Backports: 用於更新內核的Python庫

一、Backports是什麼

Backports是一個Python庫，提供了在老版本的Python中缺失的新版Python模塊。它還為舊版的應用程序提供了一種簡單的方式來適應新版的環境，使得這些應用程序能夠與新的庫一起使用，同時保留與舊版庫的兼容性。

Backports的一個常見用途是在舊版的Linux內核上使用新版的Python庫。Linux系統通常綁定了一個特定的Python版本，如果你想以新版的Python模塊為基礎開發應用程序，那麼你可能需要安裝一個新的內核。但是，這個過程很麻煩，需要重新編譯內核，重新部署操作系統。Backports提供了一種簡單的選擇，它可以在舊版內核中通過Python庫提供對新版模塊的支持。

二、使用Backports

2.1 演算法模塊的支持

from backports import statistics
data = [23,45,34,56,67,32,56,78,90,2,12,34,56,7,8,1]
mean = statistics.mean(data)
print(mean)

上述代碼中，我們導入了statistics模塊，並對一個列表進行均值計算。這個計算可能是在新版Python庫中才有的，但是我們使用了backports庫，使得我們在舊版Python環境下也可以使用這個功能。

2.2 時間處理的支持

from backports.datetime_fromisoformat import MonkeyPatch
from datetime import datetime
MonkeyPatch.patch_fromisoformat()
date_str = '2022-03-18T10:20:30'
date_obj = datetime.fromisoformat(date_str)
print(date_obj)

Python 3.7及以前的版本不支持從ISO格式字元串中解析日期和時間。 Backports包含了一個實用程序模塊datetime_fromisoformat，它提供了一個簡單的解決方法。它可以將ISO格式字元串轉換為datetime對象。

2.3 數據結構的支持

from backports.dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
   name: str
   age: int
   profession: str
   company: str = None
person = Person('張三', 32, '工程師')
print(person)

Python 3.7及以前的版本不支持Data Classes。如果你需要在舊版Python中使用這個特性，Backports為你提供了支持。

三、Backports的優點

1、簡單易用：Backports提供了一種簡單的方式來適應新版環境，同時保留舊版庫的兼容性。

2、減少了代碼工作量：使用Backports可以減少重寫/更新代碼的工作量。這一點對於程序員來說非常有吸引力。

3、Python的庫生態系統：Python有一個強大的庫生態系統，Backports提供了一種使用這些庫的方法。

4、系統更新的難度低：使用Backports意味著你不必升級整個系統或等待新版本的Python內核，它可以為你的舊版系統提供支持。

四、結論

Backports可以使舊版Python環境下的應用程序與新版庫保持兼容，並提供新版Python庫的支持。它是使用舊版Python環境開發新版功能的有力工具。使用Backports可以減少代碼工作量、簡化系統更新等。如果你是Python開發者，希望在舊版Python環境下使用新版庫，那麼Backports是值得嘗試的。