Python 3.15 New Features

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이 글은 Claude Code의 도움을 받아 작성되었습니다

TL;DR

• Python 3.15는 lazy 키워드 기반 지연 import(PEP 810)로 콜드 스타트 시간을 단축
• 불변 딕셔너리 frozendict(PEP 814)와 고유값 sentinel(PEP 661)이 내장 타입으로 추가
• 컴프리헨션·제너레이터 식 안에서 */** 언패킹 허용(PEP 798)
• JIT 성능 향상, 샘플링 프로파일러 추가, 3.14의 incremental GC는 철회
• 작성 시점 3.15는 beta(3.15.0b3) 단계로, 2026년 6월 기능 동결 후 확정된 항목 기준

Source

• The best new features in Python 3.15 (InfoWorld)
• What’s new in Python 3.15 (공식 문서)

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문법 변화

• Lazy imports(PEP 810): lazy 소프트 키워드로 import를 실제 사용 시점까지 미룬다. top-level import가 많은 CLI·웹 프로세스의 콜드 스타트에서 수백 ms를 줄일 수 있다. 자세한 동작과 적용 방식은 Python Lazy Imports - PEP 810에 정리돼 있다.
• 컴프리헨션 내 언패킹(PEP 798): *·** 언패킹을 컴프리헨션과 제너레이터 식 안에서 쓸 수 있다. 중첩 루프를 풀어 쓸 수 있어 표현이 간결해진다.

# 기존
y = [a for sub in lists for a in sub]
# 3.15
y = [*sub for sub in lists]

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새 내장 타입

• frozendict(PEP 814): 불변 딕셔너리. 생성 후 추가·삭제·변경이 불가능하고, 키와 값이 모두 해시 가능하면 자신도 해시 가능해 다른 딕셔너리의 키로 쓸 수 있다. 삽입 순서는 보존하지만 비교는 순서를 따지지 않는다.
• sentinel(PEP 661): 고유한 sentinel 값을 만드는 타입. None을 유효한 값으로 써야 해서 object()로 빈 표식을 만들던 관행을 대체한다. 복사해도 identity가 유지되고 타입 식에서 |로 쓸 수 있다. 모듈·이름으로 import 가능하면 pickle도 된다.

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성능과 도구

• JIT 개선: 3.13에 도입된 JIT이 x86-64 Linux 기준 89%, AArch64 macOS 기준 1213%의 성능 향상을 보인다.
• 샘플링 프로파일러: profiling.sampling 모듈로 통계 샘플링 기반 프로파일링이 추가됐다. 모든 호출을 추적해 정확하지만 느린 cProfile(이제 profiling.tracing으로 개명)보다 오버헤드가 훨씬 작다.
• Incremental GC 철회: 3.14에 들어갔던 incremental GC가 메모리 사용량을 키운다는 보고로 철회됐다. 3.13 이전의 generational GC로 되돌아갔고, 개선 후 재도입이 예정돼 있다.

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타입과 기타

• TypedDict 확장: 지정한 키만 허용하는 closed 인자와, 추가 키를 허용하되 타입을 지정하는 extra_items 인자가 추가됐다.
• TypeForm: 타입 자체를 값으로 다루는 자리에 타입 표현을 쓸 수 있게 한다. 타입 관련 변경은 Python typing 참고.
• 에러 메시지 개선: AttributeError 제안 범위가 넓어졌고, 다른 언어의 흔한 메서드명도 참고해 제안한다(예: list.push() 호출 시 .append()를 제안).