Python 3.10 正式发布，新增模式匹配，同事用了直呼真香
前几天，也就是 10 月 4 日，Python 发布了 3.10.0 版本，什么？3.9 之后居然不是 4.0？（手动狗头）其实龟叔（Guido van Rossum，吉多·范罗苏姆，Python 之父）早在去年 9 月就说了：
- 3.9 之后的版本为 3.10；事实上，它已经存在（在 Github Master 主分支中）。
- 如果有版本 4，从 3 到 4 的过渡更像从 1 到 2，而不是从 2 到 3。
相比 Python 3.9，Python 3.10 主要的新功能如下：
02.png
PEP 634 - PEP 636：结构模式匹配
在本次诸多的更新中，Structural Pattern Matching 结构模式匹配，match-case 语句无疑是最让人兴奋的功能，也就类似于 Java、C、Go 等其他语言中的 switch-case 语句，具体用法可以参考：PEP 636
来看一个简单的例子：
def http_error(status):
match status:
case 400:
print("Bad request")
case 404:
print("Not found")
case 418:
print("I'm a teapot")
case _:
print("Something's wrong with the internet")
http_error(418) # I'm a teapot
http_error(500) # Something's wrong with the internet
以上代码中，最后一个 case 中的 _ 并不作为变量名，而表示一种特殊的模式，在前面的 case 中都未命中的情况下，该 case 会是最后的保障，能确保命中，它相当于 Java、C、Go 等语言中的 default 分支：
public class HttpError {
public static void main(String args[]){
int status = 500;
switch(status){
case 400:
System.out.println("Bad request");
case 404:
System.out.println("Not found");
case 418:
System.out.println("I'm a teapot");
default:
System.out.println("Something's wrong with the internet");
}
}
}
// Something's wrong with the internet
match-case 语法支持可变参数 *args 和 **rest。
*args 的用法与 Python 函数中的可变参数是一个用法，允许传入多个参数：
def create_user(command):
match command.split():
case ["quit"]:
quit()
case ["create", user]:
print("create", user)
case ["create", *user]:
for u in user:
print("create", u)
case _:
print("command '{command}' not understood")
create_user("create user1")
create_user("create user2 user3 user4")
# create user1
# create user2
# create user3
# create user4
**rest 会匹配到字典中所有的 key 和 value：
def get_dict(dic):
match dic:
case {**rest}:
print("get dict:", rest)
case _:
print("parameter not understood")
get_dict({"400": "Bad request", "404": "Not found", "418": "I'm a teapot"})
# get dict: {'400': 'Bad request', '404': 'Not found', '418': "I'm a teapot"}
需要注意的是，结构模式匹配在面对不同的对象时，匹配的规则也有所不同。
当匹配对象是列表（list）或者元组（tuple）的时候，需要长度和元素值都匹配，才能命中：
def create_user(param):
match param:
case ("quit"):
quit()
case ("create", user):
print("create", user)
case ("create", *user):
for u in user:
print("create", u)
case _:
print("command '{command}' not understood")
create_user(("create", "user1", "user2"))
# create user1
# create user2
当匹配对象是一个字典（dict）的时候，只要 case 表达式中的 键（key）在字典对象中存在即可命中，以下示例中，很可能会认为会执行第二个 case，但实际上执行了第一个 case：
def if_action(dic):
match dic:
case {"action": action}:
print("action: %s, no object" % action)
case {"action": action, "object": _}:
print("action: %s, have object" % action)
if_action({"action": "create", "object": "user1"})
# action: create, no object
当匹配对象是类对象（class）的时候，匹配的规则和字典（dict）类似，只要对象类型和对象的属性满足条件即可命中，以下示例中，很可能会认为会执行第二个 case，但实际上执行了第一个 case：
class Info:
def __init__(self, name, age):
self.name, self.age = name, age
def get_info(people):
match people:
case Info(name="Bob"):
print("case 1")
case Info(name="Bob", age="20"):
print("case 2")
people = Info(name="Bob", age="20")
get_info(people)
# case 1
PEP 604：新型联合运算符（Union Types）
Python 是个弱类型语言，但是在 Python 3 中支持了定义传参和返回类型的写法：
def test(a: int) -> int:
return a**2
通常一个参数和返回值只能是一个类型，在 C/C++，Java，Go 等静态语言里，不可能返回两种类型，或者传参使用两种类型，但是在 Python 里可以：
def test(a: str or int) -> str or int:
return a**2
这里的 or 写法看着非常不舒服，所以在 Python 3.5 的时候引入了 typing 模块，推荐使用 Uinon 的写法：
from typing import Union
def test(a: Union[str, int]) -> Union[str, int]:
return a**2
在本次 Python 3.10.0 更新中，PEP 604 允许将联合类型（Union Types）写为 X | Y：
def test(a: str | int) -> str | int:
return a**2
新的运算符也可以用作 isinstance() 和 issubclass() 的第二个参数：
print(isinstance(5, int | str)) # True
print(isinstance(None, int | None)) # True
print(issubclass(bool, int | float)) # True
print(isinstance(42, None | str)) # False
PEP 626：错误调试精确到行
在 PEP 626 中，报错提示可以精确到具体行，提示更加详细，在以前的版本中，错误消息一般会指向下一行，而不是实际错误所在的位置，现在可以指向错误代码所在的确切位置。
错误代码示例 1：
li = [1, 2, 3
之前版本报错：
File "D:\python3Project\test.py", line 5
^
SyntaxError: unexpected EOF while parsing
Python 3.10 版本报错：
File "D:\python310Project\test.py", line 4
li = [1, 2, 3
^
SyntaxError: '[' was never closed
错误代码示例 2：
expected = {"name": "Bob", "age": 20
some_other_code = foo()
之前版本报错：
File "D:\python3Project\test.py", line 2
some_other_code = foo()
^
SyntaxError: invalid syntax
Python 3.10 版本报错：
File "D:\python310Project\test.py", line 1
expected = {"name": "Bob", "age": 20
^
SyntaxError: '{' was never closed
PEP 618：zip() 可选长度检查
zip() 是 Python 中的内置函数，用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
在以前的版本中，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，示例如下：
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [4, 5, 6, 7, 8]
zipped1 = zip(a, b)
zipped2 = zip(a, c) # 元素个数与最短的列表一致
print([z for z in zipped1]) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print([z for z in zipped2]) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
在 PEP 618 中，新增了 strict 参数，设置为 True 时，传入 zip() 的两个可迭代项长度必须相等，否则将抛出 ValueError
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [4, 5, 6, 7, 8]
zipped1 = zip(a, b, strict=True)
zipped2 = zip(a, c, strict=True)
print([z for z in zipped1])
print([z for z in zipped2])
报错：
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
Traceback (most recent call last):
File "D:\python310Project\test.py", line 8, in <module>
print([z for z in zipped2])
File "D:\python310Project\test.py", line 8, in <listcomp>
print([z for z in zipped2])
ValueError: zip() argument 2 is longer than argument 1
BPO-12782：允许带括号的上下文管理器
Python 上下文管理器对于打开/关闭文件、处理数据库连接和很多其他事情都非常有用，在 Python 3.10.0 中，它们的语法将有一点高质量的改进，在 BPO-12782 正式允许带括号的上下文管理器，现在可以用一个 with 语句创建多行，示例如下：
with(
open("text1.txt", encoding="utf-8") as f1,
open("text2.txt", encoding="utf-8") as f2
):
print(f1.read(), f2.read())
PEP 613：显式类型别名
PEP 613 使用 TypeAlias 显式标注类型别名，提高可读性。
以前版本，可以看到，x 很容易被搞混：
x = int
def plus_int(a: x, b: x) -> x:
return a+b
Python 3.10 中，使用 TypeAlias 表明这是个别名，消除歧义：
from typing import TypeAlias
x: TypeAlias = int
def plus_int(a: x, b: x) -> x:
return a+b
性能提升
与所有最新版本的 Python 一样，Python 3.10 也带来了一些性能改进。首先是优化 str()，bytes() 和 bytearray() 构造函数，它们速度提升了 30% 左右，代码摘自 BOP-41334：
$ ./python -m pyperf timeit -q --compare-to=../cpython-release2/python "str()"
Mean +- std dev: [/home/serhiy/py/cpython-release2/python] 81.9 ns +- 4.5 ns -> [/home/serhiy/py/cpython-release/python] 60.0 ns +- 1.9 ns: 1.36x faster (-27%)
$ ./python -m pyperf timeit -q --compare-to=../cpython-release2/python "bytes()"
Mean +- std dev: [/home/serhiy/py/cpython-release2/python] 85.1 ns +- 2.2 ns -> [/home/serhiy/py/cpython-release/python] 60.2 ns +- 2.3 ns: 1.41x faster (-29%)
$ ./python -m pyperf timeit -q --compare-to=../cpython-release2/python "bytearray()"
Mean +- std dev: [/home/serhiy/py/cpython-release2/python] 93.5 ns +- 2.1 ns -> [/home/serhiy/py/cpython-release/python] 73.1 ns +- 1.8 ns: 1.28x faster (-22%)
另一个更值得注意的优化（如果你使用类型注释）是，函数参数及其注释不再在运行时（runtime）计算，而是在编译时计算，这使得创建一个带有参数注释的函数的速度提高了大约 2 倍。
除此之外，Python 核心的各个部分还有更多的优化，你可以在 Python bug tracker 的下列问题中找到更多的细节：BPO-41718、BPO-42927、BPO-43452。
