、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:

from zoneinfo import ZoneInfo
 from datetime import datetime
 
 now = datetime.now(tz=ZoneInfo("Europe/London"))
 print(now) # Output: 2023-07-11 16:25:00+01:00

7、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
 # 3

8、| 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:

def calculate_sum(a, b):
    result = a + b
    breakpoint() # Debugger breakpoint
    return result
 
 x = 5
 y = 10
 z = 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。

10、同步迭代

Python 3.11可以使用match语句执行同步迭代和模式匹配。这样可以通过简洁和可读的方式从多个可迭代对象中提取和处理元素

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
 counts = [3, 6, 4]
 
 for fruit, count in zip(fruits, counts):
    match fruit, count:
        case "apple", 3:
            print("Three apples")
        case "banana", 6:
            print("Six bananas")
        case "cherry", 4:
            print("Four cherries")
        case _:
            print("Unknown fruit")
 
 # Output:
 # Three apples
 # Six bananas
 # Four cherries

在上面的代码示例中，match语句用于同时遍历fruit和count列表。模式匹配每一对对应的元素，如果所有情况都不匹配，则执行通配符 _  的代码。

总结

Python 3.11带来了丰富的新特性和函数，通过利用模式匹配、类型提示、改进的错误报告等新特性，可以编写更高效、更可靠的代码。因为Python 3.11带来的巨大性能提升，所以在以后（因为现在所有的包还没有完全迁移到3.11上）Python 3.11肯定是一个主流的版本，所以我们熟悉这些新的特性我们在以后可以写出更高效的代码。