Python 3.9 : des améliorations et des innovations

Cette mise à jour majeure de Python inaugure un nouveau calendrier de sortie, plus rapide, améliore les performances, apporte des fonctions de chaînes de caractères plus pratiques, des opérateurs d’union sur les dictionnaires et des API de classes internes plus cohérentes et plus stables.

La dernière version de Python est disponible avec son lot d’évolutions. (Crédit Photo : mccun934 on Visual Hunt / CC BY)

La version 3.9 de Python apporte des changements significatifs à la fois aux caractéristiques du langage et à la manière dont il est développé. Ces dernières années, la popularité de Python n’a cessé de croître, et son usage a explosé dans des domaines en forte évolution comme la science des données et le machine learning. Le projet fait en sorte de suivre le rythme de toutes les nouvelles demandes.Voici un aperçu des nouveautés les plus importantes apportées au langage.

Adoption d’un cycle annuel de publication

Jusqu’à présent, la cadence de développement et de publication de Python était de dix-huit mois. La 602e proposition d’amélioration de Python PEP (Python Enhancement Proposals) de la Python Software Foundation (PSF) demandant à l’équipe de développement de Python d’adopter un cycle de publication annuel a été acceptée. Cette fréquence signifie moins de fonctionnalités par version, mais aussi un feedback plus rapide sur les tests de fonctionnalités, moins de changements potentiellement disruptifs pour chaque version, et donc plus d’incitation pour les utilisateurs et les responsables de la distribution Linux à mettre à jour Python plus souvent.

Cela signifie également que les nouvelles fonctionnalités proposées à la fin du cycle de développement ne prendront pas autant de temps pour être intégrées dans une nouvelle version. Selon ce nouveau calendrier, Python 3.9 a été livré en octobre 2020. La prochaine version Python 3.10, dont le développement pré-alpha a officiellement démarré le 19 mai 2020, est entrée dans la phase de développement alpha à la sortie de Python 3.9, et sa date de livraison est fixée à octobre 2021. Les prochaines versions de Python suivront le même calendrier.

Python devient plus rapide par défaut

Chaque révision de Python bénéficie d’améliorations de performances par rapport à la version précédente. Python 3.9 apporte deux grandes améliorations qui augmentent les performances sans nécessiter de modifications dans le code existant. La première amélioration implique une utilisation plus large du protocole vectorcall introduit dans Python 3.8. En minimisant ou en supprimant les objets temporaires créés pour l’appel, vectorcall accélère de nombreux appels de fonctions communes. Dans Python 3.9, plusieurs éléments intégrés à Python – range, tuple, set, frozenset, list, dict – utilisent vectorcall en interne pour accélérer l’exécution. La seconde amélioration des performances résulte d’une analyse plus efficace du code source de Python. Le nouvel analyseur pour le runtime CPython n’a pas été conçu pour résoudre les problèmes de performance, mais plutôt pour traiter les incohérences internes de l’analyseur original. Cependant, ce nouvel analyseur apporte un autre avantage important : il accélère l’analyse, en particulier celle des gros volumes de code.

Plus de chaînes de caractères et de fonctions de dictionnaire

Python permet de manipuler facilement les types de données les plus courants, et dans Python 3.9, cette facilité est étendue grâce à l’ajout de nouvelles fonctionnalités pour les chaînes de caractères et les dictionnaires. Concernant les chaînes de caractères, celles-ci s’enrichissent de nouvelles méthodes pour supprimer les préfixes et les suffixes, opérations qui ont longtemps nécessité beaucoup de travail manuel. Quant aux dictionnaires, Python inclut désormais des opérateurs d’union, un pour fusionner deux dictionnaires dans un nouveau dictionnaire et un pour mettre à jour le contenu d’un dictionnaire avec un autre dictionnaire.

Les décorateurs perdent certaines restrictions

Les décorateurs permettent d’envelopper les fonctions Python pour modifier leurs comportements de manière programmatique. Auparavant, les décorateurs ne pouvaient être constitués que du symbole @, d’un nom (par exemple func) ou d’un nom pointé (func.method) et, éventuellement, d’un appel unique (func.method(arg1, arg2)). Avec Python 3.9, les décorateurs peuvent désormais être constitués de n’importe quelle expression valide. Pendant longtemps, pour contourner cette restriction, les développeurs devaient créer une fonction ou une expression lambda pour remplacer une expression plus complexe quand elle était utilisée comme décorateur. Désormais, n’importe quelle expression fera l’affaire, à condition qu’elle produise quelque chose qui puisse servir de décorateur.

Nouvelles opérations de type

Au cours des dernières versions, Python a étendu le support de l’indication de type ou type hinting, principalement dans l’intérêt des linters et des vérificateurs de code. Les types n’étant pas imposés à l’exécution dans CPython, il n’est pas prévu de faire de Python un langage statiquement typé. Mais le type hinting est un outil puissant pour assurer la cohérence dans les grandes bases de code, de sorte que le code Python peut toujours bénéficier de l’indication de type. Deux nouvelles fonctionnalités d’indication de type et d’annotations de type ont été ajoutées à Python 3.9. D’une part, les indications de type pour le contenu des collections – notamment, les listes et les dictionnaires – sont maintenant disponibles nativement en Python. Cela signifie que l’on peut par exemple décrire une liste comme list[int] – une liste d’entiers – sans avoir besoin de la bibliothèque de type. Le deuxième ajout aux mécanismes de typage de Python concerne une fonction flexible et des annotations de variable. Il permet d’utiliser le type Annotated pour décrire un type en utilisant des métadonnées qui peuvent être examinées à l’avance (avec des outils de linting) ou à l’exécution. Par exemple, on pourrait utiliser Annotated [int, ctype(« char »)] pour décrire un entier qui devrait être considéré comme un type char en C. Par défaut, Python ne ferait rien avec une telle annotation, mais elle pourrait être utilisée par des linters de code.

Améliorations des classes internes

Le nettoyage, l’amélioration et la modernisation des classes internes de Python font partie des travaux engagés par les développeurs de Python. Mais Python 3.9 offre déjà quelques changements dans ces domaines. Le premier concerne une refonte dans la manière dont les modules interagissent avec le mécanisme d’importation. Les modules d’extension Python, écrits en C, peuvent désormais utiliser un nouveau mécanisme de chargement qui les fait se comporter davantage comme des modules Python ordinaires lorsqu’ils sont importés. Plusieurs modules de la bibliothèque standard de Python supportent désormais ce comportement : _abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref. Le nouveau mécanisme de chargement permet non seulement de gérer les modules d’extension de manière plus souple en Python, mais aussi de nouvelles fonctionnalités comme des comportements d’accrochage avancés. La seconde initiative de nettoyage porte sur l’interface interne stable pour CPython, qui est garantie pour toute la durée de vie de Python 3. Historiquement, chaque révision majeure de Python a été incompatible avec les versions précédentes de l’ABI, ce qui imposait une recompilation des modules d’extension pour chaque nouvelle version. Désormais, tous les modules d’extension qui utilisent l’API stable fonctionneront avec toutes les versions de Python. Avec Python 3.9, les modules suivants de la bibliothèque standard utilisent l’API stable : audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib.

Autres changements apportés à Python 3.9

– La bibliothèque standard de Python supporte désormais la base de données des fuseaux horaires IANA Time Zone Database. Cette base est bien maintenue et largement utilisée, et le fait de pouvoir l’utiliser directement dans la bibliothèque date-heure de Python permettra de gagner beaucoup de temps.

– De nouvelles méthodes de chaînes de caractères permettent de supprimer facilement les préfixes et suffixes. C’est le genre d’usage commun qui demandait un peu trop de travail. Les nouvelles méthodes .removeprefix() et .removesuffix() renvoient une copie modifiée d’une chaîne sans le préfixe ou le suffixe en question, à condition qu’ils soient déjà présents dans la chaîne.

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