Python 3.14 即将推出，其中包含许多突破性的变化，例如删除 GIL和引入模板字符串。但有一个小的、实用的改进还没有引起足够的重视：将compression.zstd模块添加到标准库中。

这种对 Zstandard 压缩算法的内置支持可能不会引起关注，但对于处理大量数据、实时系统或高效存储管道的开发人员来说，这是一个有意义的升级。

本质上，Zstandard 是由Meta开发的一种快速压缩算法。它旨在提供速度和压缩率之间的完美平衡，使其成为实时压缩和大规模数据处理的热门选择。

它的主要优点如下：

高压缩比

压缩和解压缩速度更快

可调节压缩级别和流媒体支持

Python 3.14 的模块compression.zstd将提供简单的 API 来使用该算法压缩和解压缩二进制数据。

以下是在 Python 3.14.0rc1 下使用它的简单示例：

from compression import zstd

import math

data = str(math.pi).encode() * 20

compressed = zstd.compress(data)

ratio = len(compressed) / len(data)

print(f"Achieved compression ratio of {ratio:.4f}")

# Achieved compression ratio of 0.1000

与其他内置压缩模块的比较

zstd说起来容易做起来难，让我们做一个快速的基准测试，与 Python 3.14 下的其他内置压缩算法进行比较：

import time

import math

import zlib

import gzip

import bz2

import lzma

from compression import zstd

# 生成一些可压缩数据

data = (str(math.pi).encode() * 10_000)

# 压缩函数

def compress_with_zlib(data):

    return zlib.compress(data)

def compress_with_gzip(data):

    return gzip.compress(data)

def compress_with_bz2(data):

    return bz2.compress(data)

def compress_with_lzma(data):

    return lzma.compress(data)

def compress_with_zstd(data):

    return zstd.compress(data)

# 基准测试函数

def benchmark(name, func, data):

    start = time.perf_counter()

    compressed = func(data)

    end = time.perf_counter()

    ratio = len(compressed) / len(data)

    elapsed = (end - start) * 1000#covert seconds to milliseconds

    return name, ratio, elapsed

results = []

results.append(benchmark("zlib", compress_with_zlib, data))

results.append(benchmark("gzip", compress_with_gzip, data))

results.append(benchmark("bz2", compress_with_bz2, data))

results.append(benchmark("lzma", compress_with_lzma, data))

results.append(benchmark("zstd", compress_with_zstd, data))

print(f"{'Algorithm':<8} | {'Ratio':<10} | {'Time (ms)':<10}")

print("-" * 35)

for name, ratio, time_ms in results:

    print(f"{name:<8} | {ratio:<10.4f} | {time_ms:<10.2f}")

上述代码对同一个样本数据集分别应用了zlib、gzip、bz2、lzma和zstd等不同的算法，并记录了压缩率和时间开销。

我的执行结果是：

Algorithm | Ratio      | Time (ms) 

-----------------------------------

zlib     | 0.0026     | 0.39      

gzip     | 0.0027     | 0.41      

bz2      | 0.0005     | 17.03     

lzma     | 0.0010     | 20.64     

zstd     | 0.0003     | 0.14 

这个结果胜过千言万语。Zstandard 提供了最小的文件大小和最快的压缩速度。Python 完全有理由将其纳入标准库。

为什么重要

zstandard在Python 3.14之前，当内置模块效率不够高时，我们必须安装第三方包才能使用这种高性能算法。

现在，由于compression.zstd将被纳入标准库，我们可以获得对这一广泛采用的压缩标准的开箱即用支持，并减少依赖管理的压力。

结论

Python 正在不断发展，以满足现代性能和可用性需求。3.14 版本中 Zstandard 的加入就是一个很好的例子。

无论您构建的是数据管道、缓存系统还是任何涉及压缩数据的东西，compression.zstd这都是您想要使用的新武器。

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