Python函数库新特性与使用指南：提高编程效率和代码架构

Python函数库新特性

1、类型注解：Python 3.5引入了类型注解，允许在函数定义中指定参数和返回值的类型，这有助于提高代码的可读性和健壮性。

2、函数式编程：Python 3.8引入了函数式编程的一些新特性，如赋值表达式（：=）和海象操作符（：），这些特性使得编写更简洁、高效的代码成为可能。

3、新的内置函数：Python 3.9引入了一些新的内置函数，如format_map()和match_case()，这些函数可以帮助我们更方便地处理数据和字符串。

4、异步编程：Python 3.5引入了asyncio库，支持异步编程，这使得我们可以同时执行多个任务，提高程序的性能。

使用指南

1、安装和使用第三方库：可以使用pip或conda等包管理器来安装和管理第三方库，要安装numpy库，可以在命令行中输入以下命令：

pip install numpy

2、导入和使用库：在Python文件中，可以使用import语句来导入库，要导入numpy库，可以在文件开头添加以下代码：

import numpy as np

可以使用库中的函数和类，创建一个numpy数组并对其进行操作：

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)  # 输出：[1 2 3]

3、使用类型注解：在函数定义中，可以使用冒号（：）来指定参数和返回值的类型。

def add(a: int, b: int) > int:
    return a + b

4、使用函数式编程特性：在Python 3.8及更高版本中，可以使用方法解析（如functools.partial()）和海象操作符来实现函数式编程。

from functools import partial
def multiply(a, b):
    return a * b
multiply_by_two = partial(multiply, b=2)
result = multiply_by_two(3)  # 输出：6

5、使用新的内置函数：Python 3.9引入了新的内置函数，如format_map()和match_case()。

data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
formatted_data = format_map(lambda x: f"{x}={data[x]}", data)
print(formatted_data)  # 输出：['a=1', 'b=2', 'c=3']

6、使用异步编程：要使用异步编程，需要导入asyncio库，并使用async和await关键字。

import asyncio
import random
async def fetch(url):
    await asyncio.sleep(random.randint(1, 3))
    return url + " fetched"
async def main():
    urls = ["https://example.com", "https://example.org", "https://example.net"]
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)  # 输出：['https://example.com fetched', 'https://example.org fetched', 'https://example.net fetched']
asyncio.run(main())