本篇内容主要讲解“Python3的功能有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python3的功能有哪些”吧!

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1. 枚举

Python 3允许您以简单的方式在Enum类中编写枚举。 枚举由类语法组成，可简化读取和写入的过程，但没有任何结构-代码不易产生。

from enum import Enum, auto class Fruit(Enum):    APPLE = auto()    ORANGE = auto()    GUAVA = auto()print(Fruit.APPLE) # Fruit.APPLE

当确切值微不足道时，您可以使用自动值来代替。

枚举是与特定的固定值关联的符号项(成员)的集合。 在枚举中，可以通过命名以及单独迭代枚举来区分符号名称。

for fruit in Fruit:     print(fruit)  -> Fruit.APPLE -> Fruit.ORANGE -> Fruit.GUAVA

最低要求Python版本：3.4

2. 类型提示

相对于动态而言，静态打字是计算机语言中的热门话题，每个人对此都有自己的见解。 我将允许查看者考虑何时编写类型。 但是，我觉得您必须了解Python  3支持类型提示。

def fruits_word(line: str) -> bool:   return "fruit" in line test = fruits_word("I love to eat fresh fruits") print(test)# True

最低要求Python版本：3.5

3. Pathlib

F字符串令人难以置信，但是诸如文件路径之类的字符串都有其自己的库，这些库使操作它们变得更加容易。  Pathlib模块简化了各种复杂的情况，并且还优化了一些简单的情况。 作为使用文件路径的便捷抽象，Python 3提供了pathlib。

from pathlib import Path root = Path('blog_new_folder') print(root) # blog_new_folder path = root / 'new_program' print(path.resolve()) # /home/vivekcoder/Workspace/My_Programming/Medium-Articles/python3_uncommon_features/blog_new_folder/new_program

我觉得这篇文章会启发您在需要处理Python文件时使用Python Pathlib模块。

最低要求Python版本：3.4

4. F-Strings

在没有字符串的情况下，很难以任何编程语言执行任何操作，并且您希望使用结构化的方法来使用字符串来保持高效。  大多数使用Python的人都喜欢使用format方法。

import datetime name = "Leijie" activity = "writing Toutiao article" time = datetime.date(2020, 8, 15)  message = 'My name is {}, I completed an activity {} on {}.'.format(name, activity, time)  print(message) # My name is Leijie, I completed an activity writing Toutiao article  on 2020-08-15.

除了格式外，Python 3还提供了一种通过f字符串插值字符串的通用方法。 上面的带有f字符串的代码如下所示：

import datetime name = "Leijie" activity = "writing Toutiao article" time = datetime.date(2020, 8, 15) message = f'My name is {name}, I completed an activity {activity} on {time:%A, %B %d, %Y}.'  print(message)# My name is Leijie, I completed an activity writing Toutiao article   on Saturday, August 15, 2020.

与利用字符串连接或格式化字符串相比，F-Strings创建的代码甚至更易于理解和使用。

F字符串允许使用最少的语法将表达式集成到字符串文字中。 应当注意，f-Strings实际上是运行时表达式，而不是固定值。

最低要求Python版本：3.6

5. 内置LRU缓存

如果最新的呼叫是传入呼叫的最佳预测器，则LRU(最近最少使用)的缓存性能会很好。 (例如，最常见的新闻服务器帖子每天都会变化)。  缓存的大小限制意味着，如果没有像Web服务器这样的长时间运行的循环，缓存就不会扩展。

定义用户功能时，它必须是可调用的。 这使得在Python 3中可以将lru_cache装饰器直接应用于用户函数。

下面是一个斐波那契函数的示例，我们知道该函数将从缓存中受益，因为通过递归，它可以多次执行相同的工作。

import time def fibon(number: int) -> int:     if number == 0: return 0     if number == 1: return 1     return fibon(number-1) + fibon(number-2) start = time.time()fibon(20) print(f'Duration: {time.time() - start}s') -> Duration: 0.007005214691162109s

在这里，我们可以利用lru-cache对其进行配置。 (这种优化方法称为备忘录)。  装饰器涵盖了一个具有备忘录的可调用函数，该函数可存储最近调用的最大大小。

from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=512) def fib_memoization(number: int) -> int:     if number == 0: return 0     if number == 1: return 1         return fib_memoization(number-1) + fib_memoization(number-2) start = time.time()fib_memoization(20) print(f'Duration: {time.time() - start}s') -> Duration: 4.341516078231e-09s

最低要求Python版本：3.2

6. 扩展的可重复拆包

我将允许代码在下面回应。 一个示例描述了功能，该功能优于1000个单词：

x, *y, z = range(4) print(x, y, z) # 0 [1, 2] 3 python_version, file_name, topic, *output = "python3.0 hello.py betterprogramming 1 2 3 4".split() print(python_version) print(file_name) print(topic) print(output) # python3.0 # hello.py# betterprogramming# ['1', '2', '3', '4'] a, b, c, *d = range(7) print(b, d) # 1 [3, 4, 5, 6]

最低要求Python版本：3.0

有关扩展的可迭代解压缩的更多信息，请参见此处的官方Python 3文档。

7. 数字文字中的下划线

Python 3.6提供了一种令人兴奋的方法，可以通过强调数字来帮助阅读数字文字。 它可以用于描述例如数千个，十六进制和二进制数。

price = 50_000  print(f'Price: {price}')  # Price: 50000 hexa_val = 0xABCD_EFD9  print(f'Decimal equivalent: {hexa_val}')  # Decimal equivalent: 2882400217 bin_ary = 0b_0010_0110  print(f'Decimal: {bin_ary}')  # Decimal: 38

最低要求Python版本：3.6

8. 赋值表达式-“海象”运算符

在Python的最新版本中，引入了walrus运算符，该运算符可对表达式进行变量分配。  如果您打算稍后在代码中引用外观，则可能会有所帮助，并且可以节省一行或两行代码。

birds = [‘owl’, ‘hen’, ‘duck’, ‘parrot’] for bird in birds:    if (len_bird := len(bird)) > 4:         print(f’A bird “{bird}” consists of “{len_bird}”, letters’)# A bird “parrot” consists of “6”, letters

最低要求Python版本：3.8

9. 数据类

Python 3提供的数据类几乎没有什么限制，并且由于装饰器会自动生成诸如__init __()和__repr  __()之类的独特方法，因此可用于减少样板代码。 官方提案将其列为“具有默认值的可变命名元组”。

class Item_list:     def __init__(self, name: str, perunit_cost: float, quantity_available: int = 0):         self.name = name         self.perunit_cost = perunit_cost         self.quantity_available = quantity_available             def total_cost(self) -> float:         return self.perunit_cost * self.quantity_available book = Item_list("better programming.", 50, 2) x = book.total_cost()print(x)# 100 print(book)# <__main__.Item_list object at 0x00000052DB9D2A48>

使用@dataclass装饰器，您可以编写相同的实现：

from dataclasses import dataclass @dataclassclass Item_list:    name: str    perunit_cost: float    quantity_available: int = 0     def total_cost(self) -> float:         return self.perunit_cost * self.quantity_available     book = Item_list("better programming.", 50, 2) x = book.total_cost()print(x)# 100 print(book) # Item_list(name='better programming.', perunit_cost=50, quantity_available=2)

最低要求Python版本：3.7

到此，相信大家对“Python3的功能有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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