2020年10月5日，在全国人员欢度国庆节和中秋节时，Python 3.9 悄摸摸地正式发布了。我们来一起来看看，这个版本有哪些好玩的新特性，以及对我们部门目前的产品可能会带来哪些影响。
因为jupyter notebook/lab等工具还没有相应适配到python 3.9，所以我们还无法使用，因此本文就使用python 的交互行来演示。
Python 3.9 官方文档， What’s New in Python 3.9 ，其文字组织的很好，我们接下来也按照这个顺序来讲解，依次是，release highlights, new features, new modules, improve modules, optimizations, deprecated, removed.大家注意看下，这个文字组织顺序，其实在我们产品发布时，也是适用的。先讲这个版本有什么吸引人的highlights，然后介绍新版本的新内容，最后介绍deprecated / removed，提醒大家升级时需要注意什么，条理很清晰。
安装
到2020年10月9日为止，anaconda上还没有任何channel支持对python 3.9的直接安装，所以想尝鲜，有2种方法：
1.到http://python.org上下载安装包
2.到anaconda的conda-forge channel下载安装文件
我们使用第二种方法，安装文件下载链接见 References。
$ conda create -n py39 -c conda-forge -y
$ conda activate py39
$ conda install python-3.9.0-h60c2a47_1_cpython.tar.bz2
$ which python
/d/Anaconda3/envs/py39/python
$ python -V
Python 3.9.0Release Highlights
Python 3.9 内容包括：
- 3个新的语法特性
- 1个新的内置特性
- 2个新的标准库特性
- 6点解释器提升
- 2个新的库模块
如果把以上所有内容都过一遍，可能需要1-2小时。我们这里就挑一些与我们部门产品开发相关的内容，具体来讲一讲，其它内容如果有兴趣，可以自行去读读。
New Features
Dictionary Merge & Update Operators
dict类提供了merge (|) 和 update (|=) 操作符。
# py38
>>> x = {"key1": "value1 from x", "key2": "value2 from x"}
>>> y = {"key2": "value2 from y", "key3": "value3 from y"}
>>> {**x, **y}
{'key1': 'value1 from x', 'key2': 'value2 from y', 'key3': 'value3 from y'}
>>> x.update(y)
>>> x
{'key1': 'value1 from x', 'key2': 'value2 from y', 'key3': 'value3 from y'}
# py39
>>> x = {"key1": "value1 from x", "key2": "value2 from x"}
>>> y = {"key2": "value2 from y", "key3": "value3 from y"}
>>> x | y
{'key1': 'value1 from x', 'key2': 'value2 from y', 'key3': 'value3 from y'}
>>> y | x
{'key2': 'value2 from x', 'key3': 'value3 from y', 'key1': 'value1 from x'}这在dict操作时，会更方便。
New string methods to remove prefixes and suffixes
>>> "NavyXie".removeprefix("Navy")
'Xie'
>>> "NavyXie".removesuffix("Xie")
'Navy'这在string删除不需要的prefix 或 suffix时，会更方便。
Type hinting generics in standard collections
在type annotation中，可以使用内置的collection类型，如list和dict，而不用导入相应的大写类型，如 typing.List 或 typing.Dict。
def greet_all(names: list[str]) -> None:
for name in names:
print("Hello", name)Annotation是python 3.0 引入的特征，是做什么用的呢？与Java / C / C++ / Swift等强类型语言不同，Python和JavaScript都是弱类型语言，这里类型annotation并不会在解析或运行时强制要求传参的类型，而只是帮助开发者的代码阅读和维护。
另外，如果我们使用python 3.7引入的库，dataclasses，时，就会发现，type annotation在定义一个data类时，是强制要求的，比如：
>>> from dataclasses import dataclass
>>> @dataclass
... def TestClass:
... name: str
...
>>> TestClass.__annotations__
{'name': <class 'str'>}这个时候就会比较有用，我们可以这样写：
names: list[str]而不用像之前那样：
names: List[str]新的解析器
Python 3.9 开始使用新的解析器，基于 PEG，而取代LL(1)。两者的性能相差不大，但PEG更灵活。从这里我们可以推断，从Python 3.10开始，将会引入更多新的语言特性。
zoneinfo
这个新模块，在我们操作时区时，会比较方便。之前我们处理timezone时，需要通过pytz包，比如：
# py38
import pytz
from datetime import datetime
tz = pytz.timezone("America/Los_Angeles")
start_time = datetime.now(tz)现在可以通过标准库中的zoneinfo模块，比如：
from zoneinfo import ZoneInfo
tz = ZoneInfo("America/Los_Angeles")其它变化
在python 3.8中，Vectorcall协议被临时引入，3.9中，对内置类型，包括，range, tuple, set, frozenset, list, dict，都使用vectorcall协议进行了优化。但有趣的是，从性能优化报告中，我们可以看到，从3.8到3.9的性能并没有什么提升，甚至有小幅下降。
Python version 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9
-------------- --- --- --- --- --- ---
Variable and attribute read access:
read_local 7.1 7.1 5.4 5.1 3.9 4.0
read_nonlocal 7.1 8.1 5.8 5.4 4.4 4.8
read_global 15.5 19.0 14.3 13.6 7.6 7.7
read_builtin 21.1 21.6 18.5 19.0 7.5 7.7
read_classvar_from_class 25.6 26.5 20.7 19.5 18.4 18.6
read_classvar_from_instance 22.8 23.5 18.8 17.1 16.4 20.1
read_instancevar 32.4 33.1 28.0 26.3 25.4 27.7
read_instancevar_slots 27.8 31.3 20.8 20.8 20.2 24.5
read_namedtuple 73.8 57.5 45.0 46.8 18.4 23.2
read_boundmethod 37.6 37.9 29.6 26.9 27.7 45.9
Variable and attribute write access:
write_local 8.7 9.3 5.5 5.3 4.3 4.2
write_nonlocal 10.5 11.1 5.6 5.5 4.7 4.9
write_global 19.7 21.2 18.0 18.0 15.8 17.2
write_classvar 92.9 96.0 104.6 102.1 39.2 43.2
write_instancevar 44.6 45.8 40.0 38.9 35.5 40.7
write_instancevar_slots 35.6 36.1 27.3 26.6 25.7 27.7
Data structure read access:
read_list 24.2 24.5 20.8 20.8 19.0 21.1
read_deque 24.7 25.5 20.2 20.6 19.8 21.6
read_dict 24.3 25.7 22.3 23.0 21.0 22.5
read_strdict 22.6 24.3 19.5 21.2 18.9 21.6
Data structure write access:
write_list 27.1 28.5 22.5 21.6 20.0 21.6
write_deque 28.7 30.1 22.7 21.8 23.5 23.2
write_dict 31.4 33.3 29.3 29.2 24.7 27.8
write_strdict 28.4 29.9 27.5 25.2 23.1 29.8
Stack (or queue) operations:
list_append_pop 93.4 112.7 75.4 74.2 50.8 53.9
deque_append_pop 43.5 57.0 49.4 49.2 42.5 45.5
deque_append_popleft 43.7 57.3 49.7 49.7 42.8 45.5
Timing loop:
loop_overhead 0.5 0.6 0.4 0.3 0.3 0.3备注：以上结果是python 官方 benchmark, Tools/scripts/var_access_benchmark.py, 的运行结果，单位为纳秒，硬件为Intel® Core™ i7-4960HQ 处理器，OS为macOS 64-bit。
注意 Deprecated / Removed
我提取了一些与我们部门产品可能相关度比较高的几点：
（1）Python 3.9 是提供 Python 2向后兼容的最后一个版本，所以在下个版本 Python 3.10 将不在兼容 Python 2。
（2）threading.Thread类的 isAlive() 方法被删除，用is_alive()取代。
（3）base64.encodestring() 和 base64.decodestring() 被删除，用base64.encodebytes() 和 base64.decodebytes() 取代。
（4）json.loads()的encoding参数被删除，encoding必须为UTF-8, UTF-16或UTF-32.
复习 Python 3.8 的几点特性
最后，我们再复习下 python 3.8 的几点新特性，如果工作中没有尝试过，那就马上试试吧。
- 海象操作符 :=
if (n := len(a)) > 10:
print(f"List is too long ({n} elements, expected <= 10)")- Positional-only 参数
def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
print(a, b, c, d, e, f)- f-string支持 =
>>> user = 'eric_idle'
>>> member_since = date(1975, 7, 31)
>>> f'{user=} {member_since=}'
"user='eric_idle' member_since=datetime.date(1975, 7, 31)"
>>> delta = date.today() - member_since
>>> f'{user=!s} {delta.days=:,d}'
'user=eric_idle delta.days=16,075'
>>> print(f'{theta=} {cos(radians(theta))=:.3f}')
theta=30 cos(radians(theta))=0.866References
-
What’s new in python 3.9, https://docs.python.org/3/whatsnew/3.9.html
-
What’s new in python 3.8, https://docs.python.org/3/whatsnew/3.8.html
-
Conda-forge python files, https://anaconda.org/conda-forge/python/files
-
Python 3.9 tar, https://anaconda.org/conda-forge/python/3.9.0/download/win-64/python-3.9.0-h60c2a47_1_cpython.tar.bz2