详解Python3.1版本带来的核心变化

(编辑：jimmy 日期: 2024/11/18 浏览：3 次 )

这里我们将对Python 3.1核心语言的变化进行分析，包括字符串的格式化、说明符以及其他方面的内容。希望这些变化能对大家了解Python 3.1有所帮助。

Python 3.0发布七个月之后，Python核心开发人员于2009年6月27日发布了新的Python 3.1版本。虽然此3.1版本只是对Python 3.0的一次小型升级，但是它不仅为开发者带来许多让人感兴趣的特性，同时在性能方面也有所改善。本文将为读者详细介绍Python 3.1版本在核心语言、标准程序库和性能改善方面的变化。

一、字符串的格式化

Python的最新版本为我们带来了讨人喜欢的格式字段的自动填数功能。我们知道，许多程序中经常需要格式化字符串。Python 2.x版本使用的是类似[s]printf函数的百分号操作符，如下所示：

  > '%s, %s!' % ('Hello', 'World')

'Hello, World!'而Python 3.0则添加了更高级的字符串格式化功能，如下所示：

  > '{0}, {1}!'.format('Hello', 'World')

'Hello, World!'如今，Python 3.1则在字符串格式化方面又有了新的改进。对于Python 3.0来说，每当您想在格式串中引用位置参数时，您必须给出每个位置参数的索引。但是在Python 3.1中，您就可以将这些索引抛在脑后了，因为Python会依次替您填充这些参数：

  > '{}, {}!'.format('Hello', 'World') 
  'Hello, World!'

二、PEP-378：用于千位分隔符的格式说明符

在财务应用程序中，通常要在数字中使用千位分隔符。从事金融或者财会方面工作的人士是不这样写的“您欠我$12345678”，而是“您欠我$12,345,678”，他们惯于使用逗号作为分隔符。那么，如何使用Python达到这种效果呢：

  > format(12345678, ',')

'12,345,678'您可以利用其他区分符对数字进行分组。这里的宽度说明符(这里为8)包括了逗号和小数点：

  > format(1234, ',').replace(',', '_')

'12,345.7'逗号通常作为默认的分隔字符，如果要使用其他字符作为分隔字符的话，只需通过replace函数用您喜欢的字符替换逗号即可，具体如下所示：

  > format(1234, ',').replace(',', '_')

'1_234'当然，您还可以使用format函数来作为字符串方法：

> '{0:8,.1f}'.format(123.456)

三、Maketrans函数

利用maketrans()和translate()函数，我们可以使用一组字符来替换另一组字符。使用这一替换功能时，多少有点繁琐，因为它要求使用maketrans()函数(该函数的作用是把输入字符映射到输出字符)建立一个转换表，然后，再把这个转换表传递给translate()函数。当然，string模块仍然有它自己的maketrans()函数，不过Python 3.1不赞成使用它，而是赞赏使用单独的maketrans()函数来操作字节、字节数组和字符串。

下面的例子演示了如何使用maketrans()和translate()函数处理字节对象。需要注意的是，用于字节的转换表具有256个表项(每一项对应于一个可能的字节)，并且这个例子把大部分字节都映射到它们自身，只有1，2和3例外，因为它们分别映射到了4，5和6。如下所示：

  > tt = bytes.maketrans(b'123', b'456') 
  > len(tt) 
  256 
  > tt 
  b'\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\ 
  t\n\x0b\x0c\r\x0e\x0f\x10\x11\x12\x13\ 
  x14\x15\x16\x17\x18\x19\x1a\x1b\x1c\x1d\ 
  x1e\x1f !"#$%&\'()*+,-./0456456789:;<=> 
  "htmlcode">

  > b'123456'.translate(tt) 




b'456456'我们还可以传递其它的参数作为要删除的字符：


  > b'123456'.translate(tt, b'5') 




b'45646'我们可以看到，原来的5已经从123456从删掉了，但是转换得到的5(请记住，我们的映射表将2转化为5)并没有删除。这说明，系统是先从原来的字符串中删除相应的字符，然后才进行的转换操作。

字符串的转换稍微有些不同，字符串版本的maketrans函数返回的是一个字典：


  > tt = str.maketrans('123', '456') 
  {49: 52, 50: 53, 51: 54} 
  > '123456'.translate(tt) 
  '456456' 




四、与数学有关的变化


  > int.bit_length(19) 
  5 
  > bin(19) 




3.1版本在与数学有关的方面也有所改变。
Int添加了一个bit_length方法
新版本中，int变量具有一个bit_length方法，它能返回该int变量以二进制数表示的时候的位数。例如，数字19的二进制表示为10011，那么它的位数就是5：
'0b10011'浮点数的舍入
在Python 3.0以及早先的round()函数有点反复无常：如果您不指定精度的时候，它返回的是一个整数;如果指定精度的话，它返回的是您输入数据的类型：


  > round(1000) 
  1000 
  > round(1000.0) 
  1000 
  > round(1000, 2) 
  1000 
  > round(1000.0, 2) 




1000.0在Python 3.1中，只要输入的数字是一个整数(即使它是用浮点数的形式表示的，例如1000.0)，那么它总是返回一个整型数：


  > round(1000) 
  1000 
  > round(1000.0) 
  1000 
  > round(1000, 2) 
  1000 
  > round(1000.0, 2) 




1000浮点数的表示
目前，实数在大部分的硬件和操作系统中都是用32位(单精度)或者64位(双精度)来表示的。然而，这会导致一些实数无法精确表示。由于计算机存储器的二进制特性，某些数字利用十进制表示形式非常简洁，但是要是使用浮点方案表示的话，就要复杂了。举例来说，利用32位的单精度浮点数表示数字0.6，则为0.59999999999999998：


> 0.6




0.59999999999999998对于这种表示方案，上面的数字是为了做到尽可能的精确，但是对用户来说却很不友好。 Python 3.1使用了一个新算法，以便使得原值的表示尽可能得简练。所以在Python 3.1中，人们输入上面的数字，一个更简洁的表示：


> 0.6




0.6这已经很精确了，除非遇到算术运算。举例来说，表达式0.7+0.1的值用32位浮点表示法表示的话，它是 0.79999999999999993，而数字0.8的值用32位浮点数表示则是 0.80000000000000004。 这样一来，就意味着0.7+0.1并不等于0.8，这会导致一些问题。例如，下面的循环将永不休止：


  > x = 0.0 
  > while x != 1.0: 
  ... print(repr(x)) 
  ... x += 0.1输出的结果： 
  0 
  0.10000000000000001 
  0.20000000000000001 
  0.30000000000000004 
  0.40000000000000002 
  0.5 
  0.59999999999999998 
  0.69999999999999996 
  0.79999999999999993 
  0.89999999999999991 
  0.99999999999999989 
  1.0999999999999999 
  1.2 
  1.3 
  1.4000000000000001 
  1.5000000000000002 
  1.6000000000000003 




...在Python 3.0中，repr()函数返回的是实际表示;而在Python 3.1中，它返回的是简洁表示。无论是在Python 3.0还是在Python 3.1中，print()函数显示的都是简洁表示：


  > print(0.1) 
  0.1 
  > print(0.10000000000000001) 




0.1Python语言还有一个称为decimal的模块，可用于精确的实数表示。它使用一个不同的表示方案来表示浮点数，并且在内存运行的情况下，用尽量多的数位来表示一个实数——并且，当进行算术的时候不会出现舍入误差。在Python 3.0中，Decimal类型使用了一种新方法来从一个字符串初始化它表示的值;在Python 3.1中，又增加了另一个新方法即from_float()来接收浮点数。注意，即使当使用from_float()的时候，Decimal模块也会比32位更精确。


  > from decimal import Decimal 
  > Decimal.from_float(0.1) 
  Decimal('0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625') 




五、改进的WITH语句
在Python 2.5中，WITH语句是作为一个__future__特性引入的，该语句的正式引入实际上是从Python 3.0开始的。到了Python 3.1版本，该语句已经能够支持更多的资源。最常见的情形是，它可以打开输入、输出文件并在处理完成后关闭它们。在Python 3.0中，我们要么使用嵌套的with语句，要么显式闭合在文件中。下面是一个Python 3.0的例子，它打开了一个输入文件，将其内容作为字符串读取，用字符串的title()方法处理内容，并将结果写到一个输出文件中。

这个示例中含有两个嵌套的with语句，注意嵌套的with语句中的最后一行。当代码试图读取out.txt的时候，结果为空，因为此文件是被缓冲处理的，并且还没有写入。当此with语句完成的时候，Python会关闭此文件，所以最后一行代码会认定out.txt的内容的确是大写文字。


  open('in.txt', 'w').write('abc def') 
  with open('in.txt') as in_file: 
  with open('out.txt', 'w') as out_file: 
  text = in_file.read() 
  assert text == 'abc def' 
  text = text.title() 
  assert text == 'Abc Def' 
  out_file.write(text) 
  assert open('out.txt').read() == '' 




assert open('out.txt').read() == 'Abc Def'看到嵌套的with语句，是不是感觉有点头疼，呵呵。接下来，我们要打开两个两个文件，并在处理完成后关闭它们(如果您需要打开三个文件，那么就需要三个嵌套的with语句)。 Python 3.1运行您使用单个WITH语句打开所有文件：


  open('in.txt', 'w').write('abc def') 
  with open('in.txt') as in_file: 
  with open('out.txt', 'w') as out_file: 
  text = in_file.read() 
  assert text == 'abc def' 
  text = text.title() 
  assert text == 'Abc Def' 
  out_file.write(text) 
  assert open('out.txt').read() == '' 
  assert open('out.txt').read() == 'Abc Def' 




Python 3.1的另一项改进就是，gzip.GzipFile和bz2.BZ2File现在也能用于WITH语句。我们知道，这些都是压缩后的文件格式。下面的示例代码将使用gzip文件和bz2文件来存储5000个字节的内容，并显示其尺寸。这里还有用到一些额外的Python 3特性，比如带有命名属性的统计结果和高级字符串格式化。


  from bz2 import BZ2File 
  from gzip import GzipFile 
  import os 
  with GzipFile('1.gz', 'wb') as g, BZ2File('1.bz2', 'wb') as b: 
  g.write(b'X' * 5000) 
  b.write(b'X' * 5000) 
  for ext in ('.gz', '.bz2'): 
  filename = '1' + ext 
  print ('The size of the {0} file is {1.st_size} bytes'.format(ext, os.stat(filename)))输出的结果： 
  The size of the .gz file is 43 bytes 
  The size of the .bz2 file is 45 bytes 




六、小结
Python 3.0发布七个月之后，Python核心开发人员于2009年6月27日发布了新的Python 3.1版本。虽然此3.1版本只是对Python 3.0的一次小型升级，但是它不仅为开发者带来许多让人感兴趣的特性，同时在性能方面也有所改善。本文为读者详细介绍了Python 3.1版本在核心语言方面的变化，在接下来的文章中，我们将继续为读者介绍新版本中标准程序库和性能改善方面的变化。

上一篇：Python多线程编程（四）：使用Lock互斥锁
下一篇：Python多线程编程（三）：threading.Thread类的重要函数和方法