python 新特性

文章目录

• formatted字符串字面值
• [formatted字符串支持 `=`](#formatted字符串支持 =)
• 字符串新方法
• 变量类型标注
• 二进制表示中数字为1的数量统计
• 字典的三个方法新增`mapping`属性
• 函数`zip()`新增`strict`参数
• `dataclass`
• 字典合并
• [match 语法](#match 语法)

formatted字符串字面值

formatted字符串是带有'f'字符前缀的字符串，可以很方便的格式化字符串

#旧版本
name = '张三'
print('姓名是：%s'%name)
print('姓名是：{}'.format(name))
#新版本
print(f'{name}，欢迎您加入')
works = ['数据分析','财务报表']
print(f'工作内容:{works[0]},{works[1]}等')
#格式化字符串字面值（formatted stringliteral），可以在字符串常量内使用嵌入的Python表达式。
a = 5
b = 10
print(f'表达式运算的结果：{2*(a+b)}')

'''输出结果
姓名是：张三
姓名是：张三
张三，欢迎您加入
工作内容:数据分析,财务报表等
表达式运算的结果：30
'''

formatted字符串支持 =

user = 'zhangsan'
info = f'{user=}'
print(info) # user=zhangsan 
#指定格式输出
name = 'manager'
#旧版本
print('{:*^20}'.format(name))
#新版本
print(f'{name:*^20}')
#数值类型的格式化输出
num = 10
print(f'{num=:.2f}') # num=10.00 :.2f代表控制输出2个小数
pct = 0.834
#旧版本
print('{:.2f}%'.format(pct*100))
#新版本
print(f'{pct*100:.2f}%')

'''输出结果
user='zhangsan'
******manager*******
******manager*******
num=10.00
83.40%
83.40%
'''

字符串新方法

方法名	功能描述
str.removeprefix()	如果str以它开头的话，将会返回一个修改过前缀的新字符串，否则它将返回原始字符串。
str.removesuffix()	如果str以其结尾，则返回带有修改过后缀的新字符串，否则它将返回原始字符串。

info = 'sutpc'
print(info.removeprefix('sut'))
print(info.removesuffix('pc'))
'''输出结果
pc
sut
'''

变量类型标注

变量类型注解是用来对变量和函数的参数返回值类型做注解 （暗示），帮助开发者写出更加严谨的代码，让调用方减少类型方面的错误，也可以提高代码的可读性和易用性。但是，变量类型注解语法传入的类型表述能力有限，不能说明复杂的类型组成情况，因此引入了 typing 模块，来实现复杂的类型表达。

Type	Description	Type	Description
int	整型integer	Union	联合类型
float	浮点数字	Optional	参数可以为空或已经声明的类型
bool	布尔（int的子类）	Mapping	映射，是collections.abc.Mapping的泛型
str	字符(unicode)	MutableMapping	Mapping对象的子类，可变
bytes	8位字符	Generator	生成器类型,Generator[YieldType、SendType、ReturnType]
object	任意对象（公共基类）	NoReturn	函数没有返回结果
List[str]	字符组成的列表	Set	集合set的泛型,推荐用于注解返回类型
Tuple[int, int]	两个int对象的元组	AbstractSet	collections.abc.Set的泛型，推荐用于注解参数
Tuple[int, ...]	任意数量的int对象的元组	Sequence	collections.abc.Sequence的泛型，list、tuple等的泛化类型
Dict[str, int]	键是str值是int的字典	TypeVar	自定义兼容特定类型的变量
Iterable[int]	包含int的可迭代对象	Generic	自定义泛型类型
Sequence[bool]	布尔值序列（只读）	NewType	声明一些具有特殊含义的类型
Mapping[str, int]	从str键到int值的映射（只读）	Callable	可调用类型,Callable[[参数类型],返回类型]
Any	具有任意类型的动态类型值	NoReturn	没法返回值

二进制表示中数字为1的数量统计

通过调用bit_count函数来统计二进制中数字"1"的个数

# bit_count()函数
#旧版本
value = 5
print(bin(value).count("1"))
#新版本
print(value.bit_count())

字典的三个方法新增mapping属性

mydict = {"一":1,"二":2,"三":3}
#旧版本
print(mydict.keys(),mydict.values(),mydict.items())
#新版本
keys = mydict.keys()
values = mydict.values()
items = mydict.items()
print(keys.mapping,values.mapping,items.mapping)

'''输出结果
dict_keys(['一', '二', '三']) dict_values([1, 2, 3]) dict_items([('一', 1), ('二', 2), ('三', 3)])
{'一': 1, '二': 2, '三': 3} {'一': 1, '二': 2, '三': 3} {'一': 1, '二': 2, '三': 3}
'''

在Python3.10中，针对于字典的三个方法，items，keys，和values都增加了一mapping属性，通过上诉的程序可以发现，对三个方法调用mapping属性后都会返回原字典数据。

函数zip()新增strict参数

keys = ['one','two','three','four']
values = [1,2,3,4,5]
#旧版本
print(dict(zip(keys,values)))
#新版本
print(dict(zip(keys,values,strict=True)))

对于zip函数加了strict参数，顾名思义strict参数就是要严格的通过参数长度的匹配原则，在以上代码中，keys和values列表的长度并不一致。旧版本的zip函数会根据长度最短的参数创建字典。新版本的zip函数中，当设定strict参数为True，则要求zip的输入数必须要长度一致，否则报错。

dataclass

为了支持数据修改, 默认值, 比较等功能。更加好一些的方法是：使用自定义类来实现数据类。
dataclass 可以认为是提供了一个简写__init__ 方法的语法，类型注释是必填项 (不限制数据类型时, 添加typing.Any为类型注释), 默认值的传递方式和__init__ 方法的参数格式一致。

from dataclasses import dataclass
from typing import ClassVar
@dataclass
class Player:
	name:str
	number:int
	postion:str
	age:int
p1 = Player('zhangsan',18,'PG',26)
print(p1)
'''输出结果
Player(name='zhangsan', number=18, postion='PG', age=26)
'''

字典合并

字典添加两个新的运算符：[|]和[|=]。[|]运算符用于合并字典。[|=]用于更新字典。

dict1 = {'name':'zhangsan'}
dict2 = {'type':'manager'}
#旧版本
dict1.update(dict2)
print(dict1)
#新版本
dict3 = dict1 | dict2
print(dict3) # {'name': 'zhangsan', 'type':'mananger'}
#[|=]
dict1 |= dict2 # 等价于dict1 = dict1 | dict2
print(dict1)
'''输出结果
{'name': 'zhangsan', 'type': 'manager'}
{'name': 'zhangsan', 'type': 'manager'}
{'name': 'zhangsan', 'type': 'manager'}
'''

match 语法

match...case结构化模式匹配，可以匹配字典、类以及其他更复杂的结构。match...case的匹配模式匹配于Java或C++中的switch的使用很相似。

# 语句结构
'''
match subject:
	case <pattern_1>:
		<action_1>
	case <pattern_2>:
		<action_2>
	case <pattern_3>:
		<action_3>
	case _:
		<action_wildcard>
'''

status = 200
match status:
	case 200:
		print('访问成功')
	case 404:
		print('页面丢了')
	case _:
		print('不能识别')

#模式匹配
person1 = ('James',23,'male')
person2 = ('Lili',33,'female')
person3 = ('Mary',34,'female')
def func(person):
	match person:
		case (name,_,'female'):
			print(f'{name} is woman')
		case (name,_,'male'):
			print(f'{name} is man')
		case (name,age,gender):
			print(f'{name} is {age} old')
#调用函数
func(person1)
func(person2)
func(person3)

'''输出结果
James is man
Lili is woman
Mary is woman
'''