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雷鋒網 AI 開發者按：距 Python 3.8 穩定版正式發布已經過去了小半個月，不少 Python 常駐用戶已經將 Python 更新到了 3.8 版本，也有一些朋友擔心代碼運行兼容性等問題，依然堅挺在 Python3.7 中。
那么，究竟要不要更新到 Python 3.8？新版本有哪些特點？它能為程序猿們帶來怎樣的收益？一位外國的 python 忠實小哥哥發了一篇文章，用眾多實例詳細講解了 Python 3.8 特別的新功能。雷鋒網 AI 開發者也將其更多功能整理編譯到后文中，希望這篇文章能幫助你更好的理解 Python 3.8。
Animesh Gaitonde 是 python 的狂熱愛好者，下面是他對 python 3.8 中 walrus 運算符的使用心得——
最近，python 社區發布了該語言的 3.8 版本。作為python 的超級粉絲 ，我研究了發行說明，有一個特別的操作符引起了我的注意，該運算符稱為 walrus 運算符（：=）或賦值表達式運算符。
這個新運算符（：=）使我們能夠將值賦給表達式中的變量。這個符號有點像海象的眼睛和獠牙（因此也稱為「海象運算符」）。
walrus 牛刀小試
現在讓我們看看下面的代碼段：
countries = [「India」,「USA」,「France」,「Germany」]
if len(countries) < 5:
print ("Length of countries is " + len(countries))
在這個代碼段中，我們將調用函數 len（）兩次。有什么方法可以避免重新調用以提高可讀性嗎？是的，在改進代碼之后，我們得到了以下結果：
country_size = len(countries)
if country_size < 5:
print ("Length of countries is " + country_size)
還有進一步改進的余地嗎？我們是否可以避免在單獨的行中為變量「country_size」賦值？在 Python3.8 中引入的 walrus 運算符可以拯救我們，它使我們可以在 if 語句本身中聲明和賦值：
if country_size := len(countries) < 5 :
print ("Length of countries is " + country_size)
讓我們進一步探討這個運算符的能力。
代碼行數與復雜度的平衡
讓我們看看下面的例子：
多次調用成本高昂的函數
在上面的示例中，通過多次調用運行成本高的函數來填充列表。但在 walrus 運算符的幫助下，我們可以將結果存儲在一個變量中，并在進一步的計算中重用同一個變量，從而避免多次調用 get_count（）函數。下面是使用 walrus 運算符后的示例：
使用 walrus 運算符避免多個函數調用
從上面的例子可以看出，walrus 運算符減少了代碼行，使代碼更具可讀性，從而簡化了審閱者的工作。此外，它在代碼行數和代碼復雜度之間達到了更好地平衡。
理解效率低下
基于條件填充列表
在上面的例子中，我們正在執行多個操作。最初，我們創建了一個空列表，然后迭代一個 id 列表，并通過檢查結果是否有效來填充該列表。
通過 walrus 運算符，我們可以簡化上面的代碼，并將所有內容放在一行中。
使用者需避免對 walrus 運算符的錯誤理解
分塊處理文件
在處理一個大文件時，我們將文件分成塊并讀取。每次讀取塊時，都會檢查該值，并將其作為 while 循環中的終止條件，代碼如下：
chunk = file.read(256)
while chunk:
process(chunk)
chunk = file.read(256)
通過使用 walrus 運算符，我們可以在 while 循環的表達式中讀取并分配所讀數值，這樣還能夠避免在 while 循環外顯式聲明變量。下面是一個例子：
while chunk := file.read(256) :
process(chunk)
正則表達式匹配
正則表達式匹配是一個需要兩個步驟的過程。在第一步中，我們檢查是否發生匹配，在下一步中，我們提取子組：
正則表達式匹配
從上面的代碼可以看出，如果匹配，我們正在重新計算 re.match（info），這會根據數據降低程序的速度。
上述代碼利用 walrus 運算符可以重寫如下，并且可以避免重新計算：
正則表達式匹配：=
哪里不能用 walrus 運算符？
1. 給變量賦值
a = 5 #Valid
a := 5 #InValid
empty_list = [] #Valid
empty_list := [] #InValid
如上所示，我們不能將=運算符與：=運算符一起使用，walrus 運算符只能是表達式的一部分。
2. 加減運算
a += 5 #Valid
a :+=5 # Invalid
3. lambda 函數中的賦值表達式
(lambda: a:= 5) # Invalid
lambda: (a := 5) # Valid, but not useful
(var := lambda: 5) # Valid
PEP-572 與爭議
walrus 運算符是作為 pep-572（python 增強建議）的一部分引入的。
一個面向大眾的工具，必須得到發明者圭多·范·羅森（Guido van Rossum）和他所選的代表們的批準。因此，圍繞 walrus 運算符的爭論很多，其中部分內容如下：
1. 句法變異
開發人員提出了許多替代「：=」，例如表達式->名稱、名稱->表達式、{表達式} 名稱等。很少有使用現有關鍵字的建議，而其他使用新的運算符的建議。
2. 向后兼容性
這個特性不會向后兼容，也不會在以前的 python 版本上運行。
3. 運算符名稱
人們推薦的名字，比如'assignment operator'、'named expression operator'、'becomes operator'等等，而不是像 walrus operator 這樣的行話，會導致混淆。
關于 walrus 運算符的爭論
關于 walrus 運算符的詳細介紹就是這些，除此之外，Python3.8 也有其它新功能——
這是新增的一個函數形參語法，用來指明某些函數形參必須使用僅限位置而非關鍵字參數的形式。這種標記語法與通過 help() 所顯示的使用 Larry Hastings 的 Argument Clinic 工具標記的 C 函數相同。
在下面的例子中，形參 a 和 b 為僅限位置形參，c 或 d 可以是位置形參或關鍵字形參，而 e 或 f 要求為關鍵字形參:
def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
print(a, b, c, d, e, f)
以下均為合法的調用:
f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)
但是，以下均為不合法的調用:
f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60) # b cannot be a keyword argument
f(10, 20, 30, 40, 50, f=60) # e must be a keyword argument
這種標記形式的一個用例是它允許純 Python 函數完整模擬現有的用 C 代碼編寫的函數的行為。另一個用例是在不需要形參名稱時排除關鍵字參數。例如，內置的 len() 函數的簽名為 len(obj, /)。
除了這一點，在 Python3.8 中，可以用 / 來表示必須通過僅位置參數之前的參數。這極大地方便了之前在自定義函數中，開發者沒有簡單的方法指定參數為僅位置參數的問題。
def incr(x, /):
return x + 1
更多關于僅位置參數：https://www.python.org/dev/peps/pep-0570/
新增的 PYTHONPYCACHEPREFIX 設置 (也可使用 -X pycache_prefix) 可將隱式的字節碼緩存配置為使用單獨的并行文件系統樹，而不是默認的每個源代碼目錄下的 __pycache__ 子目錄。
緩存的位置會在 sys.pycache_prefix 中報告 (None 表示默認位置即 __pycache__ 子目錄)。
更詳細內容：https://bugs.python.org/issue33499
不管是在發布模式還是調試模式下構建，Python 現在都使用相同的 ABI。在 Unix 上，當 Python 以調試模式構建時，現在可以加載以發布模式構建的 C 擴展和使用穩定 ABI 構建的 C 擴展
更詳細內容：https://bugs.python.org/issue36721
=在 f-string 中添加了一個說明符。f 字符串（例如）f'{expr=}' 將擴展為表達式的文本、等號，然后擴展為求值表達式的表示形式。
更詳細內容：https://bugs.python.org/issue36817
在 PEP 587 添加了新的 C API 以配置 Python 初始化，從而提供了對整個配置的更好控制和更好的錯誤報告。
新的結構：
PyConfig
PyPreConfig
PyStatus
PyWideStringList
新的函數：
PyConfig_Clear()
PyConfig_InitIsolatedConfig()
PyConfig_InitPythonConfig()
PyConfig_Read()
PyConfig_SetArgv()
PyConfig_SetBytesArgv()
PyConfig_SetBytesString()
PyConfig_SetString()
PyPreConfig_InitIsolatedConfig()
PyPreConfig_InitPythonConfig()
PyStatus_Error()
PyStatus_Exception()
PyStatus_Exit()
PyStatus_IsError()
PyStatus_IsExit()
PyStatus_NoMemory()
PyStatus_Ok()
PyWideStringList_Append()
PyWideStringList_Insert()
Py_BytesMain()
Py_ExitStatusException()
Py_InitializeFromConfig()
Py_PreInitialize()
Py_PreInitializeFromArgs()
Py_PreInitializeFromBytesArgs()
Py_RunMain()
更詳細內容：https://www.python.org/dev/peps/pep-0587/
添加 "vectorcall" 協議到 Python/C API。它的目標是對已被應用于許多類的現有優化進行正式化。任何實現可調用對象的擴展類型均可使用此協議。
更詳細內容：https://www.python.org/dev/peps/pep-0590/
當使用 pickle 在 Python 進程間傳輸大量數據以充分發揮多核或多機處理的優勢時，非常重要一點是通過減少內存拷貝來優化傳輸效率，并可能應用一些定制技巧例如針對特定數據的壓縮。
pickle 協議 5 引入了對于外部緩沖區的支持，這樣 PEP 3118 兼容的數據可以與主 pickle 流分開進行傳輸，這是由通信層來確定的。
更詳細內容：https://www.python.org/dev/peps/pep-0574/
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