- データクラス（Data Classes）：Python 3.7 ではデータクラスが導入されました。これはデータを保持するだけのクラスを定義するための簡潔な構文です。デコレータ @dataclass を使用すると、属性、コンストラクタ、その他一般的なメソッドが自動的にクラスに追加できます。
- Python 3.7 で導入されたコンテキスト変数は、実行時に現在のコンテキスト情報を追跡するための仕組みです。この変数は、グローバル変数や引数の受け渡しを使わずに、asyncio.current_task() 関数でアクセスできます。
- フォーマット済み文字列リテラル(Formatted String Literals): Python 3.6で導入されたフォーマット済み文字列リテラルは、より簡潔で読みやすい文字列フォーマット手法です。文字列の先頭にf接頭辞を付け、文字列中で中括弧 {} を使用して変数を参照するだけです。
- 非同期ジェネレータ（Async Generators）：Python 3.6で導入され、非同期コードで利用できるジェネレータ。非同期forループで繰り返し処理でき、awaitキーワードでジェネレータの実行を一時停止/再開する。
- ネストした関数：Python 3 では、関数の中に別の定義された関数を持つことができます。ネストした関数は、外部関数の変数にアクセスし、戻り値として返す、または他の関数に渡すことができます。
- 型ヒント（Type Hints）：Python 3.5 で導入され、関数定義と変数の代入時に、引数と返り値の型を指定できるようになった。型ヒントは、実際の実行時挙動には影響を与えないが、ドキュメントとコードチェックの質を向上させる。
- コルーチン（Coroutines）：Python 3.5 で導入された軽量スレッドであり、非同期コードで使用できます。async キーワードを使用して定義し、実行中に一時停止して再開するために await キーワードを使用します。
- バイト列（Byte Strings）：Python 3で導入された、バイト単位のデータを扱うための型。bプレフィックスをつけて作成でき、インデックス付けやスライス、ビット演算などのバイトレベル操作が可能です。
- 構文解析器フック（Parser Hooks）：Python 3.7より導入された構文解析器フックにより、開発者はコードの構文解析時に構文解析器に対してカスタマイズ処理を実行できる。構文解析器フックは、カスタム構文拡張やコード変換の実装に利用できる。
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