Python3.7新特性：更快、更简单的编程体验

Python 3.7引入了许多新特性和改进，旨在提供更快、更简单的编程体验。下面是其中一些重要的特性，并附有使用示例：

1. 数据类：与Java或C#中的实体类类似，数据类是一种专门用于存储数据的类。它们自动为您生成构造函数、相等性检查和文本表示，从而简化了面向对象编程。以下是一个使用数据类的示例：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

p = Point(3, 4)
print(p)  # 输出: Point(x=3, y=4)

2. 字典顺序：Python 3.7开始，字典记住了插入的顺序。这意味着当您遍历一个字典时，元素的顺序与添加顺序相同。以下是一个示例：

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for k, v in d.items():
    print(k, v)
# 输出:
# a 1
# b 2
# c 3

3. 异步生成器和异步推导：Python 3.7允许您使用async和await关键字定义异步生成器（返回async迭代器）以及使用异步推导（asyncio）来进行并发编程。以下是一个简单的示例：

import asyncio

async def my_coroutine():
    await asyncio.sleep(1)
    return 'Hello, world!'

async def my_main():
    result = await my_coroutine()
    print(result)

asyncio.run(my_main())

4. 语法增强：Python 3.7引入了许多语法增强，使代码更简洁、更易读。其中一个例子是带有下划线的数字分隔符，使大数更易于阅读：

million = 1_000_000

5. 一致的哈希值：Python 3.7中的字典和集合使用Google的SipHash算法来计算哈希值，从而提供更一致和安全的哈希算法。这意味着字典和集合现在是有序的，并且在不同的程序执行之间具有一致的顺序。

6. 上下文变量：在Python 3.7中，您可以使用contextvars模块来创建上下文变量，使其在异步计算中更容易共享和访问上下文。以下是一个示例：

import asyncio
import contextvars

my_var = contextvars.ContextVar('my_var')

async def my_coroutine():
    my_var.set('Hello, world!')
    await asyncio.sleep(1)
    print(my_var.get())  # 输出: Hello, world!

asyncio.run(my_coroutine())

这只是Python 3.7中许多新特性的一小部分。无论是数据类、字典顺序、异步编程还是其它特性，Python 3.7提供了更快、更简单的编程体验，使开发人员能够更高效地编写和维护代码。