Что нового добавили в REPL в Python 3.13
На самом деле серьезно его прокачали!
▫️Както я писал, что для выхода из REPL приходится писать exit, еще и скобки для вызова. И было бы удобней сделать это по аналогии с обычным терминалом.
Видимо, я не один такой😁 В новом REPL добавили несколько команд:
exit или quit: для выхода. Именно так, без вызова функции!
clear: для очистки терминала
help или F1: для входа в режим справки (q для выхода)
▫️ Автокомплит по TAB аналогичный Linux-терминалу. Одиночный TAB заполняет самое пхожее совпадение, двойной показывает все доступные варианты. Эти варианты фильтруются по мере набора.
▫️ Ранее при вставке многострочного кода с пустыми строками мы получали ошибку IndentationError, теперь это исправили.
Хотя, в некоторых терминалах это даже с 3.6 работает нормально, но зависит от конкретной реализации именно терминала а не Python. На винде точно не работает до 3.13.
Пример кода для теста в 3.12 и 3.13
class A:
def test(self):
pass
▫️ История ввода теперь учитывает многосрочные команды.При нажатии стрелки вверх появятся все строки из прошлого многосрочного ввода, по ним даже можно перемещаться и редактировать.
По нажатию F2 можно открыть всю историю ввода.
▫️ Колоризация кода для tracebacks и doctest. Также я заметил что имеет цвет промт функции input().
Кстати, для тестов на винде без установки можно использовать портейбл версию из проектаWinPython.
#release
#go#blob_storage#cloud_drive#distributed_file_system#distributed_storage#distributed_systems#erasure_coding#fuse#hadoop_hdfs#hdfs#kubernetes#object_storage#posix#replication#s3#s3_storage#seaweedfs#tiered_file_system
SeaweedFS is a fast, simple, and highly scalable distributed file system designed to store billions of files and serve them quickly, especially small files. It uses a master server to manage volumes on volume servers, which handle file data and metadata, enabling very fast file access with minimal disk reads. It supports features like replication, erasure coding, cloud integration for elastic storage, and compatibility with many metadata stores and APIs including Amazon S3. This means you get efficient, cost-effective storage with fast access, easy scaling, and flexible deployment options for large-scale file storage needs.
https://github.com/seaweedfs/seaweedfs