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Python 3.9

Neue Coding Features im Überblick

28.05.2020
Von 
Serdar Yegulalp ist als Autor bei der InfoWorld tätig und betreibt unter anderem den InfoWorld Tech Watch news analysis blog.
Die nächste Version der Programmiersprache Python wird schneller, performanter und vielschichtiger. Wie und warum lesen Sie hier.
Python wird mit Version 3.9 schneller und besser. Wir haben alle wesentlichen Neuerungen für Sie zusammengefasst.
Python wird mit Version 3.9 schneller und besser. Wir haben alle wesentlichen Neuerungen für Sie zusammengefasst.
Foto: Trismegist san - shutterstock.com

Die Python Software Foundation hat bereits vor einiger Zeit die erste Beta-Version von Python 3.9 enthüllt. Mit dem Release dieser Beta stehen alle wesentlichen neuen Features der neuen Python-Version, die im Oktober 2020 zur Verfügung stehen soll, fest. Wir haben alle wesentlichen Neuerungen von Python 3.9 für Sie zusammengetragen.

Python jährlich ab 2020

Bislang wurde Python regelmäßig im Abstand von 18 Monaten weiterentwickelt. Mit Python 3.9 wird nun ein Verbesserungsvorschlag akzeptiert und umgesetzt - nämlich ein jährlicher Release-Zyklus.

Das hat einerseits weniger Features pro release zur Folge, bedeutet andererseits aber schnelleres Feedback beim Feature Testing, weniger potenzielle 'breaking changes' für jedes Release und dadurch einen erhöhten Anreiz für die Nutzer und Linux Distribution Manager, Python häufiger upzugraden. Ein weiterer, positiver Nebeneffekt: Neue Features, die erst relativ spät im Entwicklungszyklus hinzugefügt werden, können schneller zum Release gebracht werden.

Die neue Python Timeline sieht den Release von Version 3.9 für den Oktober 2020 vor. Der offizielle Startschuss für die Pre-Alpha-Entwicklung von Python 3.10 fiel bereits Mitte Mai 2020 und wird entsprechend im Oktober 2021 folgen.

Python wird schneller

Bislang konnte jede Version von Python mit Performance-Verbesserungen im Vergleich zum Vorgänger aufwarten. Python 3.9 kommt dabei mit zwei großen Neuerungen, die die Programmiersprache wesentlich performanter machen - ohne dass dazu Änderungen an bereits existierendem Code nötig wären.

Die erste Verbesserung steht mit dem in Python 3.8 eingeführten vectorcall-Protokoll in Zusammenhang. vectorcall minimiert beziehungsweise eliminiert temporary objects und beschleunigt dadurch viele gängige function calls. Bei Python 3.9 nutzen zahlreiche Python Built-ins range, tuple, set, frozenset, list, dict intern vectorcall, um schneller zu laufen.

Die zweite Performance-Verbesserung für die Coding-Sprache entsteht durch ein verbessertes Parsing des Python-Quellcodes. Der neue Parser für die CPython-Laufzeitumgebung wurde nicht darauf ausgelegt, Performance-Probleme zu beheben, sondern eher darauf, die internen Inkonsistenzen des Original-Parsers zu kaschieren. Ein positiver Nebeneffekt ist jedenfalls schnelleres Parsing - insbesondere, wenn es um große Mengen von Quellcode geht.

Python wird funktionaler

Python 3.9 bringt neue Funktionen für strings und dictionaries. Neue Funktionen zum Entfernen von Präfixen und Suffixen bei strings dürften von den Nutzern besonders freudig aufgenommen werden, schließlich kosteten vor allem solche aufwändigen, manuellen Prozesse bisher viel Zeit und Mühe.

Für dictionaries stehen mit der neuen Python-Version sogenannte union operators zur Verfügung - einer um zwei dictionaries zu einem neuen zu vereinen, ein anderer um die Inhalte eines dictionary mit denen eines anderen upzudaten.

Python wird konsistenter

Mit den letzten Versionen hat Python den Support für type hinting weiter ausgebaut - im Wesentlichen zu Gunsten von Lintern und Code Checkern. Type hinting stellt ein gutes Werkzeug dar, um die Konsistenz großer Codebasen sicherzustellen.

Zwei neue Features in Sachen type hinting halten in Python 3.9 Einzug: Type hints stehen nun auch für die Inhalte von lists oder dictionaries nativ zur Verfügung. So lassen sich lists beispielsweise als list[int] beschreiben - ohne die typing library nutzen zu müssen.

Die zweite Neuerung in Sachen Typing-Mechanismen sind flexible function und variable annotations. Dieses Feature erlaubt Ihnen die Nutzung von Annotated, um zu beschreiben, dass Metadaten genutzt werden sollen, die mit Linting Tools oder in der Laufzeitumgebung überprüft werden. Annotated[int, ctype("char")] könnte beispielsweise zum Einsatz kommen, um ein integer zu beschreiben, das als char in C behandelt werden soll. Standardmäßig würde Python keinen Gebrauch von einer solchen Annotation machen - wohl aber Code Linter.

Python hat auch neue innere Werte

Am "Innenleben" der Programmiersprache tut sich mit Version 3.9 einiges: Die Art und Weise, in der die Modules mit der Import-Maschinerie interagieren, wurde vollständig überarbeitet. Python Extensions, die in C geschrieben sind, können nun über einen neuen Loading-Mechanismus importiert werden - was dazu führt, dass sie beim Import eher wie reguläre Python-Module behandelt werden. Zahlreiche Module in der neuen Python Standard-Bibliothek unterstützen neuerdings:

_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref

Der neue Loading-Mechanismus erlaubt nicht nur eine flexiblere Handhabung von Extension Modules, sondern ermöglicht auch weitere neue Möglichkeiten wie Advanced Hooking Behaviors.

Darüber hinaus wurde eine stable internal ABI (Application Binary Interface, Binärschnittstelle) für CPython integriert, die über die Lebensdauer von Python 3 beibehalten werden soll. Jede bisherige, große Python-Revision war mit der ABI vorheriger Versionen inkompatibel, weswegen Extension Modules für jede neue Version neu kompiliert werden mussten. Das ändert sich mit Python 3.9 - dann unterstützen die folgenden Module der Standard-Bibliothek die stable ABI:

audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.com. (fm)