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Python 3.10.0a2 版本已經于 2020-11-04 發布，因此我們可以窺見 Python 3.10 的一些新特性。這些新特性很可能會改變未來的 Python 生態系統，使其朝著更明確，更易讀的方向發展，同時保持我們熟知和喜歡的易用性。

Python3.10的一些新特性原理分析

PEP 602

1、類型注釋的進一步擴展

3.9 版對 Python 中的類型提示和注釋進行了大幅度修改和清理，類型提示這似乎是一種持續的趨勢，在 3.10 中得到進一步擴展，目的很明顯，是為了更好的可讀性，無需看代碼即可得知變量和函數返回值的類型。

延遲類型注釋的執行

類型注釋的運行通常被認為是在函數定義時執行，這意味著類型注釋以自上而下的方式逐行進行檢查。

盡管看起來合乎邏輯，但是這樣做有兩個問題：

1、引用尚未定義的類型的類型提示（前向引用）將不起作用，必須以字符串形式表示。也就是說：假如 int 是自定義類型，我們需要編寫 "int" 而不是編寫 int 。
2、這會減慢模塊導入的速度，因為此時會執行類型提示。

因此，取而代之的是延遲類型注釋，將類型注釋將以字符串形式存儲在__annotations__中，如果需要這些類型注釋可以在運行時通過 typing.get_type_hints() 來解析，也可以通過inspect.signature() 來立即進行解析，這樣的好處是可以先執行模塊導入，允許前向引用，從而減少初始化時間。

新增類型注釋聯合操作符

3.10 通過 "|" 作為邏輯或操作符。在注釋數據類型時，我們可以使用 | 作為或。例如，我們有一個預期為 int 或 float 的變量，可以寫為 int | float ，如下所示：

def f(x: int | float) -> float:
    return x * 3.142
f(1)  # pass
f(1.5)  # pass
f("str")  # linter will show annotation error

也可以使用 typing 模塊提供的關鍵字 Union，比如 Union[int, float]

TypeAlias 注釋

回到前向引用問題，避免前向引用的常見解決方案是將它們編寫為字符串。

但是，將類型寫為字符串會在將這些類型分配給變量時引起問題，因為 Python 會假定我們的字符串文字類型注釋只是一個字符串。

在通常使用類型注釋的地方使用該類型注釋變量將返回錯誤。例如：

MyType = "ClassName"  # ClassName is our type annotation
def foo() -> MyType:
    ...

在這里，我們試圖將其 MyType 用作類型的別名，但是， MyType 它將被讀取為字符串值，而不是類型別名。只要 ClassName 在代碼的后面定義，這就是有效的。當前情況下，這將引發注釋錯誤。

為了解決這個問題，添加了一種顯式標識 MyType 為類型別名的方法：

from typing_extensions import TypeAlias
MyType: TypeAlias = "ClassName"
def foo() -> MyType:
    ...
OR
MyType: TypeAlias = ClassName # if we have defined ClassName already
def foo() -> MyType:
    ...

這里說下，為什么類型很重要，盡管這當然不是一個巨大的變動，但是看到 Python 開發人員加倍努力以增強類型功能，這真是太酷了。Python 的優勢在于其易用性和缺乏陡峭的學習曲線。原因之一是不需要在我們的代碼中顯式定義類型。

增強類型注釋看起來似乎違反直覺，但是為開發人員提供定義類型的選項可以極大地提高代碼庫的可讀性和可維護性。例如，從 Python transformers 庫的源代碼中可以看到以下說明：

Even without context, we can read this code and immediately grasp what data we should expect to be fed into these functions, classes, and methods ― and exactly which datatypes we should be expecting to return.

In complex code bases (and even simple ones), type annotation can massively improve readability. Simultaneously, not everyone will want (or need) to use them ― so an optional, exception-free functionality strikes a perfect balance.

意思是即使沒有上下文，我們也可以閱讀此代碼，并立即掌握應將哪些數據期望輸入到這些函數，類和方法中，以及確切地期望返回哪些數據類型。

但在復雜的代碼庫（甚至簡單的代碼庫）中，類型注釋可以大大提高可讀性。同時，并不是每個人都希望（或需要）使用它們，因此，這是可選的。這種無異常的功能可以達到完美的平衡。

這些改進表明 Python 對類型注釋功能的承諾，基于此，我們最喜歡的庫和我們自己寫的代碼可以大大提示可閱讀性，這會對 Python 生態系統產生長期的正面影響。