Python 這門編程語言對初學者非常友好，它具有易于理解的語法和強大的數據結構。但對于剛剛接觸 Python 的人來說卻存在一個難題，即如何解釋當 Python 遇到錯誤時顯示的 traceback。

 

　　Python 3.11 將 Decorative annotation 添加到 tracebacks 中，以幫助用戶更快地解釋錯誤消息。想要獲得這種功能，可以將以下代碼添加到 inverse.py 文件中。

 

　　舉例來說，你可以使用 inverse() 來計算一個數的倒數。因為 0 沒有倒數，所以在運行下列代碼時會拋出一個錯誤。

 

　　注意嵌入在 traceback 中的 ^ 和~ 符號，它們指向導致錯誤的代碼。與此前的 tracebacks 一樣，你應該從底層開始，然后逐步向上。這種操作對發現錯誤非常有用，但如果代碼過于復雜，帶注釋的 tracebacks 會更好。

 

　　更快的代碼執行

 

　　Python 以速度慢著稱，例如在 Python 中，常規循環比 C 中的類似循環慢幾個數量級。

 

　　Python 官方正在著手改進這一缺陷。2020 年秋，Mark Shannon 提出了關于 Python 的幾個性能改進。這個提議被稱為香農計劃 (Shannon Plan)，他們希望通過幾個版本的更新將 Python 的速度提高 5 倍。不久之后微軟正式加入該計劃，該公司正在支持包括 Mark Shannon、Guido van Rossum 在內的開發人員，致力于「Faster CPython」項目的研究。

 

　　「Faster CPython」項目中的一個重要提案是 PEP 659，在此基礎上，Python 3.11 有了許多改進。

 

　　PEP 659 描述了一種「specializing adaptive interpreter」。主要思想是通過優化經常執行的操作來加快代碼運行速度， 這類似于 JIT（just-in-time）編譯。只是它不影響編譯，相反，Python 的字節碼是動態調整或可更改的。

 

　　

 

　　研究人員在字節碼生成中添加了一個名為「quickening」的新步驟，從而可以在運行時優化指令，并將它們替換為 adaptive 指令。

 

　　一旦函數被調用了一定次數，quickening 指令就會啟動。在 CPython 3.11 中，八次調用之后就會啟動 quickening。你可以通過調用 dis() 并設置 adaptive 參數來觀察解釋器如何適應字節碼。

 

　　在基準測試中，CPython 3.11 比 CPython 3.10 平均快 25%。Faster CPython 項目是一個正在進行的項目，已經有幾個優化計劃在 2023 年 10 月與 Python 3.12 一起發布。你可以在 GitHub 上關注該項目。Python 3.12 目標：還可以更快！

 

　　項目地址：https://github.com/faster-cpython/ideas

 

　　更好的異步任務語法

 

　　Python 中對異步編程的支持已經發展了很長時間。Python 2 時代添加了生成器，asyncio 庫最初是在 Python 3.4 中添加的，而 async 和 await 關鍵字是在 Python 3.5 中添加的。在 Python 3.11 中，你可以使用任務組（task groups），它為運行和監視異步任務提供了更簡潔的語法。

 

　　改進的類型變量

 

　　Python 是一種動態類型語言，但它通過可選的類型提示支持靜態類型。Python 靜態類型系統的基礎在 2015 年的 PEP 484 中定義。自 Python 3.5 以來，每個 Python 版本都引入了幾個與類型相關的新提案。

 

　　Python 3.11 發布了 5 個與類型相關的 PEP，創下新高：

 

　　PEP 646: 可變泛型

 

　　PEP 655: 根據需要或可能丟失的情況標記單個 TypedDict 項

 

　　PEP 673: Self 類型

 

　　PEP 675: 任意文字字符串類型

 

　　PEP 681: 數據類轉換

 

　　支持 TOML 配置解析

 

　　TOML 是 Tom's Obvious Minimal Language 的縮寫。這是一種在過去十年中流行起來的配置文件格式。在為包和項目指定元數據時，Python 社區已將 TOML 作為首選格式。

 

　　雖然 TOML 已被使用多年，但 Python 并沒有內置的 TOML 支持。當 tomllib 添加到標準庫時，Python 3.11 中的情況發生了變化。這個新模塊建立在 toml 第三方庫之上，允許解析 TOML 文件。

 

　　以下是名為 units.toml 的 TOML 文件示例：

 

　　

 

　　其他功能

 

　　除了以上主要更新和改進之外，Python 3.11 還有更多值得探索的功能，比如更快的程序啟動速度、對異常的更多改變以及對字符串格式的小幅改進。

 

　　更快的程序啟動速度

 

　　Faster CPython 項目的一大成果是實現了更快的啟動時間。當你運行 Python 腳本時，解釋器初始化需要一些操作。這就導致即便是最簡單的程序也需要幾毫秒才能運行。

 

　　

 

　　在很多情況下，與運行代碼所需時間相比，啟動程序需要的時間可以忽略不計。但是在運行時間較短的腳本中，如典型的命令行應用程序，啟動時間可能會顯著影響程序性能。比如考慮如下腳本，它受到了經典 cowsay 程序的啟發。

　　

　　在 snakesay.py 中，你從命令行讀取一條消息，然后將這條消息打印在帶有一條可愛蛇的對話氣泡中。你可以讓蛇說任何話。這是命令行應用程序的基本示例，它運行得很快，但仍需要幾毫秒。這一開銷的很大部分發生在 Python 導入模塊時。

　　

　　你可以使用 - X importtime 選項來顯示導入模塊所用的時間。表中的數字為微秒為單位，最后一列是模塊名稱的格式。

　　

　　該示例分別運行在 Python 3.11 和 3.10 上，結果如下圖所示，Python 3.11 的導入速度更快，有助于 Python 程序更快地啟動。

 

　　

 

　　零成本異常

 

　　異常的內部表示在 Python 3.11 中有所不同。異常對象更輕量級，并且異常處理發生了變化。因此只要不觸發 except 字句，try … except 塊中的開銷就越小。

 

　　所謂的零成本異常受到了 C++ 和 Java 等其他語言的啟發。當你的源代碼被編譯為字節碼時，編譯器創建跳轉表，由此來實現零成本異常。如果引發異常，查詢這些跳轉表。如果沒有異常，則 try 塊中的代碼沒有運行時開銷。

 

　　異常組

 

　　此前，你了解到了任務組以及它們如何同時處理多個錯誤。這都要歸功于一個被稱為異常組的新功能。

 

　　我們可以這樣考慮異常組，它們是包裝了其他幾種常規異常的常規異常。雖然異常組在很多方面表現得像常規異常，但它們也支持特殊語法，幫助你有效地處理每個包裝異常。如下所示，你可以通過給出一個描述并列出包裝的異常來創建一個異常組。

 

　　

 

　　異常 Notes

 

　　常規異常具有添加任意 notes 的擴展能力。你可以使用. add_note() 向任何異常添加一個 note，并通過檢查.__notes__屬性來查看現有 notes。

　　

　　負零格式化

 

　　使用浮點數進行計算時可能會遇到一個奇怪概念——負零。你可以觀察到負零和 regular zero 在 REPL 中呈現不同，如下所示。

　　

　　更多關于 Python 3.11 的更新細節請參閱原文檔。

 

　　原文：https://realpython.com/python311-new-features