Python3.12的发布也意味着距离Python3.14只差两个版本，那时应该称Python为π-thon？（谐音哏扣钱 O(∩_∩)O哈哈~
Improved Error Messages
首先，Python3.12改进的第一件事是错误信息的优化。
例如标准库中的模块会在错误信息中给出明确的提示，如果你使用sys的某项功能，但是没有导入sys模块，它就会在报错信息中直接提示“Did you forget to import 'sys'?”（虽然是件小事，并且现在的集成开发工具也会给出一些语法错误的提示，但是对于新手同学来说还是比较友好的。
另外，错误信息也更聪明了，例如一些同学经常犯的错误from y import x写成import x from y，错误信息更加明确，并且会给出正确操作建议：
另外一个比较智能的提示就是如果你引用的某个变量属于self，但是忘写self.，名字也会在错误信息中给出明确的提示：
最后，是ImportError的改进，例如导入模块中的某些东西未生效，那么它会建议你做更正，并给出更正建议：
以上错误信息提示都是一些相对较小的改进，但总体来说，它们确实让Python的编码体验更好，对于新手入坑也更加友好。（将来也许可以用AI来生成更加有针对性的错误信息数据库？
性能提升
第二件事就是性能的提升，性能几乎是Python每个版本都会提及的话题。
在Python3.11中，官方表示在性能提升方面是一个巨大的飞跃（官方文档原话：*Python 3.11 is between 10-60% faster than Python 3.10. On average, we measured a 1.25x speedup on the standard benchmark suite. See Faster CPython for details.*）。
而现在从Python3.11到Python3.12差别不大，但还是有几处调整。
Comprehension inlining
PEP 709: Comprehension inlining
其中一项改进是解析式上下文，字典、列表和集合推导式使用内联，而不是为推导式的每次执行创建一个新的一次性函数对象。这可以将解析的执行速度提高两倍。推导式是Python一个很好的功能，允许我们创建一个列表只用几条简单的规则，在实际应用中也非常广泛。
immortal objects
PEP 683 – Immortal Objects, Using a Fixed Refcount
Python3.12中添加的另一个功能immortal objects（不朽对象），原则上使用Python每个对象都有一个引用计数，用于跟踪对象仍在使用，有些对象是用户创建的，随时都有可能不再需要，而有些对象是系统创建，总是被系统需要，这就是immortal objects，所以它们的引用计数从未更新，保持不变。
现在看来，可能是件微不足道的小事，但它可能对将来的Python有重大影响。我们可以用immortal objects表示一个对象是基本上永远不会改变，如果要避免缓存失效（cache invalidations），避免竞态条件（data race），在这种情况下多个代码要修改相同的数据，如果它们是immortal objects，这就不会改变，这样程序就变得简单多了。
A Per-Interpreter GIL
PEP 684: A Per-Interpreter GIL
Python3.12的下一个新特性A Per-Interpreter GIL给每个子解释器创建GIL。
那么，什么是GIL？
Global Interpreter Lock 全局解释器锁。
GIL是Python解释器中的全局锁，它是一种机制，确保同一时刻只有一个线程在执行Python代码。在多线程程序中，因为GIL的存在，多线程并不能真正并行执行，而是通过竞争GIL的方式来实现对CPU的占用。这也是为什么Python中的多线程程序并不比单线程程序更快的原因之一。
这实际上是Python工作方式的重大改变，PEP 684 由“香农计划”的作者Eric Snow提出，主要是给每个子解释器创建GIL。这使得Python程序能够充分利用多个CPU内核，允许Python实现真正的并行处理。
但是目前只能通过C-API获得，预计3.13中将提供Python API，将会有一个新模块叫做Stdlib。（通过从每个进程一个GIL过渡到每个子解释器一个GIL，其实是Python一个很大的更新，GIL长久以来广受诟病，但没人提出一个合理的解决方案，现在有了，可以看出Python正在采取措施改善多线程并行性。
Optimizations
文档：https://docs.python.org/3/whatsnew/3.12.html#optimizations
还有一些其他的优化也可能有助于改善性能。例如wstr，从Unicode对象中删除wstr和wstr_length成员。它在64位平台上将对象大小减少了8或16字节。这样就可以节省内存，并有可能避免缓存失误及类似的情况。
f-strings
Python3.12的更新使得f-strings的使用变得不那么挑剔，新版取消了最初制定f-strings时的一些限制（最初设置f-strings限制是为了能够在不修改现有词法分析器的情况下将f-strings的解析实现到CPython中，但目前看来，这些限制反而带来了复杂性）。
Python3.12的这些优化将会为终端用户和库开发者带来较大优势，同时也大大降低用于解析f-strings代码的维护成本。
允许重用相同的引号
在3.12之前的版本中以下代码是不被允许的，也就是重用与封闭的f-strings相同的引号会引发SyntaxError（如果f-strings使用单引号，则内部的字符串需要使用双引号或三引号），这意味着我们不得不用不同类型的引号，实际上是一个颇为困扰的问题。
代码语言：javascript复制def main() -> None:
# my_str = f'Hello,{input("Enter your name: ")}!'' # Python3.12之前用法
my_str = f"Hello,{input("Enter your name: ")}!"
print(my_str)
但是现在，这种形式是被允许的，同时也有助于嵌套字符串的运用。虽然是小修小改，但有这个功能还是很不错的。
嵌套字符串：
代码语言：javascript复制def main() -> None:
print(f"""{f'''{f'{f"{1 1}"}'}'''}""")
print(f"{f"{f"{f"{f"{f"{1 1}"}"}"}"}"}")
if __name__ == '__main__':
main()
（但是这样一旦出错就很难查找引号的匹配问题了？
多行表达式和注释
在Python3.11中，f-strings表达式必须在单行中定义，而Python3.12支持定义多行的f-strings，并且可以添加内联注释：
代码语言：javascript复制# author: 测试蔡坨坨
# datetime: 2023/11/5 12:06
# function: Python3.12
def main() -> None:
my_str = f"This is the playlist: {", ".join([
'《天外来物》', # 你就像天外来物一样，求之不得
'《陪你去流浪》', # 我会攥着小糖，眺望你方向
'《小尖尖》' # 我口袋只剩玫瑰一片 此行又山高路远
])}"
print(my_str)
if __name__ == '__main__':
main()
支持反斜杠“”和Unicode字符
在Python3.12之前，f-strings表达式不能包含任何字符。这也影响了Unicode转义序列，因为它们包含以前不能成为f-strings表达式组件一部分的“N”部分。现在Python3.12中f-strings表达式可以包含反斜杠，因此也就可以使用Unicode字符，如下所示：
# author: 测试蔡坨坨
# datetime: 2023/11/5 12:06
# function: Python3.12
def main() -> None:
names = ['测试蔡坨坨', '小趴蔡', '薛之谦', 'joker']
print(f"My name is: {"n".join(names)}")
print(f"My name is: {"N{BLACK HEART SUIT}".join(names)}")
if __name__ == '__main__':
main()
TypedDict
PEP 692: Using TypedDict for more precise **kwargs typing
Python3.12引入了TypedDict类型构造函数，支持字符串键和可能不同类型的值组成字典类型。
如下所示：
代码语言：javascript复制# author: 测试蔡坨坨
# datetime: 2023/11/5 12:06
# function: Python3.12
from typing import TypedDict, Unpack
class Movie(TypedDict):
name: str
year: int
def foo(**kwargs: Unpack[Movie]):
print(type(kwargs))
print(kwargs)
def main() -> None:
movie: dict[str, object] = {"name": "《演员》", "year": 2015}
foo(**movie)
type_movie: Movie = {"name": "《念》", "year": 2023}
foo(**type_movie)
if __name__ == '__main__':
main()
装饰器@override
PEP 698: Override Decorator for Static Typing
Python3.12中还出现的另一个功能，就是新增的装饰器@override关键字，这个功能的作用就是明确指出一个方法覆盖另一个方法，如下所示：
代码语言：javascript复制from typing import override
class Base:
def get_color(self) -> str:
return "blue"
class GoodChild(Base):
@override # ok: overrides Base.get_color
def get_color(self) -> str:
return "yellow"
class BadChild(Base):
@override # type checker error: does not override Base.get_color
def get_colour(self) -> str:
return "red"
注意同名覆盖，函数名字不同则不会覆盖。
新泛型语法
PEP 695: Type Parameter Syntax
PEP 484 下的泛型类和函数是使用冗长的语法来声明的，这使得类型参数的范围不明确，并且需要显示的声明。
PEP 695 引入了一种新的、更紧凑和明确的方法来创建泛型类和函数。
先举个例子看看效果，例如定义一个向量数据类型：
代码语言：javascript复制type Vector = list[float]
def scale[T](scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
return [scalar * num for num in vector]
# passes type checking; a list of floats qualifies as a Vector.
new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])
print(new_vector)
# [2.0, -8.4, 10.8]
将以上代码抽象出来，之前定义泛型类的做法如下：
代码语言：javascript复制from typing import Generic, TypeVar
_T_co = TypeVar("_T_co", covariant=True, bound=str)
class ClassA(Generic[_T_co]):
def method1(self) -> _T_co:
...
而在新语法中，我们只需要如下：
代码语言：javascript复制class ClassA[T: str]:
def method1(self) -> T:
...
之前定义泛型函数：
代码语言：javascript复制from typing import TypeVar
_T = TypeVar("_T")
def func(a: _T, b: _T) -> _T:
...
新语法定义泛型函数：
代码语言：javascript复制def func[T](a: T, b: T) -> T:
...
在新语法中不再需要TypeVar类型强制，只需要用[T]指定，与其他一些编程语言类似。
另一个例子，定义泛型类别名的例子，之前的语法：
代码语言：javascript复制from typing import TypeAlias
_T = TypeVar("_T")
ListOrSet: TypeAlias = list[_T] | set[_T]
新语法使用type语句声明一个类型别名，即typing.TypeAliasType的实例：
代码语言：javascript复制type ListOrSet[T] = list[T] | set[T]
其他
另外Python3.12还有一些小的改动，例如pathlib新增了pathlib.Path.walk()方法，用于遍历目录树并生成其中的所有文件和目录名称，类似os.walk()；CPython支持监控调用的功能，用于监视CPython中的事件，包括调用、返回、异常等；pdb添加方便的变量来临时保存调试会话的值，并提供对当前帧和返回值等值的快速访问（pdb其实就是Python官方提供的命令行debugger工具，在以后的文章中再做详细介绍，这里就不展开了）……
最后就是Python3.12中移除了多个已经弃用的模块，比如asynchat和asyncore已经被asyncio取代；distutils被删除，因为它在Python3.10已经被弃用，而现在通常会使用setuptools来替代；还有一些单元测试unittest中的一些长期弃用的内容也被删除了，不过也不用担心，因为有些方法你可能见都没见过。（更多被删除的内容可以参考官方文档：https://docs.python.org/3/whatsnew/3.12.html#removed。
以上就是我认为Python3.12一些比较有意思的更新点，更多更新内容可参考官方文档：https://docs.python.org/3/whatsnew/3.12.html。
以上，完。
脚踏实地，仰望星空，和坨坨一起学习软件测试，升职加薪！
