Python 这门编程语言对初学者非常友好，它具有易于理解的语法和强大的数据结构。但对于刚刚接触 Python 的人来说却存在一个难题，即如何解释当 Python 遇到错误时显示的 traceback。

 

　　Python 3.11 将 Decorative annotation 添加到 tracebacks 中，以帮助用户更快地解释错误消息。想要获得这种功能，可以将以下代码添加到 inverse.py 文件中。

 

　　举例来说，你可以使用 inverse() 来计算一个数的倒数。因为 0 没有倒数，所以在运行下列代码时会抛出一个错误。

 

　　注意嵌入在 traceback 中的 ^ 和~ 符号，它们指向导致错误的代码。与此前的 tracebacks 一样，你应该从底层开始，然后逐步向上。这种操作对发现错误非常有用，但如果代码过于复杂，带注释的 tracebacks 会更好。

 

　　更快的代码执行

 

　　Python 以速度慢著称，例如在 Python 中，常规循环比 C 中的类似循环慢几个数量级。

 

　　Python 官方正在着手改进这一缺陷。2020 年秋，Mark Shannon 提出了关于 Python 的几个性能改进。这个提议被称为香农计划 (Shannon Plan)，他们希望通过几个版本的更新将 Python 的速度提高 5 倍。不久之后微软正式加入该计划，该公司正在支持包括 Mark Shannon、Guido van Rossum 在内的开发人员，致力于「Faster CPython」项目的研究。

 

　　「Faster CPython」项目中的一个重要提案是 PEP 659，在此基础上，Python 3.11 有了许多改进。

 

　　PEP 659 描述了一种「specializing adaptive interpreter」。主要思想是通过优化经常执行的操作来加快代码运行速度， 这类似于 JIT（just-in-time）编译。只是它不影响编译，相反，Python 的字节码是动态调整或可更改的。

 

　　

 

　　研究人员在字节码生成中添加了一个名为「quickening」的新步骤，从而可以在运行时优化指令，并将它们替换为 adaptive 指令。

 

　　一旦函数被调用了一定次数，quickening 指令就会启动。在 CPython 3.11 中，八次调用之后就会启动 quickening。你可以通过调用 dis() 并设置 adaptive 参数来观察解释器如何适应字节码。

 

　　在基准测试中，CPython 3.11 比 CPython 3.10 平均快 25%。Faster CPython 项目是一个正在进行的项目，已经有几个优化计划在 2023 年 10 月与 Python 3.12 一起发布。你可以在 GitHub 上关注该项目。Python 3.12 目标：还可以更快！

 

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

 

　　更好的异步任务语法

 

　　Python 中对异步编程的支持已经发展了很长时间。Python 2 时代添加了生成器，asyncio 库最初是在 Python 3.4 中添加的，而 async 和 await 关键字是在 Python 3.5 中添加的。在 Python 3.11 中，你可以使用任务组（task groups），它为运行和监视异步任务提供了更简洁的语法。

 

　　改进的类型变量

 

　　Python 是一种动态类型语言，但它通过可选的类型提示支持静态类型。Python 静态类型系统的基础在 2015 年的 PEP 484 中定义。自 Python 3.5 以来，每个 Python 版本都引入了几个与类型相关的新提案。

 

　　Python 3.11 发布了 5 个与类型相关的 PEP，创下新高：

 

　　PEP 646: 可变泛型

 

　　PEP 655: 根据需要或可能丢失的情况标记单个 TypedDict 项

 

　　PEP 673: Self 类型

 

　　PEP 675: 任意文字字符串类型

 

　　PEP 681: 数据类转换

 

　　支持 TOML 配置解析

 

　　TOML 是 Tom's Obvious Minimal Language 的缩写。这是一种在过去十年中流行起来的配置文件格式。在为包和项目指定元数据时，Python 社区已将 TOML 作为首选格式。

 

　　虽然 TOML 已被使用多年，但 Python 并没有内置的 TOML 支持。当 tomllib 添加到标准库时，Python 3.11 中的情况发生了变化。这个新模块建立在 toml 第三方库之上，允许解析 TOML 文件。

 

　　以下是名为 units.toml 的 TOML 文件示例：

 

　　

 

　　其他功能

 

　　除了以上主要更新和改进之外，Python 3.11 还有更多值得探索的功能，比如更快的程序启动速度、对异常的更多改变以及对字符串格式的小幅改进。

 

　　更快的程序启动速度

 

　　Faster CPython 项目的一大成果是实现了更快的启动时间。当你运行 Python 脚本时，解释器初始化需要一些操作。这就导致即便是最简单的程序也需要几毫秒才能运行。

 

　　

 

　　在很多情况下，与运行代码所需时间相比，启动程序需要的时间可以忽略不计。但是在运行时间较短的脚本中，如典型的命令行应用程序，启动时间可能会显著影响程序性能。比如考虑如下脚本，它受到了经典 cowsay 程序的启发。

　　

　　在 snakesay.py 中，你从命令行读取一条消息，然后将这条消息打印在带有一条可爱蛇的对话气泡中。你可以让蛇说任何话。这是命令行应用程序的基本示例，它运行得很快，但仍需要几毫秒。这一开销的很大部分发生在 Python 导入模块时。

　　

　　你可以使用 - X importtime 选项来显示导入模块所用的时间。表中的数字为微秒为单位，最后一列是模块名称的格式。

　　

　　该示例分别运行在 Python 3.11 和 3.10 上，结果如下图所示，Python 3.11 的导入速度更快，有助于 Python 程序更快地启动。

 

　　

 

　　零成本异常

 

　　异常的内部表示在 Python 3.11 中有所不同。异常对象更轻量级，并且异常处理发生了变化。因此只要不触发 except 字句，try … except 块中的开销就越小。

 

　　所谓的零成本异常受到了 C++ 和 Java 等其他语言的启发。当你的源代码被编译为字节码时，编译器创建跳转表，由此来实现零成本异常。如果引发异常，查询这些跳转表。如果没有异常，则 try 块中的代码没有运行时开销。

 

　　异常组

 

　　此前，你了解到了任务组以及它们如何同时处理多个错误。这都要归功于一个被称为异常组的新功能。

 

　　我们可以这样考虑异常组，它们是包装了其他几种常规异常的常规异常。虽然异常组在很多方面表现得像常规异常，但它们也支持特殊语法，帮助你有效地处理每个包装异常。如下所示，你可以通过给出一个描述并列出包装的异常来创建一个异常组。

 

　　

 

　　异常 Notes

 

　　常规异常具有添加任意 notes 的扩展能力。你可以使用. add_note() 向任何异常添加一个 note，并通过检查.__notes__属性来查看现有 notes。

　　

　　负零格式化

 

　　使用浮点数进行计算时可能会遇到一个奇怪概念——负零。你可以观察到负零和 regular zero 在 REPL 中呈现不同，如下所示。

　　

　　更多关于 Python 3.11 的更新细节请参阅原文档。

 

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