數據類（Data Classes）：Python 3.7中引入了數據類，它們是一種用于定義只包含數據的類的簡化語法。通過使用裝飾器@dataclass，可以自動為類添加屬性、構造函數和其他常見方法。
上下文變量（Context Variables）：Python 3.7中引入了上下文變量，它們是一種用于在運行時跟蹤當前上下文信息的機制。上下文變量可以使用asyncio.current_task()函數來訪問，而無需使用全局變量或傳遞參數。
格式化字符串字面值（Formatted String Literals）：Python 3.6中引入了格式化字符串字面值，它是一種更簡潔、更易讀的字符串格式化方式。只需在字符串前面加上f前綴，然后在字符串中使用大括號{}來引用變量即可。
異步生成器（Async Generators）：Python 3.6中引入了異步生成器，它們是一種可以在異步代碼中使用的生成器。通過async for循環可以迭代異步生成器，并使用await關鍵字來暫停和恢復生成器的執行。
嵌套函數（Nested Functions）：Python 3中引入了嵌套函數，這意味著函數可以在其他函數內部定義。嵌套函數可以訪問其外部函數的變量，并且可以被返回或傳遞給其他函數。
類型提示（Type Hints）：Python 3.5中引入了類型提示，它允許在函數聲明和變量賦值時指定參數和返回值的類型。類型提示不會影響實際的運行時行為，但可以提供更好的文檔和代碼檢查。
協程（Coroutines）：Python 3.5中引入了協程，它是一種可以在異步代碼中使用的輕量級線程。協程可以使用async關鍵字定義，并使用await關鍵字在執行期間暫停和恢復。
字節串（Byte Strings）：Python 3中引入了字節串，用于表示以字節為單位的數據。字節串可以使用b前綴創建，并可以進行各種字節級操作，例如索引、切片和位運算。
解析器鉤子（Parser Hooks）：Python 3.7中引入了解析器鉤子，它允許開發人員在代碼解析期間對解析器進行自定義操作。解析器鉤子可以用于實現自定義的語法擴展或代碼轉換。
