python3.13 3.14 新特性 好好好

Python 3.13 和 3.14 版本

带来了许多激动人心的改进，下面这个表格汇总了它们的核心新特性，可以帮助你快速了解这两个版本的主要变化。

特性类别	Python 3.13 新特性	Python 3.14 新特性
🚀 性能与并发​	实验性免GIL模式、初步JIT编译器	解释器级GIL控制、尾调用解释器优化
✨ 开发体验​	全新交互式REPL、更智能的错误提示	模板字符串(t-string)、增强的错误建议
🛡️ 类型系统​	ReadOnly、TypeIs、类型参数默认值	ReadOnly与 TypeIs增强
🔧 工具与库​	清理过时模块、新的dbm.sqlite3后端	原生Zstandard压缩、零开销调试接口

🐍 Python 3.13 核心特性详解

Python 3.13 是一个为未来打下坚实基础的版本，引入了一些实验性但极具潜力的特性。

• 实验性的免GIL模式 ：这是最具革命性的特性。GIL 是限制Python利用多核CPU性能的历史包袱。3.13 允许通过特殊的构建（如 python3.13t）或运行时标志来禁用GIL，从而实现真正的线程并行。这意味着专为多线程设计的程序在多核机器上能获得显著性能提升。需要注意的是，这仍是实验性功能，可能存在兼容性问题和单线程性能损耗。
• 初步的JIT编译器 ：3.13 引入了一个基于 Copy-and-patch 技术的实验性JIT编译器。它通过将"热"字节码编译成机器码来提升执行效率，尤其有利于计算密集型任务。目前需手动启用，为未来的性能飞跃铺平了道路。
• 全新的交互式解释器 ：基于PyPy项目的代码，新的REPL带来了现代编程体验，支持多行编辑 、彩色语法高亮 和彩色异常回溯，使得在命令行中与Python交互更加直观和高效。
• 类型系统增强：
  • ReadOnly类型：可在 TypedDict中将特定字段标记为只读，静态类型检查器会阻止对它们的修改，增强代码安全性。
  • TypeIs类型：提供比 TypeGuard更精确的类型收窄能力，帮助类型检查器在条件判断后更准确地推断变量类型。
  • 类型参数默认值：TypeVar等类型参数现在可以指定默认类型，提升了泛型编程的灵活性。
• 清理过时模块 ：根据PEP 594，移除了大量长期废弃的"死电池"模块，如 aifc, cgi, telnetlib等，让标准库更加轻量和现代化。

🐍 Python 3.14 核心特性详解

Python 3.14 在 3.13 的基础上，进一步优化并引入了更实用的新功能。

• 模板字符串 ：引入了 t-string ，语法为 t"Hello, {name}!"。与即时求值的f-string不同，t-string创建的是一个模板对象 ，可以延迟求值并在不同上下文中重复使用，特别适用于生成大量相似字符串的场景，如HTML模板或消息模板。
• 增强的模式匹配 ：在Python 3.10模式匹配的基础上，引入了守卫表达式 。允许在 case语句中直接使用 if进行条件判断，让模式匹配更强大和简洁。

match request:
    case {"method": "GET", "path": path} if path.startswith("/api/"):  # 守卫表达式
        return f"API request to {path}"

🐍 Python 3.13 新特性代码示例

# 启用免GIL模式运行程序
# 命令行方式：python3.13t --disable-gil your_script.py
# 或通过环境变量：PYTHON_GIL=0 python3.13 your_script.py

import sys
import threading
import time

def compute_intensive_work(worker_id, iterations=10_000_000):
    """CPU密集型任务，适合多线程并行"""
    result = 0
    for i in range(iterations):
        result += i * i
    print(f"Worker {worker_id} 完成，结果: {result}")
    return result

# 在免GIL模式下，多个CPU密集型线程可以真正并行执行
def test_free_gil():
    threads = []
    
    for i in range(4):  # 创建4个工作线程
        t = threading.Thread(target=compute_intensive_work, args=(i, 5_000_000))
        threads.append(t)
        t.start()
    
    for t in threads:
        t.join()
    
    print("所有线程完成")

# 注意：在标准GIL模式下，这些线程是并发而非并行
# 在免GIL模式下，它们可以在多核CPU上真正并行执行

2. ReadOnly 类型

from typing import TypedDict, ReadOnly
from typing_extensions import NotRequired  # Python 3.11+

class UserData(TypedDict):
    id: int
    name: str
    email: ReadOnly[str]  # ✅ 只读字段
    is_active: bool
    metadata: NotRequired[dict]  # 可选字段

def process_user(data: UserData) -> None:
    data["name"] = "New Name"  # ✅ 允许修改
    # data["email"] = "new@email.com"  # ❌ 类型检查器会报错：ReadOnly字段
    
    # 读取是允许的
    email = data["email"]
    print(f"用户邮箱: {email}")

# 使用示例
user: UserData = {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "email": "alice@example.com",  # 这个值不能被修改
    "is_active": True
}

process_user(user)

🐍 Python 3.14 新特性代码示例

1. 模板字符串（t-strings）

# t-string 创建模板对象，可以重复使用
from string import Template

# 传统 Template
template1 = Template("Hello, $name! You have $count messages.")
result1 = template1.substitute(name="Alice", count=5)
print(result1)  # Hello, Alice! You have 5 messages.

# 新特性：t-string（模板字符串）
# 语法：t"字符串 {变量}"
# 注意：这是语法层面的新特性，需要Python 3.14+

# 假设的 t-string 用法（实际语法可能有所不同）：
# t_template = t"Hello, {name}! You have {count} messages."

# 实际可以这样使用：
def create_email_template():
    """创建可重用的邮件模板"""
    # 在 3.14 中可能会有直接的 t"" 语法
    # 暂时用 Template 模拟
    return Template("""
尊敬的 ${name}：

感谢您购买 ${product}。
订单号: ${order_id}
总金额: $${amount}

${store_name} 团队
""")

# 多次使用同一个模板
template = create_email_template()

email1 = template.substitute(
    name="张三",
    product="Python编程指南",
    order_id="ORD-2024-001",
    amount="99.99",
    store_name="编程书店"
)

email2 = template.substitute(
    name="李四", 
    product="数据结构与算法",
    order_id="ORD-2024-002",
    amount="129.99",
    store_name="编程书店"
)

print(email1)
print("\n" + "="*50 + "\n")
print(email2)

2. 模式匹配守卫表达式

# Python 3.10 引入了模式匹配
# Python 3.14 增强了守卫表达式

def process_http_request(request: dict) -> str:
    """处理HTTP请求，使用模式匹配和守卫表达式"""
    
    match request:
        # 基本模式匹配
        case {"method": "GET", "path": "/api/users"}:
            return "获取用户列表"
        
        # 带守卫表达式 (Python 3.14+)
        case {"method": "GET", "path": path} if path.startswith("/api/"):
            return f"API请求: {path}"
        
        # 复杂守卫条件
        case {"method": "POST", "path": "/api/data", "body": body} 
             if isinstance(body, dict) and "data" in body:
            return f"处理数据: {body['data']}"
        
        # 带时间戳的守卫
        case {"method": "GET", "path": "/status", "timestamp": ts} 
             if isinstance(ts, int) and ts > 1700000000:
            from datetime import datetime
            dt = datetime.fromtimestamp(ts)
            return f"状态检查于: {dt}"
        
        # 默认情况
        case _:
            return "未知请求"

# 测试用例
test_requests = [
    {"method": "GET", "path": "/api/users"},
    {"method": "GET", "path": "/api/products/123"},
    {"method": "POST", "path": "/api/data", "body": {"data": "test"}},
    {"method": "GET", "path": "/status", "timestamp": 1704067200},
    {"method": "DELETE", "path": "/old/path"},
]

for req in test_requests:
    result = process_http_request(req)
    print(f"{req} -> {result}")

3. 解释器级GIL控制

import sys
import threading
import time

def test_runtime_gil_control():
    """运行时动态控制GIL"""
    
    # 检查当前GIL状态
    print(f"当前GIL启用: {sys._is_gil_enabled()}")
    
    # 动态禁用GIL（Python 3.14+）
    if hasattr(sys, 'set_gil_enabled'):
        print("禁用GIL以执行CPU密集型任务...")
        sys.set_gil_enabled(False)
        
        def cpu_intensive_task(id, n=10_000_000):
            result = 0
            for i in range(n):
                result += i * i
            print(f"任务 {id} 完成: {result}")
            return result
        
        # 创建并行线程
        threads = []
        for i in range(4):
            t = threading.Thread(target=cpu_intensive_task, args=(i, 5_000_000))
            threads.append(t)
            t.start()
        
        for t in threads:
            t.join()
        
        # 重新启用GIL
        sys.set_gil_enabled(True)
        print("GIL已重新启用")
    
    else:
        print("当前Python版本不支持运行时GIL控制")

# 注意：动态GIL控制需要谨慎使用
# 某些C扩展可能依赖GIL

4. 原生Zstandard压缩

# Python 3.14 内置 zstd 支持
import compression.zstd as zstd
import json
import os

def demo_zstd_compression():
    """演示Zstandard压缩"""
    
    # 创建测试数据
    data = {
        "users": [
            {"id": i, "name": f"User_{i}", "email": f"user{i}@example.com"}
            for i in range(10000)
        ]
    }
    
    json_str = json.dumps(data, indent=2)
    original_size = len(json_str.encode('utf-8'))
    print(f"原始数据大小: {original_size:,} 字节")
    
    # 使用Zstandard压缩
    compressed = zstd.compress(json_str.encode('utf-8'))
    compressed_size = len(compressed)
    print(f"压缩后大小: {compressed_size:,} 字节")
    print(f"压缩率: {compressed_size/original_size:.1%}")
    
    # 解压缩
    decompressed = zstd.decompress(compressed)
    decompressed_str = decompressed.decode('utf-8')
    
    # 验证数据完整性
    assert json_str == decompressed_str
    print("数据完整性验证通过")
    
    # 流式压缩
    print("\n流式压缩示例:")
    with open("test_data.json", "w") as f:
        f.write(json_str)
    
    with open("test_data.json", "rb") as src, \
         open("test_data.json.zst", "wb") as dst:
        zstd.compress_stream(src, dst)
    
    compressed_file_size = os.path.getsize("test_data.json.zst")
    print(f"文件压缩后大小: {compressed_file_size:,} 字节")
    
    # 清理
    os.remove("test_data.json")
    os.remove("test_data.json.zst")

# 与gzip对比
import gzip

def compare_compression():
    data = b"x" * 1000000
    
    # gzip
    gzipped = gzip.compress(data)
    
    # zstd
    zstd_compressed = zstd.compress(data)
    
    print(f"原始: {len(data):,} 字节")
    print(f"gzip: {len(gzipped):,} 字节")
    print(f"zstd: {len(zstd_compressed):,} 字节")
    
    # 性能对比
    import time
    
    start = time.time()
    for _ in range(100):
        gzip.compress(data[:10000])
    gzip_time = time.time() - start
    
    start = time.time()
    for _ in range(100):
        zstd.compress(data[:10000])
    zstd_time = time.time() - start
    
    print(f"\n压缩速度对比 (100次):")
    print(f"gzip: {gzip_time:.3f}秒")
    print(f"zstd: {zstd_time:.3f}秒")