Python 3.11 徹底解析｜加速化・新功能・導入方法・相容性完整指南

1. Python 3.11 是什麼？【概述與發布背景】

Python 3.11 的登場與備受矚目的背景

開發的背景與 CPython 團隊的努力

Python 3.10 與之的差異：有什麼大幅改變？

• 執行速度的大幅改善（CPython 最佳化）
• 型別提示的功能強化（Self、TypeVarTuple 等）
• 新語法導入（例外群組的追加）
• TOML 檔案的原生支援

為什麼現在應該使用 Python 3.11？

2. 【高速化的核心】Python 3.11 的效能提升

最大 60% 的高速化，其原因為何？

Faster CPython 專案是什麼？

• 解釋器的指令集檢討 位元組碼的指令被整理・簡化，讓更有效率的執行成為可能。
• 「Zero-cost exception handling」的實作 例外處理的機制被輕量化，即使使用 try-except 語句，對效能的影響也變小了。
• 函式呼叫的高速化 Python 函式的呼叫處理被簡化，基於函式的程式碼執行大幅高速化。
• 高頻率操作的內部快取 屬性存取或比較運算等，頻繁使用的操作被效率化。

基準測試比較：Python 3.10 vs 3.11

對開發現場的影響

Python 3.12 以降持續的高速化浪潮

3. Python 3.11 的主要新功能總結

新例外群組（ExceptionGroup）的導入

try:
    raise ExceptionGroup("多個例外", [ValueError("無效的值"), TypeError("類型錯誤")])
except* ValueError as ve:
    print(f"ValueError: {ve}")
except* TypeError as te:
    print(f"TypeError: {te}")

tomllib：標準支援 TOML 檔案

import tomllib

with open("config.toml", "rb") as f:
    config = tomllib.load(f)
print(config["database"]["user"])

型別提示相關的強化：Self、TypeVarTuple、Required/NotRequired

• Self：方法可以明確指定返回自身實例的型別。

  from typing import Self

  class Builder:
      def set_option(self) -> Self:
          return self

• TypeVarTuple：對應可變長的泛型型別。可用於長度可變的資料結構如元組（應用較為進階）。
• Required / NotRequired：與 TypedDict 結合，明確指定必要/任意欄位。

  from typing import TypedDict, NotRequired

  class User(TypedDict):
      name: str
      email: NotRequired[str]

asyncio.TaskGroup 的新增與非同步處理的改善

import asyncio

async def fetch_data(n):
    await asyncio.sleep(n)
    print(f"{n} 秒後完成")

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())

其他細部改善點

• 堆疊追蹤（錯誤訊息）的可讀性提升（程式碼對應行更清楚顯示）
• 錯誤訊息的提示更明確（”Did you mean…?” 的改善）
• 標準函式庫和語法的少量最佳化眾多

小結：新功能是朝「速度」與「明確性」的進化

4. 【環境建置】Python 3.11 的安裝方法與推薦工具

4-1. OS 別 Python 3.11 安裝方法

Windows 的情況

1. 存取官方網站（https://www.python.org）
2. 點擊首頁的「Download Python 3.11.x」
3. 執行安裝程式，並勾選「Add Python to PATH」
4. 以「Install Now」進行安裝

python --version

macOS 的情況（Homebrew）

brew install python@3.11

brew link --overwrite python@3.11

Linux 的情況（Ubuntu 系）

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

4-2. 虛擬環境的建立與 Python 版本管理

使用 venv 建立虛擬環境

python3.11 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Windows 是 myenv\Scripts\activate

pyenv 的活用（多版本管理）

# pyenv 安裝（Linux/macOS）
curl https://pyenv.run | bash

# 確認可安裝的版本
pyenv install --list

# Python 3.11 的安裝與設定
pyenv install 3.11.x
pyenv global 3.11.x

mise（舊名: asdf-python + direnv）也是選擇之一

5. 【應用於開發】使用新功能的實務程式碼範例

例1：新的例外群組與 except* 的用法

def raise_multiple_exceptions():
    raise ExceptionGroup("多個例外", [
        ValueError("無效的值"),
        TypeError("型別錯誤"),
        RuntimeError("執行時期錯誤")
    ])

try:
    raise_multiple_exceptions()
except* ValueError as ve:
    print("發生 ValueError：", ve)
except* TypeError as te:
    print("發生 TypeError：", te)

例2：Self 使用的類別設計簡化

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)

例3：TypedDict 中的 NotRequired 活用

from typing import TypedDict, NotRequired

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

def show_user(profile: UserProfile):
    print("使用者名稱：", profile["username"])
    if "email" in profile:
        print("電子郵件：", profile["email"])

show_user({"username": "nao"})
show_user({"username": "nao", "email": "nao@example.com"})

例4：asyncio.TaskGroup 整理非同步程式碼

import asyncio

async def fetch_data(n):
    await asyncio.sleep(n)
    print(f"{{n}} 秒後完成")

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())

6. 【移行的要點】Python 3.11 的升級與相容性檢查

升級的基本方針：使用虛擬環境

1. 將 Python 3.11 安裝到系統中
2. 建立虛擬環境：

   python3.11 -m venv venv311
   source venv311/bin/activate  # Windows 使用 venv311\Scripts\activate

3. 重新安裝程式庫（使用 requirements.txt）：

   pip install -r requirements.txt

確認程式庫相容性的方法

1. 在 PyPI 官方頁面確認

2. 確認 pip 的相依性錯誤

3. 使用 caniusepython3 指令進行一括檢查（※部分不推薦）

不相容的代表範例：變更的功能或廢止的語法

• 部分 C 擴充模組的不相容 如果 Cython 或 NumPy 等尚未相容，則可能在建置時失敗。
• 從不推薦轉為刪除的功能 例如，collections.MutableMapping 等已完全刪除的程式庫也有。
• 語法的嚴格化 文法錯誤的偵測更嚴格，因此以往僅警告的程式碼可能引發例外。

測試與 CI/CD 的檢討也不能忘記

- uses: actions/setup-python@v4
  with:
    python-version: "3.11"

移行的最佳實務

小結：謹慎移行即可獲得巨大恩惠

7. 常見問題（FAQ）

Q1. Python 3.11適合初學者推薦嗎？

Q2. Python 3.10從3.11升級的方法是？

1. 安裝 Python 3.11（使用官方網站或 pyenv 等）
2. 建立虛擬環境，並設定使用 3.11
3. pip install -r requirements.txt 重新建置程式庫
4. 使用測試腳本確認動作

Q3. Python 3.11尚未對應的程式庫還有嗎？

Q4. Python 3.11 的新功能一定要使用嗎？

Q5. 現在開始新開發，Python 3.10 和 3.11 哪個比較好？

Q6. 需要準備 Python 3.12 或未來版本嗎？

Q7. Python 3.11 的程式碼會變快是真的嗎？

Q8. Python 3.11 的新功能適合哪些用途？

8. 總結與未來展望

Python 3.11 是追求「速度」與「明瞭性」的進化版

• 最大 60% 的高速化，減輕效能瓶頸
• 例外處理與非同步控制的強化，讓堅固的應用程式設計成為可能
• 型別提示功能的強化，讓靜態分析與 IDE 輔助更強大

未來展望：朝 Python 3.12 及後續版本邁進

• JIT 編譯的導入（預定） 更動態最佳化的執行環境正在構想中。
• 記憶體管理（GC）的改善 預期在大規模系統中提升可擴展性。
• 錯誤訊息與型別推斷的進一步進化 對初學者的考量與開發體驗的提升將持續進行。

對讀者的建議

• 首先在虛擬環境中試用 Python 3.11
• 從小規模腳本或驗證程式碼開始導入
• 官方文件或PEP（Python Enhancement Proposals）瀏覽一番
• 新功能（例如：Self, TaskGroup）試著導入到現有程式碼中

最後