Python 3.5 和 Python 3.8 是 Python 3.x 分支中广受欢迎的两个版本，它们之间存在一些关键差异，影响着开发人员体验和应用程序的性能。本文将深入探讨 Python 3.5 和 3.8 之间的区别，从语言特性到性能增强。
语言特性
1. 字典顺序比较：
Python 3.5 引入了 __lt__() 和 __gt__() 魔术方法，允许字典之间进行顺序比较。在 Python 3.8 中，这些方法被标准化，并添加了 __le__() 和 __ge__() 运算符。
2. 字符串格式化：
Python 3.8 通过 f-string 的增强改进了字符串格式化。f-string 允许使用花括号语法在字符串中嵌入表达式。Python 3.5 不支持此特性。
3. 类型标注：
Python 3.5 引入了 PEP 484，引入了类型标注，但它是可选的。Python 3.8 进一步发展了类型标注，并添加了 typing.TypedDict 和 dataclasses 模块，以改进数据类型的表示和验证。
性能增强
1. 字典实现：
Python 3.8 对字典的内部实现进行了显着改进，显着提高了查找和插入操作的性能。
2. 列表推导：
Python 3.8 通过引入窥视优化提高了列表推导的性能。此优化减少了创建临时列表的需要，从而提高了效率。
3. 垃圾回收：
Python 3.8 改进了垃圾回收器，减少了暂停时间，从而提高了应用程序的整体响应能力。
其他差异
1. asyncio：
Python 3.8 对 asyncio 库进行了重大更新，包括改进的同步原语和对线程池的支持。
2. 用于数据科学：
Python 3.8 引入了 Numba 0.45，这是一个用于优化 NumPy 函数的编译器。这显著提高了科学计算和机器学习应用程序的性能。
3. 用于机器学习：
Python 3.8 添加了 Scikit-Learn 0.22，这是一个机器学习库，提供了许多新的算法和改进。
问答
1. Python 3.8 中有哪些新的类型标注特性？
typing.TypedDictdataclasses
2. Python 3.8 如何提高字典性能？
- 改进了内部实现
3. Python 3.8 中有哪些用于数据科学的改进？
- Numba 0.45
4. Python 3.8 中有哪些用于机器学习的改进？
- Scikit-Learn 0.22
5. Python 3.8 中字符串格式化有何差异？
- f-string 的增强
原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_22681.html
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