


Apakah ciri baharu yang ditambah dalam versi Python 3.10?
Dalam artikel ini, kita akan mempelajari ciri baharu dalam Python 3.10, berbanding 3.9. Mari lihat ciri −
Pengurus konteks berkurung
Kini menyokong penggunaan kurungan untuk meneruskan pengurus konteks merentas berbilang baris. Ini memformatkan koleksi pengurus konteks yang panjang kepada berbilang baris dengan cara yang serupa dengan penyata import sebelumnya.
Pengawal Jenis Ditakrifkan Pengguna
TypeGuard telah ditambahkan pada modul menaip untuk menganotasi fungsi pengawal jenis dan menambah baik maklumat yang diberikan kepada penyemak jenis statik semasa penyempitan jenis.
Mesej ralat yang dipertingkatkan
Jika anda menghadapi ralat semasa menjalankan program Python, mesej ralat kini akan menjadi lebih tepat dan memberikan mesej ralat yang tepat
Terjemahan bahasa Cina bagiSyntaxError
ialah:SyntaxError
Apabila menghuraikan kod yang mengandungi kurungan atau kurungan tidak tertutup, penterjemah kini menyertakan kedudukan kurungan atau kurungan tidak tertutup, dan bukannya memaparkan SyntaxError: EOF yang tidak dijangka semasa menghuraikan atau menunjuk ke kedudukan yang salah
Pengecualian SyntaxError yang dibangkitkan oleh penterjemah kini akan menyerlahkan julat ralat penuh ungkapan yang membentuk ralat sintaks itu sendiri, bukannya hanya di tempat masalah dikesan.
IndentationErrors
diterjemahkan sebagai:Indentation Errors
Banyak pengecualian IndentationError kini memberikan lebih banyak maklumat kontekstual tentang jenis blok yang dijangka akan diendenkan
Nombor talian yang tepat untuk nyahpepijat
Nombor baris yang lebih tepat dan boleh dipercayai untuk alat penyahpepijat, pemprofilan dan liputan, dengan nombor baris yang betul, dijana untuk semua baris kod yang dilaksanakan dan hanya untuk baris kod yang dilaksanakan.
Padanan Corak Struktur
Padanan corak struktur telah ditambah melalui penyataan padanan dan penyataan kes untuk corak dengan operasi yang berkaitan. Corak termasuk jujukan, peta, jenis data primitif dan kejadian kelas. Padanan corak membolehkan program mengekstrak maklumat daripada jenis data yang kompleks, bercabang berdasarkan struktur data dan menggunakan operasi khusus berdasarkan bentuk data yang berbeza.
Modul penambahbaikan
Modul berikut telah menambah fungsi baharu, kaedah baharu, dsb.
array − Kaedah index() array.array kini mempunyai parameter mula dan henti pilihan.
base64 − Menambah base64.b32hexencode() dan base64.b32hexdecode() untuk menyokong Pengekodan Base32 dengan Extended Hex Alphabet.
bisect − Menambahkan kemungkinan menyediakan fungsi utama kepada API dalam modul dua belah.
contextlib − Menambah pengurus konteks contextlib.aclosing() untuk menutup penjana tak segerak dan objek yang mewakili sumber yang melepaskan secara tak segerak.
distutils − Pakej distutils ditamatkan, untuk dialih keluar dalam Python 3.12.
pengekodan − Pengekodan.normalize_encoding() kini mengabaikan aksara bukan ASCII.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah ciri baharu yang ditambah dalam versi Python 3.10?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
