本文探讨了 Python 开发中应逐步淘汰的旧库及其标准库替代方案。包括使用 pathlib 替代 os.path 进行路径操作，secrets 替代 os.urandom 生成安全令牌，zoneinfo 替代 pytz 处理时区，dataclasses 替代 namedtuple 定义数据结构，以及使用 logging 模块替代 print 语句进行日志记录。此外还介绍了 f-strings 优于 format 方法，tomllib 替代 tomli 解析 TOML 配置，以及 setuptools 替代 distutils 打包项目。通过采用这些新特性，开发者可以提升代码的可读性、安全性和维护性。
随着 Python 版本的不断迭代，标准库中引入了许多更现代、更安全且高效的模块。虽然许多开发者习惯了旧的库和编程方式，但为了提升代码质量、安全性和可维护性，及时升级并采用新的最佳实践至关重要。本文将详细梳理几个在 Python 生态中逐渐被淘汰的库及其推荐的替代方案。
pathlib 是 Python 标准库中近年来引入的最重要的模块之一，自 Python 3.4 起便已存在。尽管它已是标准库的一部分，但仍有大量代码在使用 os 模块进行文件系统操作。
相比 os.path，pathlib 提供了面向对象的接口，使得路径操作更加直观和可读。os 模块通常处理原始字符串，而 pathlib 将路径视为对象，允许直接调用属性和方法。
from pathlib import Path
import os.path
# 旧方式：嵌套函数调用，可读性差
two_dirs_up = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# 新方式：链式调用，语义清晰
two_dirs_up = Path(__file__).resolve().parent.parent
路径对象不仅支持基本操作，还提供了丰富的属性来获取文件信息：
readme = Path("README.md").resolve()
print(f"Absolute path: {readme.absolute()}")
print(f"File name: {readme.name}")
print(f"Path root: {readme.root}")
print(f"Parent directory: {readme.parent}")
print(f"File extension: {readme.suffix}")
print(f"Is it absolute: {readme.is_absolute()}")
pathlib 支持使用 / 运算符连接路径，这比 os.path.join 更符合直觉：
etc = Path('/etc')
joined = etc / "cron.d" / "anacron"
print(f"Exists? - {joined.exists()}")
此外，pathlib 整合了 glob 的功能，可以直接使用 rglob 或 glob 方法进行文件匹配，无需再结合 os.path 使用。对于需要兼容旧代码的场景，pathlib 也保留了 os.path 的大部分功能映射，如 Path.cwd() 对应 os.getcwd()，Path.mkdir() 对应 os.makedirs()。
在处理敏感数据（如密码、令牌）时，安全性至关重要。虽然 os.urandom 本身是安全的，但 Python 3.6 引入了专门的 secrets 模块，旨在简化安全令牌的生成过程，避免开发者误用非安全随机数生成器。
import secrets
length = 64
# 生成字节串
value_bytes = secrets.token_bytes(length)
print(f"Bytes: {value_bytes.hex()}")
# 生成十六进制字符串
value_hex = secrets.token_hex(length)
print(f"Hex: {value_hex}")
# 生成 URL 安全令牌
value_url = secrets.token_urlsafe(length)
print(f"URL Safe: {value_url}")
random 模块基于伪随机数生成器，不适合用于安全目的。务必使用 secrets 模块来生成密码、会话令牌等敏感信息。
在 Python 3.9 之前，标准库缺乏原生的时区处理工具，导致社区广泛依赖第三方库 pytz。随着 Python 3.9 的发布，标准库引入了 zoneinfo 模块，标志着时区处理的现代化。
from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo
# 新方式：直接使用标准库
nyc = ZoneInfo("America/New_York")
localized = datetime(2022, 6, 4, tzinfo=nyc)
print(f"Datetime: {localized}, Timezone: {localized.tzname()}")
注意，zoneinfo 依赖于系统上的时区数据。在 UNIX 系统上通常可用，但在某些环境（如 Windows 或容器）中可能需要安装 tzdata 包以确保 IANA 时区数据库的完整性。
Python 3.7 引入了 dataclasses 模块，作为 namedtuple 的现代替代品。虽然 namedtuple 轻量且不可变，但 dataclass 提供了更大的灵活性。
__repr__, __eq__, __init__, __hash__ 等方法。namedtuple 继承较为复杂。frozen（不可变）和 slots（节省内存，从 3.10 开始）。from dataclasses import dataclass
@dataclass(slots=True)
class User:
name: str
surname: str
password: bytes
u = User("John", "Doe", b'password')
print(u) # User(name='John', surname='Doe', password=b'password')
若仍需使用命名元组，建议优先使用 typing.NamedTuple 而非 collections.namedtuple，以获得更好的类型提示支持。对于复杂的验证需求，还可以考虑 Pydantic。
在生产环境中，使用 print 语句调试是不可取的。Python 内置的 logging 模块提供了灵活的日志记录机制，支持不同的日志级别、输出目标（文件、控制台、网络）以及自动轮转。
import logging
logging.basicConfig(
filename='application.log',
level=logging.WARNING,
format='[%(asctime)s] {%(pathname)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s',
datefmt='%H:%M:%S'
)
logging.error("Some serious error occurred.")
logging.warning('Some warning.')
通过配置 Handler 和 Formatter，可以精确控制日志的输出格式和内容，便于问题追踪和审计。
Python 3.6 引入了 f-strings（格式化字符串字面量），相比 .format() 方法和 % 操作符，f-strings 具有更高的可读性和性能。
name = "World"
greeting = f"Hello, {name}!" # 推荐
f-strings 在编译时评估表达式，速度最快。但在日志记录中需注意，logger.error("Message: %s", things) 会延迟计算参数，而 logger.error(f"Message: {things}") 会立即计算，可能影响性能。因此，在日志模板固定且参数昂贵的场景下，保留 % 风格有时仍是必要的。
TOML 格式广泛用于配置文件（如 pyproject.toml）。过去需要使用 tomli 等第三方库，但从 Python 3.11 开始，标准库提供了 tomllib 模块。
import tomllib
with open("pyproject.toml", "rb") as f:
config = tomllib.load(f)
print(config)
切换到 Python 3.11+ 后，应优先使用内置的 tomllib，减少外部依赖。
distutils 已在 Python 3.10 中被弃用，并在后续版本中移除。setuptools 是标准的构建工具，应全面替换 distutils 的相关用法。PEP 632 提供了详细的迁移指南。
Python 生态的演进要求开发者持续关注官方文档中的'新模块'、'不推荐使用的模块'和'已删除的模块'。通过采用 pathlib、secrets、zoneinfo、dataclasses 等新特性，不仅能提升代码的健壮性，还能享受标准库带来的便利。定期审查项目依赖，移除过时库，是保持项目健康的关键步骤。
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