飞跃式发展的后现代 Python 世界
如果现代Python有一个标志性特性，那么简单说来便是Python对自身定义的越来越模糊。在过去的几年的许多项目都极大拓展了Python，并重建了“Python”本身的意义。
与此同时新技术的涌现侵占了Python的份额，并带来了新的优势：
Go – ( Goroutines, Types, Interfaces )
Rust – ( Traits, Speed, Types )
Julia – ( Speed, Types, Multiple Dispatch )
Scala – ( Traits, Speed, Types )
Clojure ( Metaprogramming, DSLs, Protocols )
这是一篇Python对这些新技术、新库及模型响应的简短指南：
元编程
MacroPy 是一个元编程框架，它提供了多种语法结构，将现代语言元素编译成标准的Python代码，扩展了Python AST。举个例子，我们可以实现对代数数据类型的衡量:
类型
Python 是动态类型语言，并且引以为傲。我当然不希望对类型的“圣战”煽风点火，但同时肯定有大学派认为构建可靠的应用程序需要有比只使用单元测试更加有力的保障。Benjamin Pierce对类型系统的定义如下：
…一种易于处理的语法，通过根据计算值的类型对词组分类证明了缺少了特定的程序行为
重点是证明有关运行空间的属性， 所有程序行为的运行空间替代了只是简单地罗列有限种情况的运行空间。全静态类型对于Python是否是正确的选择让人十分疑惑，但是在过度的动态类型和静态类型保证之间肯定有更加合适的方案。MyPy project找到了一个不错的平衡点，允许有类型的和没有类型的代码能够同时存于语言的超集中。例如：
我们也能定义更加高级的泛型结构例如函子和单元
速度
“高性能”Python最近最重要的进展是Pandas库提供的更高等级DataFrame容器的开发。Pandas混合各种Python进行操作，对于某些操作使用NumPy，其它的使用Cython，对于某些内部哈希表甚至使用C语言。Panda底层架构非教条式的方法已经让它成为数据分析领域的标准库。Pandas的开发体现了很多让数值Python生态系统成功的东西。
然而改善Python性能最近的尝试是利用LLVM编译器有选择的编译某些Python代码段为本地代码。虽然不同的技术的实现方式不同，但是大部分与下述方式类似：
1.在函数上添加@jit或@compile这样的装饰器。
2.函数的AST或者bytecode被提取出来放入编译器流水线，在流水线中被映射到内部AST，给定特定的输入类型集合决定如何将给定的函数逻辑降低为机器代码。
3.编译过的函数与一组类型一起被调用，参数被检查过，代码在给定类型下生成。生成的代码连同参数被缓存使得接下来的调用直接分发到本地代码。
这些项目增加了大家对Python语言技术和llvmpy项目开发的兴趣，我猜测llvmpy在Python的历史上比特定的JIT编译器更重要。
最简单的例子（来自极好的Kaleidescope教程）是创建一个简单的本地乘加函数，然后通过解箱三个Python整数调用它：
虽然这个例子不太直观，但是可以生成很快的JIT’d函数，与NumPy这样的库集成的很好，把数据做为大块的解箱内存存储。
接口
分解行为到可组合的单元，而不是显式的继承层次结构是一个Python没有解决好的问题，经常导致噩梦般的复杂的使用mixin。然而通过使用ABC模组模仿静态定义的接口可以缓解这个问题。
例如建立一个等价类，让所有类的实例实现eq()方法。我们可以这样做：:
然后扩展这种类型的接口概念到多参数的函数，使得查询__dict__越来越可能发生，在组合的情况下很脆弱。问题的关键是分解所有的事情到单一类型不同的接口，当我们真正想要的是声明涵盖一组多类型的接口时。OOP中的这种缺点是
表达式问题的关键。
诸如Scala、Haskell和Rust这样的语言以trait和typeclass这样的形式提供该问题的解决方案。例如Haskell可以自动地为所有类型的交叉产品推导出微分方程。
异步编程
在这个主题下，我们还是有很多缝缝补补的解决方案，解决了部分的问题，但是引入了一整与常规Python背道而驰的套限制和模式。Gevent通过剪接底层C堆栈保持了Python自己的一致性。生成的API非常优雅，但是使得推理控制流和异常非常复杂。
控制流展示在下面：
通过对标准库相当不优美的缝缝补补（monkey-patching），我们可以模仿Erlang式带有异步进入点和内部状态的actor行为：
DSLs
Z3工程是嵌在Python对象层的扩展API。用Z3的实例来解决N皇后问题可以被描述为Python表达式和扩展SMT来解决问题:
end