Python 3.14最终版发布了，不少新功能，还是值得体验的，由于 conda 还没有更新该版本，在 Google Colab 进行了完整测试。

1：多解释器支持

CPython 可以在一个进程同时运行多个实例（解释器），以前只能通过C-API实现，现在好了，直接支持了：

from concurrent import interpreters
interp = interpreters.create()
result = interp.call(lambda x: x * x, 12)
print(result) 

2：模板字符串（T-strings）

和 f-strings 很类似，但它返回的是一个对象，而不是简单的 str 类型：

variety = 'Stilton'
template = t'Try some {variety} cheese!'
print(type(template))

<class 'string.templatelib.Template'>

3：支持 uuid 模块最新的一些版本，速度提升 40%，建议使用uuid7

import uuid

print(uuid.uuid6())
print(uuid.uuid7())  
print(uuid.uuid8()) 

1f0a3e86-34fc-6dfa-a323-0242ac1c000c
0199c17e-2705-7466-a8cc-a19b79729595
8f8921eb-230b-829a-9060-b0088191c634

4：注解延迟执行

过去注解会立刻执行，如下 NotYetDefined 未定义会报错：

# class NotYetDefined: pass

def f(x: NotYetDefined):  
    pass

现在不会了：

from annotationlib import get_annotations, Format

def f(x: UndefinedType):  # 这时候 UndefinedType 未定义
    pass

这个功能还是不错的。

5：Free-threaded Python

正是发布了，再也没有 GIL（Global Interpreter Lock）了

import threading, time

def work():
    s = 0
    for i in range(10**7):
        s += i
    return s

threads = [threading.Thread(target=work) for _ in range(8)]
t0 = time.time()
for t in threads: 
    t.start()
for t in threads: 
    t.join()
print("Threads truly ran in parallel!", time.time() - t0, "seconds")

只要4秒就能完成了。

6：原生支持 Zstandard 压缩算法

from compression import zstd

data = b"Hello Python 3.14" * 100
compressed = zstd.compress(data)
print(len(data), "→", len(compressed))
print(zstd.decompress(compressed) == data)  

1700 → 35
True

看看压缩比。

7：CPython 增加了一种新的解释器实现

主要利用Clang 编译器（19版本），提升 Python 执行速度，大概4%的性能提升，编译的时候需要配置  --with-tail-call-interp。

8：新的命令行接口

在写异步程序的时候，通过如下观察：

python -m asyncio ps PID

可以看到一些 asyncio任务，但不直观，现在可以以 tree 结构显示了：

python -m asyncio pstree PID

大家伙觉得怎么样？

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