Python 3.15 新特性

更新日期：2026 年 7 月 25 日
当前状态：Python 3.15.0 Beta 4
正式版计划发布日期：2026 年 10 月 1 日

Python 3.15 已于 Beta 1 阶段冻结新功能。本文内容基本确定，但个别实现细节仍可能在正式版发布前调整。

一、语言与内置类型

1. 显式延迟导入（PEP 810）

Python 3.15 引入 lazy 软关键字，可以把模块的实际加载推迟到第一次使用时，从而缩短大型应用和命令行工具的启动时间。

lazy import json
lazy from pathlib import Path

print("程序已启动")       # 此时尚未真正加载 json 和 pathlib

data = json.loads("{}")  # 第一次使用时加载 json
path = Path(".")         # 第一次使用时加载 pathlib

当延迟导入失败时，异常将在第一次使用对应名称时抛出，而不是在导入语句处立即抛出。回溯信息会同时指出访问位置和原始导入位置。

也可以通过命令行全局启用延迟导入：

python -X lazy_imports=all app.py

或使用环境变量：

PYTHON_LAZY_IMPORTS=all python app.py

运行时还提供以下接口：

import sys

sys.set_lazy_imports("all")
print(sys.get_lazy_imports())

使用限制

lazy 导入只能出现在模块作用域，不能用于：

函数或类定义内部；
try、except 或 finally 块；
星号导入；
__future__ 导入。

以下写法均不合法：

lazy from package import *
lazy from __future__ import annotations

lazy 是软关键字，因此仍然可以作为普通变量名使用。

2. 内置 `frozendict`（PEP 814）

Python 3.15 新增不可变映射类型 frozendict。它与 dict 类似，但创建后不能修改。

config = frozendict(
    host="localhost",
    port=8080,
)

print(config["host"])

config["port"] = 9000
# TypeError: 'frozendict' object does not support item assignment

如果所有键和值都可哈希，frozendict 本身也可哈希，因此可以作为字典键或集合元素：

cache = {
    frozendict(x=1, y=2): "result",
}

frozendict 的主要特征：

创建后不可修改；
保留插入顺序；
相等性比较不考虑插入顺序；
键和值均可哈希时，自身也可哈希；
直接继承自 object，不是 dict 的子类。

a = frozendict(x=1, y=2)
b = frozendict(y=2, x=1)

assert a == b
assert hash(a) == hash(b)

如果程序需要同时接受 dict 和 frozendict，推荐使用抽象映射类型判断：

from collections.abc import Mapping

if isinstance(value, Mapping):
    ...

3. 内置 `sentinel`（PEP 661）

Python 3.15 新增内置 sentinel 类型，用于创建语义明确且身份唯一的哨兵值。

MISSING = sentinel("MISSING")


def get_value(value=MISSING):
    if value is MISSING:
        print("没有传入参数")

它可以代替过去常见但表达不够清晰的写法：

MISSING = object()

内置 sentinel 的优点包括：

repr() 更清楚；
复制后仍保持身份；
在满足条件时可以序列化；
支持在类型表达式中使用；
适合作为默认参数、缺失值和状态标记。

判断哨兵值时应使用 is：

if value is MISSING:
    ...

4. 推导式支持解包（PEP 798）

列表、集合和字典推导式以及生成器表达式现在支持 * 和 ** 解包。

扁平化列表

groups = [[1, 2], [3, 4], [5]]

result = [*group for group in groups]
# [1, 2, 3, 4, 5]

相当于：

result = [
    value
    for group in groups
    for value in group
]

合并集合

sets = [{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}]

result = {*items for items in sets}
# {1, 2, 3, 4}

合并字典

dicts = [
    {"name": "Alice"},
    {"age": 20},
    {"name": "Bob"},
]

result = {**item for item in dicts}
# {'name': 'Bob', 'age': 20}

与普通字典解包一样，后面的同名键会覆盖前面的键。

生成器表达式

gen = (*group for group in groups)
print(list(gen))
# [1, 2, 3, 4, 5]

异步生成器表达式也支持这种语法。

5. 默认使用 UTF-8（PEP 686）

Python 3.15 默认使用 UTF-8 作为文本编码，不再依赖操作系统的区域设置。

with open("data.txt") as file:
    text = file.read()

在 Python 3.15 中，上述代码默认相当于：

with open("data.txt", encoding="utf-8") as file:
    text = file.read()

如果必须使用当前系统的区域编码，可以明确指定：

with open("data.txt", encoding="locale") as file:
    text = file.read()

也可以暂时恢复旧行为：

python -X utf8=0 app.py

或设置：

PYTHONUTF8=0 python app.py

为了兼容旧版 Python 及清晰表达文件格式，跨版本项目仍建议明确填写编码：

open("data.txt", encoding="utf-8")

二、性能分析与可观测性

6. 统一的 `profiling` 包（PEP 799）

Python 内置性能分析工具被整理到新的 profiling 命名空间：

profiling.tracing：确定性函数调用分析，来源于 cProfile；
profiling.sampling：新的统计采样分析器 Tachyon。

cProfile 将继续作为兼容别名保留。旧的 profile 模块已被弃用，并计划在 Python 3.17 中删除。

7. Tachyon 高速采样分析器

profiling.sampling 提供新的统计采样分析器 Tachyon。它可以附加到正在运行的 Python 进程，不需要修改代码或重启目标程序。

python -m profiling.sampling attach <PID>

也可以直接启动并分析脚本：

python -m profiling.sampling run app.py

主要能力包括：

附加到正在运行的进程；
无需修改应用代码；
官方文档称采样频率最高可达约 1,000,000 Hz；
支持分析所有线程或只分析主线程；
可以感知 asyncio 任务；
支持墙钟时间、CPU 时间、GIL 持有时间和异常处理时间等模式；
支持火焰图、pstats 等输出格式；
可抓取一次性线程或异步任务快照。

相较于记录每次函数调用的确定性分析器，统计采样通常具有更低的运行时开销，适合生产环境性能诊断。

8. 默认启用栈帧指针（PEP 831）

在支持的平台上，CPython 默认通过类似以下编译选项保留 frame pointer：

-fno-omit-frame-pointer
-mno-omit-leaf-frame-pointer

这会改善：

原生栈回溯；
eBPF 性能观测；
系统级性能分析器；
调试器和崩溃分析工具；
Python 与 C、C++、Rust 扩展之间的混合调用栈分析。

相关编译参数会通过 sysconfig 暴露。扩展模块和第三方构建系统应保留这些参数，否则原生调用链中任何一个未保留 frame pointer 的组件都可能破坏完整的栈展开。

三、解释器与性能

9. JIT 编译器升级

Python 3.15 的实验性 JIT 编译器获得了多项重要改进：

使用新的追踪前端；
支持更多字节码指令和控制流；
支持更多对象创建、重载操作和部分生成器场景；
加入基础寄存器分配；
增强常量传播等优化；
改进机器码生成；
支持 GDB 和原生栈回溯；
增加 Windows 支持；
构建阶段使用 LLVM 21。

开发文档中的初步基准结果显示：

在 x86-64 Linux 上，相对优化后的普通解释器，几何平均性能提高约 8%～9%；
在 ARM64 macOS 上，相对 tail-calling 解释器，性能提高约 12%～13%。

注意：这些并非最终性能数据。不同程序可能出现明显加速、没有变化甚至变慢，不能理解为所有 Python 程序都会获得固定比例的提升。

LLVM 仅在构建启用 JIT 的 CPython 时需要，运行预编译 Python 的最终用户不需要安装 LLVM。

10. Windows 64 位版本采用尾调用解释器

Python 3.15 官方 Windows 64 位二进制版本采用 tail-calling interpreter，以改善字节码分派性能。

这里的“尾调用”是 CPython 解释器内部的实现技术，并不表示 Python 函数获得了尾递归优化。因此，以下函数仍然受到递归深度限制：

def recurse(n):
    if n == 0:
        return 0
    return recurse(n - 1)

11. Free-threaded 稳定 ABI（PEP 803 等）

Python 3.15 为 free-threaded 构建加入新的稳定 ABI，通常称为 abi3t。

这让完成适配的 C 扩展可以构建兼容多个未来 free-threaded Python 版本的二进制包，而不必为每个 Python 小版本分别编译。

常见 ABI 标记包括：

| ABI | 用途 | | --- | --- | | abi3 | 传统带 GIL 构建的稳定 ABI | | cp315t | 仅面向 CPython 3.15 free-threaded 构建 | | abi3t | 面向 free-threaded 构建的稳定 ABI |

扩展迁移到 abi3t 通常需要修改 C API 使用方式和模块导出机制。并非所有扩展都适合使用稳定 ABI；无法迁移的扩展仍可以分别构建 abi3 和 cp315t 版本。

这项改进不表示 Python 3.15 默认完全移除了 GIL，而是进一步完善了 free-threaded Python 的扩展生态。

四、类型系统

Python 3.15 包含多项类型系统增强。

`TypedDict` 支持带类型的额外字段（PEP 728）

类型定义可以进一步约束未显式列出的额外键，而不必把所有未知字段都视为完全动态的值。

`TypeForm`（PEP 747）

TypeForm 用于标注“类型表达式本身”，方便编写接收或返回类型形式的 API，并让类型检查器更准确地验证这些调用。

互斥基类（PEP 800）

类型系统可以表达彼此不相交的基类，帮助静态类型检查器：

判断不可能成立的类型组合；
检测不合理的多重继承；
更准确地识别不可达分支；
改善类型收窄。

这些特性的实际可用程度还取决于 mypy、Pyright 等类型检查器的版本和实现进度。

五、标准库与启动配置

新增 `math.integer` 模块（PEP 791）

标准库新增面向整数参数的数学函数模块：

from math import integer

它把整数数学运算与主要面向浮点数的 math 接口区分开来。

新增 `.start` 启动配置文件（PEP 829）

过去，.pth 文件中以 import 开头的行可以在 Python 启动时执行任意代码，因此较难审计启动阶段究竟执行了什么。

Python 3.15 引入 .start 文件，使用更明确的入口点格式配置启动代码：

package.module:callable

Python 启动时会定位并调用指定的无参数 callable。

需要注意：

.pth 中用于扩展 sys.path 的路径行仍然有效；
.pth 中的 import 执行方式已被静默弃用；
如果存在匹配的 .start 文件，.pth 中的 import 行会被忽略。

`bytearray.take_bytes()`

新增 bytearray.take_bytes()，可以从可变字节缓冲区中取出 bytes，避免常见的额外复制和清空操作。

旧写法：

data = bytes(buffer)
buffer.clear()

新写法：

data = buffer.take_bytes()

它适用于：

网络协议解析；
数据缓冲；
编码和解码；
压缩处理；
需要把可变缓冲区转换为不可变 bytes 的场景。

其他标准库改进

以下模块均有不同程度的功能、性能或易用性改进：

argparse；
asyncio；
dataclasses；
json；
pdb；
sqlite3；
typing；
venv；
base64；
csv；
unittest；
http.server；
tarfile；
ssl。

Python C API 还增强了对解释器结束阶段的保护，降低扩展模块在解释器 finalization 期间访问无效状态的风险（PEP 788）。

六、错误信息和终端体验

更友好的 `AttributeError` 提示

Python 3.15 可以识别更多来自其他编程语言的常见方法名误用。

[1, 2, 3].push(4)

可能提示：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'push'.
Did you mean '.append'?

再例如：

"hello".toUpperCase()

可能建议使用：

"hello".upper()

当用户误用嵌套对象的属性时，错误信息还可能建议通过内部成员访问：

Did you mean '.inner.area' instead of '.area'?

当在不可变类型上调用可变容器方法时，解释器也能给出更明确的提示。

七、迁移注意事项

升级到 Python 3.15 时，建议重点检查以下内容。

1. 检查依赖系统默认编码的代码

以前在 Windows 等环境中依赖本地代码页的程序，在 Python 3.15 中可能因为默认 UTF-8 而改变行为。

推荐明确指定编码：

open(path, encoding="utf-8")

如果确实需要区域编码：

open(path, encoding="locale")

2. 不要假定 `frozendict` 是 `dict` 的子类

以下判断不会接受 frozendict：

isinstance(value, dict)

如果 API 接受任意只读映射，建议改用：

from collections.abc import Mapping

isinstance(value, Mapping)

3. 谨慎启用全局延迟导入

延迟导入会改变模块顶层代码的执行时机。依赖导入副作用的程序需要重点测试，例如：

插件注册；
日志初始化；
monkey patch；
模块导入时修改全局状态；
依赖导入顺序的代码。

可以先只对部分模块使用显式 lazy import，而不是立即全局启用。

4. 检查 `.pth` 文件中的可执行代码

如果项目或安装工具使用 .pth 文件中的 import 行执行启动逻辑，应规划迁移到 .start 文件。

5. C 扩展需要检查 ABI 和结束阶段行为

扩展作者应检查：

是否需要支持 abi3t；
是否正确适配 free-threaded 构建；
是否保留 frame pointer 编译参数；
是否会在解释器 finalization 阶段调用不安全的 C API；
构建工具是否已支持新的 ABI 标记。

6. 关注已删除和弃用的 API

Python 3.15 删除了一批此前已经弃用的标准库及 C API，同时新增了计划在 Python 3.16、3.17 及以后版本删除的项目。升级前应运行测试，并查看弃用警告：

python -Wd -m pytest

八、总结

对普通 Python 开发者影响最大的变化

使用 lazy import 缩短大型应用启动时间；
使用内置 frozendict 表达不可变映射；
使用内置 sentinel 表达缺失值或特殊状态；
在推导式中使用 * 和 ** 解包；
默认文本编码统一为 UTF-8；
使用新的低开销采样分析器；
获得更友好的报错和终端输出。

对底层及性能开发者影响最大的变化

JIT 编译器显著升级；
Windows 64 位版本采用尾调用解释器；
free-threaded 构建获得稳定 ABI abi3t；
默认保留 frame pointer；
C API 增强解释器结束阶段保护；
原生扩展构建和分发方式进一步适配 free-threaded Python。

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