Python 3.10的几个好用的全新特性
发布时间:2021-11-03 03:03:09  所属栏目:语言  来源:互联网 
            导读:Python 3.10已经在10月4日发布了,要不要更新呢?3.10版没有添加新的模块,但是引入了很多新的并且有用的特性。让我们来一起看看吧。更详细语法错误提示信息在调试代码时,能够提供更多的错误新信息和提示了,报告可以指出错误的语法,而不仅仅是提供Syntax
                
                
                
            | Python 3.10已经在10月4日发布了,要不要更新呢?
	 
	 
	 
	3.10版没有添加新的模块,但是引入了很多新的并且有用的特性。让我们来一起看看吧。
	 
	更详细语法错误提示信息
	在调试代码时,能够提供更多的错误新信息和提示了,报告可以指出错误的语法,而不仅仅是提供“Syntax Error”。
	 
	这是个新的特性简直是太好了,不仅对于刚开始学习python的人来说对于所有人都是一个好消息,再也不需要去一个字一个字的看了。python 3.10会提示我们错误的位置,再也不需要StackOverflow了,哈。
	 
	 
	 
	结构模式匹配
	结构模式匹配以 match 语句和 case 语句的形式使用。 模式可以是序列、映射、python原始数据类型和类实例。 我们可以把它看作switch 语句的加强版, 一个简单的例子:-
	 
	numbers = [1,2,3,4] 
	for n in numbers: 
	match n: 
	case 1: 
	print("Number is 1") 
	case 2: 
	print("Number is 2") 
	case 3: 
	print("Number is 3") 
	case _: 
	print("Number is not 1,2 or 3") 
	关键字match后跟变量名称。 如果匹配,则将执行 case 块内的语句。
	 
	如果没有匹配,则执行 case _ 块内的语句。
	 
	上面的程序结果如下所示:
	 
	Number is 1 
	Number is 2 
	Number is 3 
	Number is not 1,2 or 3 
	这种结构模式匹配还适用于复杂模式。
	 
	def human_age(person): # person = (name, age, gender) 
	match person: 
	case (name, _, "male"): 
	print(f"{name} is man.") 
	case (name, _, "female"): 
	print(f"{name} is woman.") 
	case (name, age, gender): 
	print(f"{name} is {age} old.") 
	结果是这样的:
	 
	human_age(("Carol", 25, "female")) 
	Carol is woman. 
	很像Scala啊,使用3.10的Pyspark应该会简单很多,这里贴个Scala代码,看看是不是很像
	 
	import scala.util.Random 
	val x: Int = Random.nextInt(10) 
	x match { 
	case 0 => "zero" 
	case 1 => "one" 
	case 2 => "two" 
	case _ => "other" 
	} 
	新型联合运算符
	以 X|Y 的形式引入了新的类型联合运算符。 这提供了表达 X 型或 Y 型的清晰形式。
	 
	def square(number: int|float): 
	return number ** 2 
	结果:
	 
	square(2.5) 
	6.25 
	新的运算符也可以用作 isinstance() 和 issubclass() 的第二个参数。
	 
	isinstance("3",int|str) 
	Trueisinstance("GoodBye",int|str) 
	True 
	现有模块的一些改进
	pprint() 添加了一个新的关键字参数-underscore_numbers。
	 
	>>> pprint.pformat(int(1e9),underscore_numbers=True) 
	'1_000_000_000' 
	我们可以使用int.bit_count() 来计算整数的二进制表示中的位数。
	 
	value = 50 
	print(bin(value)) 
	0b101010 
	print(value.bit_count()) 
	3 
	有点像numpy的bincount啊
	 
	Statistics增加了协方差函数
	 
	>>> import statistics 
	>>> x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
	>>> y = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] 
	>>> statistics.covariance(x,y) 
	0.75 
	statistics.correlation()还能计算Pearson。
	 
	这俩我没想明白为什么要加,可能我作为AI开发,np,scipy和pandas都是必装,web开发也用不到这些吧,实在没懂加这个是为什么。
	 
	statistics.linear_regression()这个就好玩了,虽然也没什么用,但是statistics可以计算线性回归了。
	 
	根据此线性函数描述自变量 x 和因变量 y 之间的关系:-
	 
	y = 斜率 * x + 截距 + 噪声
	 
	其中斜率和截距是估计的回归参数,噪声表示数据的可变性。
	 
	>>> years = [2001,2005,2010] 
	>>> houses_built = [5,8,14] 
	>>> slope, intercept = statistics.linear_regression(years, houses_built) 
	>>> round(slope * 2017 + intercept) 
	21 
	下一步加个梯度的反向传播,statistics模块就可以训练MLP了,哈
	 
	总结
	其他的像Cpython之类的我觉得关系不大的就不细说了,3.10的语法提示真是太香了,绝对可以节省不少的开发调试时间,模式匹配也是个好东西,用过Scala的都知道。
	 
	最后就是我们到底要不要升级呢?对于我来说,我的python版本是根据Pytorch走的,Pytorch支持哪版我就用那版。虽然有Conda可以管理版本,但是还有很多其他的Python包还不知道支持不支持3.10,所以我的建议是再等等看吧,毕竟我们是拿来用的自己用的舒服才好。但是要是不考虑其他包兼容的问题3.10我肯定优先升级。 (编辑:南平站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! | 


