# 版本

Python 的版本主要分为 2.× 、 3.× 两个系列。

Python3 计划每年发布一个新的子版本，每次只增加两三种新语法。
使用时当然选择越新的 Python 版本越好，版本越老的代码越难维护。
维护老版本的代码时，需要了解各版本之间的主要差异。有时看到一些代码的语法特点，可以大致猜出它是什么版本。

# Python2 与 Python3

从 Python2 到 Python3 是一个大版本升级，有很多不向下兼容的差异，导致很多 Python2 的代码不能被 Python3 解释器运行，或者反之。
2020 年，Python 官方停止对 Python2 的维护，所有老代码都会超过保质期。

差异点	Python2	Python3
输出方式	用 print 关键字，比如 `print "Hello"`	用 print()函数，比如 `print("Hello")`
输入方式	用 raw_input()函数	用 input()函数
字符串的编码格式	默认采用 ASCII	默认采用 Unicode
格式化字符串的方式	用 % ，比如 `"Hello, %s" % ("World")`	用 format()函数，比如 `"Hello, {}".format('World')`
源文件的编码格式	默认采用 ASCII ，因此使用中文时要在源文件开头加上一行 `# -- coding: utf-8 --`	默认采用 uft-8
...	...	...

# Python2 系列

Python2.0 ：2000 年发布https://www.python.org/downloads/release/2.0/ (opens new window)
Python2.1 ~ Python2.6 略
Python2.7 ：2010 年发布https://www.python.org/downloads/release/python-270/ (opens new window) ，这是 Python2 的最后一个子版本。

# Python3 系列

Python3.0 ：2008 年发布https://www.python.org/download/releases/3.0/ (opens new window)
Python3.1 ~ Python3.3 略

# Python3.4

2014 年发布：https://www.python.org/downloads/release/python-340/ (opens new window)
采用 pip 作为 Python 包的默认安装方式。

增加标准库 pathlib ，用于按面向对象的方式操作文件路径。如下：

>>> from pathlib import Path
>>> p = Path('/root/test/1.py')
>>> p.name
'1.py'
>>> p.suffix
'.py'
>>> p.exists()
False

增加标准库 enum ，用于定义枚举类。如下：

>>> from enum import Enum
>>>
>>> class Test(Enum):
...     a = 1
...     b = 2
...     c = 3
...
>>> Test.a
<Test.a: 1>
>>> Test['a']     # 可按名字索引
<Test.a: 1>
>>> list(Test)    # 可迭代
[<Test.a: 1>, <Test.b: 2>, <Test.c: 3>]

增加标准库 asyncio ，用于实现异步 IO 。
增加标准库 statistics ，提供了求平均值、中位数、方差等运算的函数。
增加标准库 tracemalloc ，用于跟踪内存分配的情况，方便调试。

# Python3.5

2015 年发布：https://www.python.org/downloads/release/python-350/ (opens new window)

扩展了迭代拆包运算符 * 、字典拆包运算符 ** 的语法。

可以在元组、列表、集合、字典表达式中使用：

>>> *range(4)
SyntaxError: can't use starred expression here
>>> *range(4), 4
(0, 1, 2, 3, 4)
>>> [*range(4), 4]
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> {'a': 1, **{'b': 2}}
{'a': 1, 'b': 2}

可以同时多次使用：

>>> print(*[1], *[2], *{'c': 3})
1 2 c
>>> dict(**{'a': 1}, **{'b': 2})
{'a': 1, 'b': 2}

增加语法：使用 Python2 风格的百分号 % 来格式化字符串。
```
>>> '%a' % 3.14
'3.14'
>>> b'%a' % 3.14
b'3.14'
```

增加关键字 async、await ，用于定义协程：

async def read_db(db):
    data = await db.fetch('SELECT ...')

增加语法：类型注释（type annotations）。

对于函数，可以用冒号 : 添加形参的注释，用 -> 添加返回值的注释。这些注释会存储在函数的 __annotations__ 属性中：

>>> def fun1(a, b: "字符串或 None", c: int = 0) -> int:
...     pass
...
>>> fun1.__annotations__
{'b': '字符串或 None', 'c': <class 'int'>, 'return': <class 'int'>}

对于变量，可以用冒号 : 添加注释：

>>> x : int             # 该语句可以执行，但并不会创建变量 x
>>> x
NameError: name 'x' is not defined
>>> x : int = 1         # 添加类型注释并赋值
>>> x
1

类型注释可以是任意可执行的表达式。例如：

>>> x : int             # 该注释为一个类型，不会强制类型检查，但可以供 IDE 等工具进行静态类型检查
>>> x : 'Hello'         # 该注释为一个 str 值
>>> x : print('Hello')  # 该注释为一个语句
Hello

增加标准库 typing ，定义了一些类型，常用于类型注释。
增加标准库 zipapp ，用于将 Python 脚本打包成可执行的归档文件，扩展名为 .pyz 。

# Python3.6

2016 年发布：https://www.python.org/downloads/release/python-360/ (opens new window)
dict 中的元素以前是按 key 顺序存储：
```
>>> {2:'', 1:''}
{1: '', 2: ''}
```
现在会按插入顺序存储：
```
>>> {2:'', 1:''}
{2: '', 1: ''}
```

增加语法：在数字中插入下划线作为分隔符，提高可读性。

>>> 1_000_111_000
1000111000
>>> '{:_}'.format(1000000)    # 格式化字符串时也可输出下划线
'1_000_000'

增加语法：给字符串加上前缀 f 之后，就会执行花括号 {} 内的语句。
```
>>> a = 1
>>> f'a={a}'
'a=1'
>>> f'{int(1) + 2}'
'3'
```

增加一种定义元类的方法：给类定义 __init_subclass__() 方法，用于初始化子类。如下：

class TestBase:
    subclasses = []

    def __init_subclass__(cls, *args, **kwargs):
        super().__init_subclass__(*args, **kwargs)
        cls.subclasses.append（cls）

增加标准库 secrets ，用于生成安全的随机数。
- 原有的 random 模块生成的随机数可能被预测，不适合用作密码、加密密钥，否则存在安全隐患。

# Python3.7

2018 年发布：https://www.python.org/downloads/release/python-370/ (opens new window)

# Python3.8

2019 年发布：https://www.python.org/downloads/release/python-380/ (opens new window)

增加语法：赋值表达式，用于给表达式中的变量赋值。

if a := input():    # 相当于先执行 a = input(); 再执行 if a:
    print(a)

>>> (a := 0) + 1
1
>>> a
0

增加语法：定义函数时，在正斜杆 / 之前的参数都会被视作位置参数。

>>> def fun1(a, b, c=0, /, *args, **kwargs):
...     pass
...
>>> fun1(1, 2, 3)
>>> fun1(1, 2)

增加语法：在 f-string 中用 {var} 或 {var=} 的格式插入变量的值，比 str.format() 更方便。

>>> f'{a}'
NameError: name 'a' is not defined    # 读取不存在的变量时会报错
>>> a = 1
>>> f'{a}'
'1'
>>> f'{a=}'
'a=1'
>>> f'DEBUG: {id(1)=}'			# 也可插入函数的返回值，会自动转换成 str 类型
'DEBUG: id(1)=140298296357120'

支持在 finally 语句块中使用 continue 关键字。
multiprocessing 模块增加一个 SharedMemory 类，用于创建进程之间的共享内存。

# Python3.9

2020 年发布：https://www.python.org/downloads/release/python-390/ (opens new window)

dict 类增加合并运算符 |、更新运算符 |= 。

以前合并字典的方式主要有两种：

{**d1, **d2}
d1.update(d2)   # update() 方法会改变字典的内容

例如：

>>> d1 = {1: 'A'}
>>> d2 = {2: 'B'}
>>> {**d1,  **d2}
{1: 'A', 2: 'B'}
>>> d1.update(d2)
>>> d1
{1: 'A', 2: 'B'}

现在可以通过运算符合并字典：

>>> d1 = {1: 'A'}
>>> d2 = {2: 'B'}
>>> d1 | d2         # 相当于 {**d1, **d2}
{1: 'A', 2: 'B'}
>>> d1 |= d2        # 相当于 d1.update(d2)
>>> d1
{1: 'A', 2: 'B'}

str 类增加两个方法 removeprefix()、removesuffix() 。如下：

>>> s = 'Hello'
>>> s.rstrip('lo')          # 以前的 rstrip() 方法会删除右侧所有匹配的单个字符
'He'
>>> s.removesuffix('lo')    # 现在的 removesuffix() 方法只会删除匹配的子字符串
'Hel'

其原理为：

def removeprefix(self: str, prefix: str, /) -> str:
    if self.startswith(prefix):
        return self[len(prefix):]
    else:
        return self[:]

支持将大部分内置类型的类名用作函数实参，便于声明注释。如下：

>>> T = type[int]
>>> T
type[int]
>>> list[str] == list[str]
True
>>> tuple[int, ...]
tuple[int, ...]
>>> def fun1(x: dict[str, list[int]]):
...     pass
...

# Python3.10

2021 年发布：https://www.python.org/downloads/release/python-3100/ (opens new window)
增加语法：match-case 模式匹配。

增加语法：用 | 运算符连接多个类型，表示 Union 类型。

>>> int | str               # 相当于 typing.Union[int, str]
>>> isinstance(1, int|str)  # 相当于 isinstance(1, (int, str)) 或 isinstance(1, typing.Union[int, str])
True
>>> issubclass(set, int|str)
False

调用 open() 函数时，允许传入参数 encoding='locale' ，等价于 encoding=None ，表示采用当前平台的默认编码格式。

# Python3.11

于 2022 年发布：https://www.python.org/downloads/release/python-3110/ (opens new window)
CPython 解释器优化了加载模块、调用函数等操作，使得 Python3.11 比 Python3.10 的启动速度、运行速度快了 10%~60% 。

增加了标准异常类型 BaseExceptionGroup、ExceptionGroup ，用于将多个异常打包为一组。异常组只能用语法 except* 捕捉。

例：

>>> try:
...     raise ExceptionGroup('异常组1', ([    # 创建异常组时，需要传入组名，和一组异常对象。支持嵌套异常组
...         KeyError('invalid key'),
...         TypeError('invalid type'),
...         ValueError('invalid value'),
...     ]))
... except* TypeError as e:
...     print('A')
... except* (TypeError, ValueError) as e:
...     print('B')
...
A
B
  + Exception Group Traceback (most recent call last):
  |   File "<stdin>", line 2, in <module>
  | ExceptionGroup: 异常组1 (1 sub-exception)
  +-+---------------- 1 ----------------
    | KeyError: 'invalid key'
    +------------------------------------

try 一个异常组时，会从上往下检查各个 except* 。
- 每个 except* 可以指定一个或多个异常，只要任一异常包含于异常组，则执行该 except* 子句。然后从异常组删除已捕捉的异常，继续匹配之后的 except* 。
- 一个普通异常最多触发一个 except 子句，而一个异常组可能触发多个 except* 子句。
- 如果 except* 没有捕捉异常组中的全部异常，则剩下的异常会被抛出。

打印 tracebacks 异常信息时，能更准确地指出引发异常的代码位置。
- 以前，Python 解释器在执行 Python 程序时，只知道当前执行的是哪条字节码。现在，用两个 uint8_t 数据类型记录每条字节码的起始偏移量、结束偏移量，从而能根据已执行的偏移量，判断目前执行到哪条字节码的哪个位置。
- 例如编写一个 test.py 脚本：
```
1 + 2/0 + 3
```
  然后用 python 命令执行：
```
[[email protected] ~]# python test.py
Traceback (most recent call last):
  File "/root/test.py", line 1, in <module>
    1 + 2/0 + 3
        ~^~
ZeroDivisionError: division by zero
```
  倒数第二行信息是 Python3.11 才能打印的，指出这行代码的哪个位置引发了异常。
- 缺点：
  - pyc 文件、内存中的字节码体积会增大 22% 。不过一般 Python 程序的字节码总共只有几十 MB ，影响小。
  - 用 Python 解释器交互式编程时，没有该功能。