Python 3.8의 새로운 기능
Updated:
Python 3.8 버전이 2019년 10월 14일에 Release 되었습니다.
추가된 기능에 대해서 알아보겠습니다.
What’s New In Python 3.8를 참고했습니다.
1. Summary - Release Highlights
1.1. Assignment expressions
더 큰 표현식의 일부로 변수에 값을 대입하는 새로운 문법 := 이 있습니다. 바다코끼리의 눈과 엄니를 닮아서 바다코끼리 연산자(the walrus operator)라고 친근하게 알려져 있습니다.
아래 예에서, 대입 표현식은 len()을 두 번 호출하지 않도록 합니다:
if (n := len(a)) > 10:
print(f"List is too long ({n} elements, expected <= 10)")
매치 오브젝트가 두 번 필요한 정규 표현식 매칭 중에도 유사한 이점이 발생합니다.한 번은 매치가 발생했는지 여부를 테스트하고 다른 하나는 하위 그룹을 추출합니다.
discount = 0.0
if (mo := re.search(r'(\d+)% discount', advertisement)):
discount = float(mo.group(1)) / 100.0
이 연산자는 루프 종료를 테스트하기 위한 값을 계산한 다음 루프 본문에서 동일한 값을 다시 필요로하는 while 루프에도 유용합니다.
# Loop over fixed length blocks
while (block := f.read(256)) != '':
process(block)
필터링 조건에서 계산된 값이 표현식 바디에도 필요한 리스트 컴프리헨션에서 또 다른 사용 사례가 생깁니다:
[clean_name.title() for name in names
if (clean_name := normalize('NFC', name)) in allowed_names]
복잡성을 줄이고 가독성을 개선하는 명확한 사례로 바다코끼리 연산자 사용을 제한하십시오.
자세한 설명은 PEP 572를 참조하십시오.
1.2. Positional-only parameters
일부 함수 매개 변수를 위치적으로 지정해야만 하고 키워드 인자로 사용할 수 없도록 지시하는 새로운 함수 매개 변수 문법 / 이 있습니다. 이것은 Larry Hastings의 Argument Clinic 도구로 어노테이트된 C 함수들에 대해 help()가 보여주는 것과 같은 표기법입니다.
다음 예에서, 매개 변수 a와 b는 위치 전용이며, c나 d는 위치나 키워드일 수 있으며, e나 f는 키워드 전용이어야 합니다:
def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
print(a, b, c, d, e, f)
아래는 유한 호출입니다:
f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)
하지만, 아래 예시들은 잘못된 호출입니다:
f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60) # b cannot be a keyword argument
f(10, 20, 30, 40, 50, f=60) # e must be a keyword argument
이 표기법의 한 가지 사용 사례는 순수 파이썬 함수가 기존 C 코드 함수의 동작을 완전히 흉내 낼 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 내장 divmod() 함수는 키워드 인자를 허용하지 않습니다
def divmod(a, b, /):
"Emulate the built in divmod() function"
return (a // b, a % b)
또 다른 사용 사례는 매개 변수 이름이 도움이 되지 않을 때 키워드 인자를 배제하는 것입니다. 예를 들어, 내장 len() 함수의 서명은 len(obj, /)입니다. 이는 아래와 같은 호출을 금지합니다.
len(obj='hello') # The "obj" keyword argument impairs readability
매개 변수를 위치 전용으로 표시하면 클라이언트 코드를 손상할 위험 없이 매개 변수 이름을 나중에 변경할 수 있다는 추가적인 이점이 있습니다. 예를 들어, statistics 모듈에서, 매개 변수 이름 dist는 나중에 변경될 수 있습니다. 이는 다음과 같은 함수 명세 때문에 가능해졌습니다:
def quantiles(dist, /, *, n=4, method='exclusive')
...
/의 왼쪽에 있는 매개 변수는 가능한 키워드로 노출되지 않기 때문에, 매개 변수 이름은 **kwargs에서 계속 사용할 수 있습니다:
>>> def f(a, b, /, **kwargs):
... print(a, b, kwargs)
...
>>> f(10, 20, a=1, b=2, c=3) # a and b are used in two ways
10 20 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
이는 임의의 키워드 인자를 받아들여야 하는 함수와 메서드의 구현을 크게 단순화합니다. 예를 들어, 다음은 collections 모듈의 코드에서 뽑아온 것입니다:
class Counter(dict):
def __init__(self, iterable=None, /, **kwds):
# Note "iterable" is a possible keyword argument
자세한 설명은 PEP 570을 참고하시면됩니다.
1.3. Parallel filesystem cache for compiled bytecode files
새 PYTHONPYCACHEPREFIX 설정(-X pycache_prefix로도 사용 가능합니다)은 각 소스 디렉터리 내의 기본 __pycache__ 하위 디렉터리 대신 별도의 병렬 파일 시스템 트리를 사용하도록 묵시적 바이트 코드 캐시를 구성합니다.
캐시의 위치는 sys.pycache_prefix로 보고됩니다 (None은 __pycache__ 하위 디렉터리의 기본 위치를 나타냅니다).
1.4. Debug build uses the same ABI as release build
파이썬은 이제 릴리스나 디버그 모드 중 어느 것으로 빌드되더라도 같은 ABI를 사용합니다. 유닉스에서, 파이썬이 디버그 모드로 빌드될 때, 이제 릴리스 모드로 빌드된 C extension과 stable ABI를 사용해서 빌드한 C extension을 로드할 수 있습니다.
릴리스 빌드와 디버그 빌드는 이제 ABI 호환됩니다: Py_DEBUG 매크로를 정의하는 것은 더는 Py_TRACE_REFS 매크로를 암시하지 않습니다, 이는 ABI 비 호환성만 도입할 뿐입니다. sys.getobjects() 함수와 PYTHONDUMPREFS 환경 변수를 추가하는 Py_TRACE_REFS 매크로는 새로운 ./configure --with-trace-refs 빌드 옵션을 사용하여 설정할 수 있습니다.
유닉스에서, C extension은 안드로이드와 Cygwin을 제외하고는 더는 libpython에 링크되지 않습니다. 이제 정적으로 링크된 파이썬이 공유 라이브러리 파이썬을 사용하여 빌드된 C extension을 로드할 수 있습니다.
유닉스에서, 파이썬이 디버그 모드로 빌드될 때, 임포트는 이제 릴리스 모드로 컴파일된 C extension과 stable ABI로 컴파일된 C extension도 찾습니다.
파이썬을 응용 프로그램에 내장하려면, 새로운 --embed 옵션을 python3-config --libs --embed에 전달하여 -lpython3.8을 얻어야 합니다 (응용 프로그램을 libpython에 링크합니다). 3.8 이하를 모두 지원하려면, 먼저 python3-config --libs --embed를 시도하고, 실패하면 python3-config --libs(--embed 없이)로 대체하십시오.
파이썬을 응용 프로그램에 내장하기 위해, pkg-config python-3.8-embed 모듈을 추가했습니다: pkg-config python-3.8-embed --libs 는 -lpython3.8을 포함합니다. 3.8 이하를 모두 지원하려면, 먼저 pkg-config python-X.Y-embed --libs 를 시도하고, 실패하면 pkg-config python-X.Y --libs(--embed 없이)로 대체하십시오 (X.Y를 파이썬 버전으로 교체하십시오).
반면에, pkg-config python3.8 --libs 는 더는 -lpython3.8을 포함하지 않습니다. C extension은 libpython에 링크되어서는 안 됩니다 (안드로이드와 Cygwin은 예외인데, 이들은 스크립트로 처리됩니다); 이 변경은 의도적으로 이전 버전과 호환되지 않습니다.
1.5. f-strings support = for self-documenting expressions and debugging
f-string에 = 지정자를 추가했습니다. f'{expr=}'과 같은 f-string format specifiers의 텍스트, 등호, 평가된 표현식의 표현(repr)으로 확장됩니다. 아래는 예시입니다:
>>> user = 'eric_idle'
>>> member_since = date(1975, 7, 31)
>>> f'{user=} {member_since=}'
"user='eric_idle' member_since=datetime.date(1975, 7, 31)"
일반적인 f-string format specifiers 를 사용하면 표현식의 결과가 표시되는 방식을 더 잘 제어할 수 있습니다:
>>> delta = date.today() - member_since
>>> f'{user=!s} {delta.days=:,d}'
'user=eric_idle delta.days=16,075'
The = specifier will display the whole expression so that calculations can be shown:
= 연산자는 계산을 표시할 수 있도록 전체 표현식을 표시합니다:
>>> print(f'{theta=} {cos(radians(theta))=:.3f}')
theta=30 cos(radians(theta))=0.866
1.6. PEP 578: Python Runtime Audit Hooks
이 PEP는 Audit Hook과 확인된 Verified Open Hook을 추가합니다. 둘 다 파이썬과 네이티브 코드에서 사용 가능해서, 순수 파이썬 코드로 작성된 응용 프로그램과 프레임워크가 추가 알림을 활용할 수 있도록 함과 동시에 embedder나 시스템 관리자가 감사가 항상 활성화된 파이썬 빌드를 배치할 수 있도록 합니다.
자세한 설명은 PEP 578을 참조하십시오.
1.7. PEP 587: Python Initialization Configuration
PEP 587은 파이썬 초기화를 구성하는 새로운 C API를 추가하여 전체 구성에 대한 세밀한 제어와 개선된 에러 보고를 제공합니다.
New structures:
PyConfigPyPreConfigPyStatusPyWideStringList
New functions:
PyConfig_Clear()PyConfig_InitIsolatedConfig()PyConfig_InitPythonConfig()PyConfig_Read()PyConfig_SetArgv()PyConfig_SetBytesArgv()PyConfig_SetBytesString()PyConfig_SetString()PyPreConfig_InitIsolatedConfig()PyPreConfig_InitPythonConfig()PyStatus_Error()PyStatus_Exception()PyStatus_Exit()PyStatus_IsError()PyStatus_IsExit()PyStatus_NoMemory()PyStatus_Ok()PyWideStringList_Append()PyWideStringList_Insert()Py_BytesMain()Py_ExitStatusException()Py_InitializeFromConfig()Py_PreInitialize()Py_PreInitializeFromArgs()Py_PreInitializeFromBytesArgs()Py_RunMain()
이 PEP는 이러한 내부 구조체에 _PyRuntimeState.preconfig(PyPreConfig 타입)와 PyInterpreterState.config (PyConfig 타입) 필드를 추가합니다. PyInterpreterState.config는 전역 구성 변수와 기타 내부(private) 변수를 대체하는 새로운 참조 구성이 됩니다.
설명서는 파이썬 초기화 구성을 참조하십시오.
자세한 설명은 PEP 587을 참조하십시오.
1.8. Vectorcall: a fast calling protocol for CPython
vectorcall 프로토콜은 Python/C API에 추가됩니다. 이미 다양한 클래스에 대해 수행된 기존 최적화를 공식화하기 위한 것입니다. 호출 가능을 구현하는 모든 확장 유형은 이 프로토콜을 사용할 수 있습니다.
이것은 현재 잠정적이며, 목표는 파이썬 3.9에서 완전히 공개하는 것입니다.
자세한 설명은 PEP 590을 참조하십시오.
1.9. Pickle protocol 5 with out-of-band data buffers
멀티 코어나 멀티 머신 프로세싱을 활용하기 위해 pickle을 사용해서 파이썬 프로세스 간에 큰 데이터를 전송할 때, 메모리 복사를 줄이고 데이터 종속적 압축과 같은 사용자 정의 기술을 적용하여 전송을 최적화하는 것이 중요합니다.
pickle 프로토콜 5는 통신 계층의 재량에 따라 PEP 3118 호환 데이터가 주 피클 스트림과 별도로 전송될 수 있는 아웃 오브 밴드 버퍼를 지원합니다.
자세한 설명은 PEP 574를 참조하십시오.
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