Python 3.11: Gründliche Erklärung – Geschwindigkeit, Neuheiten, Installation, Kompatibilität

目次

1. Was ist Python 3.11? [Überblick und Hintergrund der Veröffentlichung]

Das Erscheinen von Python 3.11 und der Grund für die Aufmerksamkeit

Python 3.11 ist eine der neuesten Versionen der Python-3-Reihe, die am 24. Oktober 2022 offiziell veröffentlicht wurde. Im Vergleich zur vorherigen Version Python 3.10 legt diese Version großen Fokus auf Leistungsverbesserungen und die Verbesserung der Entwicklererfahrung, wobei zahlreiche Verbesserungen hinzugefügt wurden. Bisher hat Python durch seine Benutzerfreundlichkeit und die reiche Sammlung von Bibliotheken in allen Bereichen wie Webentwicklung, Datenanalyse, KI und Automatisierung Unterstützung gefunden. Unter diesen hebt sich Python 3.11 hervor, indem es „schneller und klarer“ anstrebt, mit dramatischen Verbesserungen der Ausführungsgeschwindigkeit und weiterer Evolution der Typ-Hinweise, um zu einer raffinierteren Sprachspezifikation zu werden.

Entwicklungshintergrund und die Bemühungen des CPython-Teams

Die Entwicklung von Python 3.11 wurde hauptsächlich vom CPython-Team (der offiziellen Implementierung von Python) geleitet, wobei die Leistungsverbesserung das primäre Ziel war. Insbesondere das „Faster CPython“-Projekt von Mark Shannon, einem Python-Entwickler bei Google, war das zentrale Unterfangen. Dieses Projekt zielt langfristig auf eine „Fünffache Geschwindigkeitssteigerung“ ab und hat in 3.11 als ersten Schritt eine Beschleunigung von bis zu 60 % erreicht. Dies zielt darauf ab, Python auch in Bezug auf die Ausführungsgeschwindigkeit auf ein wettbewerbsfähiges Niveau mit anderen Sprachen zu heben.

Unterschiede zu Python 3.10: Was hat sich stark verändert?

Python 3.11 weist im Vergleich zur vorherigen Version 3.10 folgende große Veränderungen auf.
  • Erhebliche Verbesserung der Ausführungsgeschwindigkeit (CPython-Optimierung)
  • Funktionserweiterung der Typ-Hinweise (Self, TypeVarTuple usw.)
  • Einführung neuer Syntax (Hinzufügung von Ausnahmegruppen)
  • Natives Support für TOML-Dateien
Python 3.10 war durch „Syntaxverbesserungen“ gekennzeichnet, während 3.11 einen praktischen Update darstellt, der sich auf „Ausführungsleistung“ und „Entwicklungsleichtigkeit“ konzentriert.

Warum sollte man jetzt Python 3.11 verwenden?

Python 3.11 bietet nicht nur neue Funktionen, sondern auch zahlreiche Verbesserungen, die im tatsächlichen Entwicklungsalltag nützlich sind, wie „Beschleunigung der Ausführungsgeschwindigkeit“ und „Verbesserung der Typsicherheit“. Insbesondere in Bereichen wie Geschäftsanwendungen oder KI-Modellen, wo Leistung gefordert wird, wird der Wechsel von älteren Versionen empfohlen. Außerdem schreitet in der Python-Community die Aktualisierung von Bibliotheken voran, die auf Version 3.11 basieren, und es wird erwartet, dass sie sich als zukünftiger Standard etabliert.

2. [Der Kern der Beschleunigung] Leistungssteigerung von Python 3.11

Bis zu 60 % schnellere Ausführung, was ist der Grund dafür?

Das größte Highlight von Python 3.11 ist unzweifelhaft die Verbesserung der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Laut offizieller Ankündigung wurde im Vergleich zu Python 3.10 durchschnittlich um etwa 25 %, maximal um 60 % eine Beschleunigung erreicht. Dies ist eine Evolution, die sich direkt auf die wahrgenommene Geschwindigkeit in einer breiten Palette von Szenarien auswirkt, von der Ausführung alltäglicher Skripte bis hin zur Verarbeitung großer Datenmengen. Diese Geschwindigkeitssteigerung beschränkt sich nicht auf eine bloße Optimierung des Compilers, sondern wurde durch Eingriffe in die internen Prozesse des CPython selbst, der die Basis von Python bildet, erreicht.

Was ist das Faster CPython-Projekt?

Im Hintergrund dieser Beschleunigung steht das erwähnte «Faster CPython-Projekt». Unter der Leitung von Mark Shannon von Google wird schrittweise eine Optimierung durchgeführt, um die Ausführungsgeschwindigkeit von Python dramatisch zu verbessern. In Python 3.11 wurden folgende spezifischen Verbesserungen vorgenommen:
  • Überarbeitung des Befehlssatzes des Interpreters Die Bytecode-Befehle wurden organisiert und vereinfacht, was eine effizientere Ausführung ermöglicht.
  • Implementierung von «Zero-cost exception handling» Der Mechanismus für die Ausnahmebehandlung wurde leichter gemacht, sodass der Einfluss auf die Leistung bei Verwendung von try-except-Anweisungen geringer wird.
  • Beschleunigung der Funktionsaufrufe Die Verarbeitung der Aufrufe von Python-Funktionen wurde vereinfacht, was die Ausführung funktionsbasierter Code erheblich beschleunigt.
  • Internes Caching für häufige Operationen Attributezugriffe, Vergleichsoperationen usw., häufig verwendete Operationen wurden effizienter.
Diese Verbesserungen sind für Entwickler sehr attraktiv, da sie Python-Code ohne große Änderungen direkt schneller ausführen lassen.

Benchmark-Vergleich: Python 3.10 vs 3.11

Das Folgende ist ein Beispiel für Vergleichsergebnisse unter Verwendung der «pyperformance»-Benchmark-Suite, die offiziell von Python bereitgestellt wird:
TestinhaltPython 3.10Python 3.11Verbesserungsrate
Datei-Lesevorgang1,00 s0,78 sca. 22 % Verbesserung
JSON-Parsing0,95 s0,70 sca. 26 % Verbesserung
Komplexe Rekursion2,40 s1,45 sca. 40 % Verbesserung
Regex-Matching1,20 s0,85 sca. 29 % Verbesserung
※ Die Werte variieren je nach Umgebung und Code, aber insgesamt ist eine erhebliche Verbesserung zu beobachten.

Auswirkungen auf die Entwicklungspraktiken

Python wurde oft als «langsam» bezeichnet, aber mit dem Erscheinen von 3.11 werden die Schwächen in Bezug auf die Ausführungsleistung erheblich verbessert. In allen Bereichen wie Web-Apps, Batch-Verarbeitung, Machine-Learning-Pipelines usw. hat der Nutzen von Python weiter zugenommen. Insbesondere der Umstand, dass diese Leistung ohne JIT (Just-In-Time)-Kompilierung erreicht wird, ist ein wichtiger Punkt für Umgebungen, die Stabilität und Portabilität priorisieren.

Die Welle der Beschleunigung setzt sich in Python 3.12 und höher fort

Das Faster CPython-Projekt ist für Python 3.12, 3.13 und darüber hinaus geplant, weiterzuführen. In Zukunft werden weitere JIT-ähnliche Ansätze und Überarbeitungen des GC (Garbage Collection) usw. in Betracht gezogen. Python entwickelt sich stetig zu einer Sprache, die nicht nur einfach zu schreiben, sondern auch schnell ist.

3. Zusammenfassung der wichtigsten neuen Funktionen in Python 3.11

Die Einführung neuer Ausnahmegruppen (ExceptionGroup)

In früheren Versionen von Python war es schwierig, mehrere Ausnahmen gleichzeitig zu handhaben. In Python 3.11 wurde dies durch die Einführung der ExceptionGroup-Klasse und der except*-Syntax gelöst. Diese Funktion entfaltet besonders ihre Stärke in Fällen, in denen mehrere Ausnahmen gleichzeitig in asynchronen oder parallelen Verarbeitungen auftreten.
try:
    raise ExceptionGroup("Mehrere Ausnahmen", [ValueError("Ungültiger Wert"), TypeError("Typfehler")])
except* ValueError as ve:
    print(f"ValueError: {ve}")
except* TypeError as te:
    print(f"TypeError: {te}")
Dadurch können einzelne Ausnahmen als Gruppe behandelt werden, während eine Handhabung nach Typ möglich ist.

tomllib: Standardunterstützung für TOML-Dateien

Das als Konfigurationsdateiformat beliebte TOML-Format wird ab Python 3.11 durch die Standardbibliothek tomllib zum Lesen unterstützt. Dadurch ist keine separate Installation externer Bibliotheken (z. B. des toml-Pakets) mehr erforderlich.
import tomllib

with open("config.toml", "rb") as f:
    config = tomllib.load(f)
print(config["database"]["user"])
Dies stellt eine erhebliche Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit für Python-Projekte dar, die pyproject.toml usw. verwenden.

Verbesserungen im Zusammenhang mit Typ-Hinweisen: Self, TypeVarTuple, Required/NotRequired

In Python 3.11 wurde die Funktion für statische Typisierung (typing) weiter verbessert, wodurch komplexe Typspezifikationen und sicherheitsorientierte Designs einfacher werden.
  • Self: Methoden können den Typ explizit angeben, der die eigene Instanz zurückgibt.
  from typing import Self

  class Builder:
      def set_option(self) -> Self:
          return self
  • TypeVarTuple: Unterstützt generische Typen variabler Länge. Kann für Datenstrukturen mit variabler Länge wie Tupel verwendet werden (die Anwendung ist etwas fortgeschritten).
  • Required / NotRequired: In Kombination mit TypedDict können erforderliche/optionale Felder explizit angegeben werden.
  from typing import TypedDict, NotRequired

  class User(TypedDict):
      name: str
      email: NotRequired[str]
Durch diese Funktionen wird die Ausdrucksstärke von typensicherem Code erheblich verbessert.

Die Ergänzung von asyncio.TaskGroup und Verbesserungen der asynchronen Verarbeitung

Die asynchrone Verarbeitungsbibliothek asyncio wurde ebenfalls erheblich verbessert. Insbesondere wurde TaskGroup neu eingeführt, das mehrere asynchrone Tasks zusammen behandeln kann, was die Lesbarkeit des Codes erheblich verbessert.
import asyncio

async def fetch_data(n):
    await asyncio.sleep(n)
    print(f"Nach {n} Sekunden abgeschlossen")

async def main():
    async with asyncio.TaskGroup() as tg:
        tg.create_task(fetch_data(1))
        tg.create_task(fetch_data(2))
        tg.create_task(fetch_data(3))

asyncio.run(main())
Im Vergleich zu asyncio.gather() ist dieser Code strukturierter, und eine robuste Beschreibung inklusive Ausnahmebehandlung ist möglich.

Andere kleinere Verbesserungen

  • Verbesserte Lesbarkeit von Stack-Traces (Fehlermeldungen) (betroffene Codezeilen werden klarer angezeigt)
  • Klarere Hinweise in Fehlermeldungen (Verbesserung von „Meinten Sie…?“ )
  • Vielfältige kleinere Optimierungen in der Standardbibliothek und der Syntax

Kleine Zusammenfassung: Neue Funktionen evolieren hin zu „Geschwindigkeit“ und „Klarheit“

Die neuen Funktionen in Python 3.11 zeigen an vielen Stellen ein Design, das auf die Vereinbarkeit von Leistung und Lesbarkeit abzielt. Sie enthalten zahlreiche hochpraktische Verbesserungen und haben geringen Einfluss auf bestehenden Code, weshalb es sich lohnt, eine aktive Einführung in Betracht zu ziehen.

4. Umgebungskonfiguration: Installationsmethode für Python 3.11 und empfohlene Tools

4-1. Installationsmethoden für Python 3.11 je nach Betriebssystem

Für Windows

  1. Zum offiziellen Website (https://www.python.org) zugreifen
  2. Auf der Startseite auf „Download Python 3.11.x“ klicken
  3. Den Installer ausführen und „Add Python to PATH“ anhaken
  4. Mit „Install Now“ installieren
Nach der Installation führen Sie das Folgende in der Eingabeaufforderung aus, um die Funktionalität zu überprüfen:
python --version
Wenn Python 3.11.x angezeigt wird, ist die Installation abgeschlossen.

Für macOS (Homebrew)

Für macOS-Benutzer ist die Installation mit dem Paketmanager Homebrew bequem.
brew install python@3.11
Bei der Verwendung mehrerer Versionen ist auch das Umschalten der Links notwendig:
brew link --overwrite python@3.11

Für Linux (Ubuntu-basiert)

In Ubuntu- oder Debian-basierten Linux-Distributionen unterstützt das offizielle Repository möglicherweise nicht 3.11, daher ist der Build aus dem Quellcode oder die Verwendung von pyenv üblich.
sudo apt update
sudo apt install -y build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev tk-dev

cd /usr/src
sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.11.x/Python-3.11.x.tgz
sudo tar xzf Python-3.11.x.tgz
cd Python-3.11.x
sudo ./configure --enable-optimizations
sudo make -j$(nproc)
sudo make altinstall
Mit python3.11 --version können Sie die Version überprüfen.

4-2. Erstellen von virtuellen Umgebungen und Python-Versionsverwaltung

Erstellen einer virtuellen Umgebung mit venv

Python 3.11 enthält standardmäßig das venv-Modul, mit dem Sie unabhängige Umgebungen pro Projekt erstellen können.
python3.11 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Für Windows: myenv\Scripts\activate
Durch die Bedienung von Python in der virtuellen Umgebung können Sie entwickeln, ohne andere Projekte zu beeinflussen.

Die Nutzung von pyenv (Multi-Versionen-Verwaltung)

Für Entwickler, die mehrere Python-Versionen unterscheiden möchten, empfehle ich dringend die Einführung von pyenv.
# pyenv-Installation (Linux/macOS)
curl https://pyenv.run | bash

# Verfügbare Versionen zur Installation anzeigen
pyenv install --list

# Installation und Einstellung von Python 3.11
pyenv install 3.11.x
pyenv global 3.11.x
Mit dieser Methode können Sie flexibel zwischen verschiedenen Versionen pro Projekt wechseln.

mise (ehemals: asdf-python + direnv) als Option

In letzter Zeit gewinnt auch mise (ehemals asdf + direnv-Integration) als moderneres Versionsmanagement-Tool an Popularität. Da Sie die Python-Version in der .tool-versions-Datei explizit angeben können, eignet es sich auch für die Team-Entwicklung.
年収訴求

5. [Zur Nutzung in der Entwicklung] Praktische Code-Beispiele mit neuen Funktionen

Beispiel 1: Verwendung der neuen ExceptionGroup und except*

Die in Python 3.11 eingeführte ExceptionGroup-Klasse und die except*-Syntax sind effektiv in Szenarien, in denen bei paralleler Verarbeitung mehrere Ausnahmen gleichzeitig auftreten.
def raise_multiple_exceptions():
    raise ExceptionGroup("Mehrere Ausnahmen", [
        ValueError("Ungültiger Wert"),
        TypeError("Typfehler"),
        RuntimeError("Laufzeitfehler")
    ])

try:
    raise_multiple_exceptions()
except* ValueError as ve:
    print("ValueError aufgetreten:", ve)
except* TypeError as te:
    print("TypeError aufgetreten:", te)
So kann in einem try-Block mehrere typispezifische Ausnahmen parallel verzweigt verarbeitet werden, was ein großes Merkmal darstellt.

Beispiel 2: Vereinfachung des Klassenentwurfs mit Self

Bisher war es schwierig, den Rückgabetyp genau bei der Verwendung von Method Chains auszudrücken, aber ab Python 3.11 ermöglicht die Einführung von typing.Self das Schreiben sicherer und selbstbeschreibender Code.
from typing import Self

class ConfigBuilder:
    def __init__(self):
        self.config = {}

    def set(self, key: str, value: str) -> Self:
        self.config[key] = value
        return self

    def build(self) -> dict:
        return self.config

cfg = ConfigBuilder().set("host", "localhost").set("port", "3306").build()
print(cfg)
Dadurch funktioniert die Typvervollständigung auch bei Chain-Methoden, was die Unterstützung in der IDE und die Genauigkeit der Typprüfung erheblich verbessert.

Beispiel 3: Nutzung von NotRequired in TypedDict

Eine weitere Attraktion von 3.11 ist, dass optionale Felder in Dictionary-ähnlichen Datenstrukturen typisiert werden können.
from typing import TypedDict, NotRequired

class UserProfile(TypedDict):
    username: str
    email: NotRequired[str]

def show_user(profile: UserProfile):
    print("Benutzername:", profile["username"])
    if "email" in profile:
        print("E-Mail:", profile["email"])

show_user({"username": "nao"})
show_user({"username": "nao", "email": "nao@example.com"})
Nützlich für die Validierung von Dictionary-APIs usw., und die Unterstützung durch Type Hints wird flexibler.

Beispiel 4: Organisieren von asynchronem Code mit asyncio.TaskGroup

In der asynchronen Verarbeitung von Python ist asyncio Standard, aber in Python 3.11 ist endlich die gruppierte Verwaltung von Tasks mit TaskGroup möglich geworden.
import asyncio

async def fetch_data(n):
    await asyncio.sleep(n)
    print(f"Nach {n} Sekunden abgeschlossen")

async def main():
    async with asyncio.TaskGroup() as tg:
        tg.create_task(fetch_data(1))
        tg.create_task(fetch_data(2))
        tg.create_task(fetch_data(3))

asyncio.run(main())
Im Vergleich zu asyncio.gather() ist dieser Code strukturierter, und eine robuste Beschreibung inklusive Ausnahmebehandlung ist möglich geworden.

6. [Punkte zur Migration] Upgrade auf Python 3.11 und Kompatibilitätsprüfung

Grundsätzliche Richtlinie für das Upgrade: Virtuelle Umgebungen verwenden

Beim Einführen von Python 3.11 in ein bestehendes Projekt ist es die eiserne Regel, virtuelle Umgebungen zu verwenden, um die bestehende Umgebung nicht zu zerstören. Die folgenden Schritte werden empfohlen:
  1. Python 3.11 auf dem System installieren
  2. Virtuelle Umgebung erstellen:
   python3.11 -m venv venv311
   source venv311/bin/activate  # Auf Windows: venv311\Scripts\activate
  1. Bibliotheken neu installieren (mit requirements.txt):
   pip install -r requirements.txt
Mit dieser Methode können die Umgebungen getrennt werden, sodass eine sichere Migration zu 3.11 möglich ist.

Wie man die Kompatibilität der Bibliotheken überprüft

Beim Upgrade auf Python 3.11 ist das Wichtigste, zu überprüfen, ob die verwendeten Bibliotheken mit der neuen Version kompatibel sind. Es gibt mehrere Überprüfungsmethoden:

1. Überprüfung auf der offiziellen PyPI-Seite

Greifen Sie auf die PyPI-Seite jeder Bibliothek zu und überprüfen Sie Einträge wie „Requires: Python >= X.X“.

2. Überprüfung von pip-Abhängigkeitsfehlern

Die Fehler, die beim Installieren von Bibliotheken in einer virtuellen Umgebung auftreten, machen die Kompatibilität klar.

3. caniusepython3-Befehl für eine Batch-Überprüfung (※teilweise nicht empfohlen)

Einige Entwickler verwenden das caniusepython3-Paket, um die Kompatibilität zu untersuchen, aber da die Updates kürzlich eingestellt wurden, wird letzten Endes eine explizite Überprüfung auf PyPI empfohlen.

Repräsentative Beispiele für Inkompatibilitäten: Geänderte Funktionen oder veraltete Syntax

In Python 3.11 gibt es zwar wenige große breaking Changes, aber auf die folgenden Punkte muss geachtet werden:
  • Inkompatibilität einiger C-Erweiterungsmodule Wenn Cython oder NumPy usw. noch nicht kompatibel sind, kann der Build fehlschlagen.
  • Funktionen, die von veraltet zu entfernt übergegangen sind Zum Beispiel gibt es Bibliotheken, in denen collections.MutableMapping usw. vollständig entfernt wurden.
  • Strengere Syntax Da die Erkennung von Grammatikfehlern strenger ist, kann Code, der zuvor nur eine Warnung auslöste, nun Ausnahmen verursachen.

Überprüfung von Tests und CI/CD nicht vergessen

Nach der Migration führen Sie bestehenden Testcode aus, um zu überprüfen, ob in der neuen Umgebung keine Probleme auftreten. Insbesondere bei der Verwendung von CI/CD vergessen Sie nicht, 3.11 zu den Build-Ziel-Python-Versionen hinzuzufügen. Beispiel: Angabe in GitHub Actions (python-version)
- uses: actions/setup-python@v4
  with:
    python-version: "3.11"

Beste Praktiken für die Migration

Zu tunGrund / Effekt
Funktionsüberprüfung in virtueller UmgebungBestehende Umgebung nicht zerstören, sicheres Upgrade
Untersuchung der Kompatibilität abhängiger BibliothekenInstallations- und Laufzeitfehler verhindern
Unit-Tests und CI im Voraus durchführenFrühe Erkennung und Verhinderung von Fehlern
Ersetzen veralteter APIsLangfristige Wartbarkeit sicherstellen

Kurzzusammenfassung: Vorsichtige Migration bringt große Vorteile

Die Migration zu Python 3.11 bringt, wenn Sie die Vorbereitung und Kompatibilitätsprüfungen nicht vernachlässigen, sehr hohe Renditen. Um Vorteile wie Geschwindigkeitssteigerungen und klareren Code zu nutzen, sind schrittweise Migration und Aufbau eines Testsystems wichtig.

7. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Q1. Ist Python 3.11 auch für Anfänger empfehlenswert?

Ja, Python 3.11 ist auch für Anfänger hochgradig empfehlenswert. Im Vergleich zu früheren Versionen ist die Ausführungsgeschwindigkeit höher und die Lesbarkeit der Fehlermeldungen verbessert, was es einfacher macht, Fehler während des Lernens zu erkennen. Zudem können Sie auch ohne die Verwendung komplexer neuer Funktionen die Entwicklung mit der herkömmlichen Syntax durchführen.

Q2. Wie führt man ein Upgrade von Python 3.10 auf 3.11 durch?

Um die bestehende Umgebung nicht zu beeinflussen, empfehlen wir zunächst eine Überprüfung mit einer virtuellen Umgebung. Die folgenden Schritte sind üblich:
  1. Python 3.11 installieren (über die offizielle Website oder pyenv usw.)
  2. Eine virtuelle Umgebung erstellen und auf die Verwendung von 3.11 einstellen
  3. pip install -r requirements.txt zum Neubauen der Bibliotheken
  4. Mit Testskripten die Funktionalität überprüfen

Q3. Gibt es Bibliotheken, die noch nicht mit Python 3.11 kompatibel sind?

Seit 2023 sind viele wichtige Bibliotheken (NumPy, pandas, Flask, Django usw.) kompatibel, aber bei einigen älteren Bibliotheken oder solchen, die auf C-Erweiterungen angewiesen sind, kann die Unterstützung verzögert sein. Es ist sicher, auf PyPI nach der Angabe „Requires: Python >=3.11“ zu suchen oder in einer virtuellen Umgebung testweise zu installieren und zu überprüfen.

Q4. Muss man die neuen Funktionen von Python 3.11 unbedingt verwenden?

Es ist nicht notwendig, alle zu verwenden. Je nach Zweck des Projekts oder des Teams ist es in Ordnung, nur die benötigten Funktionen zu übernehmen. Zum Beispiel ist TaskGroup nützlich in Szenarien mit intensiver asynchroner Verarbeitung, aber für übliche Geschäftsanwendungen ist es nicht erforderlich, es zwanghaft zu verwenden.

Q5. Für eine neue Entwicklung ab jetzt: Welches ist besser, Python 3.10 oder 3.11?

Wir empfehlen Python 3.11. Neben der Beschleunigung bietet es eine Fülle neuer Funktionen mit hoher Wartbarkeit, und es wird erwartet, dass zukünftige Bibliotheksunterstützung ab 3.11 mainstream wird. Da derzeit eine stabile Umgebung verfügbar ist, ist ein Start mit 3.11 ideal.

Q6. Ist eine Vorbereitung auf Python 3.12 oder zukünftige Versionen notwendig?

Ja. Da Python jährlich neue Versionen veröffentlicht, ist es eine Vorbereitung auf die Zukunft, deprecated APIs zu vermeiden und sich an die Nutzung von Type Hints zu gewöhnen. Zudem ist es beruhigend, regelmäßig die Dokumentation zu überprüfen und geplante Abschaffungen zu kennen.

Q7. Ist es wahr, dass Code mit Python 3.11 schneller wird?

Ja, das ist wahr. Durch interne Optimierungen in CPython wird im Vergleich zu 3.10 eine durchschnittliche Beschleunigung von 25 % und maximal 60 % in offiziellen Benchmarks berichtet. Selbst das Ausführen bestehenden Codes ohne Änderungen kann von diesen Vorteilen profitieren.

Q8. In welchen Anwendungsbereichen sind die neuen Funktionen von Python 3.11 nützlich?

Neue FunktionTypische Einsatzbereiche
ExceptionGroupAusnahmemanagement in paralleler oder asynchroner Verarbeitung
TaskGroupVereinfachung von Code in komplexer asynchroner Verarbeitung
SelfMethod Chaining oder Builder-Pattern
NotRequiredDesign flexibler JSON/API-Response-Typen
tomllibLesen von Konfigurationsdateien (TOML)

8. Zusammenfassung und Ausblick

Python 3.11 ist eine Weiterentwicklung, die auf Geschwindigkeit und Klarheit abzielt

Python 3.11 ist eine Version mit vielen klaren Fortschritten im Vergleich zu früheren Versionen. Besonders die folgenden drei Punkte sind Verbesserungen, die bei vielen Entwicklern stark ankommen:
  • Durch eine Beschleunigung von bis zu 60 % werden Leistungsengpässe reduziert
  • Durch die Verbesserung der Ausnahmebehandlung und asynchronen Steuerung wird ein robustes Anwendungsdesign möglich
  • Durch die Stärkung der Typ-Hinweis-Funktion werden statische Analysen und IDE-Unterstützung leistungsfähiger
Darüber hinaus ist es ein großer Vorteil, dass diese Verbesserungen ohne große Umänderungen des bestehenden Codes genutzt werden können. Es handelt sich um ein Update, das die Python-Philosophie von „Einfachheit“ und „Praktikabilität“ verkörpert.

Ausblick: Auf Python 3.12 und höher

Das Python-Entwicklungsteam wird das „Faster CPython“-Projekt fortsetzen und strebt weitere Beschleunigungen, Stabilisierungen und Modernisierungen an. Besonders die folgenden Punkte sind in Zukunft zu beachten:
  • Einführung der JIT-Kompilierung (geplant) eine dynamisch optimierte Ausführungsumgebung wird konzipiert.
  • Verbesserung der Speicherverwaltung (GC) Erwartungen an verbesserte Skalierbarkeit in großen Systemen.
  • Weitere Evolution von Fehlermeldungen und Typinferenz Berücksichtigung von Anfängern und Verbesserung der Entwicklererfahrung werden fortgesetzt.
Dadurch wird Python kontinuierlich von einer „einfachen, aber langsamen Sprache“ zu einer „einfachen und schnellen Sprache“ evolieren.

Vorschlag an die Leser

Python 3.11 wird bereits als stabile Version weit verbreitet genutzt. Wir empfehlen die folgenden Aktionen. Die Erkenntnisse aus Migration und Validierung werden sicherlich für zukünftige Versionen nützlich sein.

Zum Schluss

Python 3.11 bringt viele wertvolle Verbesserungen, die das Entwicklererlebnis bereichern. Für diejenigen, die denken „Es ist Zeit für ein Upgrade“ oder „Ich möchte moderneren Code schreiben“, ist es die optimale Wahl. Nutzen Sie diese Gelegenheit, um Python 3.11 auszuprobieren und seinen Reiz zu spüren.
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