Python 最近出了个大新闻：PEP-750 t-string 语法被正式采纳了！这意味着 Python 将在今年 10 月发布的 3.14 版本中引入一种新的字符串前缀 t，称为模板字符串（Template Strings），即 t-string。这是继 f-string 之后，字符串处理能力的重大升级，旨在提供更安全、更灵活的字符串插值处理机制。t-string 的基本语法与 f-string 非常相似，但得到的结果却大为不同：

name = "World"

# f-string 语法
formatted = f"Hello {name}!"
print(type(formatted))  # 输出：<class 'str'>
print(formatted)  # 输出：Hello World!

# t-string 语法
templated = t"Hello {name}!"
print(type(templated))  # 输出：<class 'string.templatelib.Template'>
print(templated.strings)  # 输出：('Hello ', '')
print(templated.interpolations[0].value)  # 输出：World
print("".join(
        item if isinstance(item, str) else str(item.value)
        for item in templated
    ))  # 输出：Hello World!

如上所述，t-string 与 f-string 不同的是，它不会立即得到普通字符串，而是返回一个新的类型 Template（来自 Python 3.14 新增的标准库模块 string.templatelib）。这个类型不能直接作为普通字符串输出，但它提供了对字符串和其内部插值表达式的结构化访问，使得开发者能够在字符串组合插入值前添加拦截和转换。一句话总结 t-string 的核心特点就是延迟渲染。

为什么要设计 t-string？
f-string 因其简洁易用而广受欢迎，但它也存在一些无法忽视的局限性：
1.安全隐患：当直接将用户输入嵌入到 SQL 查询、HTML 内容或系统命令中时，f-string 可能导致注入攻击
2.缺乏转换能力：f-string 没有提供在字符串组合前拦截和转换插入值的机制
3.灵活性不足：对于复杂的字符串处理任务，f-string 的能力有限
提升字符串处理的安全性
不谨慎使用 f-string，可能导致安全漏洞：

# 使用 f-string 的不安全示例（SQL 注入风险）
sql_query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"
# 堆代码 duidaima.com
# 使用 f-string 的不安全示例（XSS 风险）
html_content = f"<div>{user_input}</div>"

而 t-string 允许开发者在字符串组合前对插值进行适当处理：

# 使用 t-string 的安全示例
evil = "<script>alert('evil')</script>"
template = t"<p>{evil}</p>"
# 可以定义处理函数来转义内容
assert html(template) == "<p>&lt;script&gt;alert('evil')&lt;/script&gt;</p>"

增强字符串处理的灵活性
t-string 最大的优势在于它提供了统一的字符串处理机制，让开发者可以根据实际需求实现各种自定义渲染逻辑。这种设计避免了为每种场景创建专门语法的复杂性，同时保持了 Python 简洁统一的风格。以下示例展示了如何基于同一个 t-string 模板，利用不同的渲染器输出不同的格式：

from string.templatelib import Template, Interpolation

data = {"name": "Python猫", "age": 18}
template = t"用户 {data['name']} 的年龄是 {data['age']}"

def standard_renderer(template: Template) -> str:
    """标准文本渲染"""
    return"".join(
        item if isinstance(item, str) else str(item.value)
        for item in template
    )

def json_renderer(template: Template) -> str:
    """JSON格式渲染"""
    import json, re
    values = {}
    for item in template:
        ifnot isinstance(item, str):
            # 使用正则表达式从表达式中提取键名
            # 匹配 data['name'] 或 data["name"] 模式中的name
            match = re.search(r"\['([^']+)'\]|\[\"([^\"]+)\"\]", item.expression)
            if match:
                # 获取匹配的第一个分组
                key = match.group(1) if match.group(1) else match.group(2)
                values[key] = item.value
    return json.dumps(values, ensure_ascii=False)
    
def xml_renderer(template: Template) -> str:
    """XML格式渲染"""
    parts = ["<data>"]
    for item in template:
        ifnot isinstance(item, str) and hasattr(item, "expression"):
            name = item.expression.split("'")[1] if"'"in item.expression else item.expression
            parts.append(f"  <{name}>{item.value}</{name}>")
    parts.append("</data>")
    return"\n".join(parts)

# 同一个模板，不同的输出格式
print(standard_renderer(template))  # 输出: 用户 Python猫 的年龄是 18
print(json_renderer(template))      # 输出: {"name": "Python猫", "age": 18}
print(xml_renderer(template))       # 输出: <data>\n  <name>Python猫</name>\n  <age>18</age>\n</data>

这种灵活性是 f-string 所不具备的，对于构建各种 DSL（领域特定语言）、模板引擎或格式化系统非常有价值。

Template 类的结构
t-string 求值后的 Template 类具有以下主要属性和方法：

class Template:
    strings: tuple[str, ...]
    """
    模板中字符串部分的非空元组。
    包含 N+1 个元素，其中 N 是模板中插值表达式的数量。
    """

    interpolations: tuple[Interpolation, ...]
    """
    模板中插值部分的元组。
    如果没有插值表达式，这将是一个空元组。
    """

    def __new__(cls, *args: str | Interpolation):
        """
        创建一个新的 Template 实例。
        参数可以按任意顺序提供。
        """
        ...

    @property
    def values(self) -> tuple[object, ...]:
        """
        返回模板中每个 Interpolation 的 `value` 属性组成的元组。
        如果没有插值表达式，这将是一个空元组。
        """
        ...

    def __iter__(self) -> Iterator[str | Interpolation]:
        """
        迭代模板中的字符串部分和插值表达式。
        这些可能以任意顺序出现。不包含空字符串。
        """
        ...

这种结构使开发者能够：
.访问原始字符串片段（strings）
.访问插值表达式及其计算结果（interpolations）
.直接获取所有插值的值（values）
.按顺序迭代模板的所有组成部分
注：__iter__ 函数注释说出现顺序不固定，但 PEP 文档中它的具体实现却是按序的，我认为是注释有误。
t-string 与 f-string 的异同点
相似之处
基本语法：二者都使用花括号 {} 作为插值表达式的分隔符
表达式求值：都支持在花括号中放置任意 Python 表达式
格式说明符：都支持格式说明符（如 .2f）和转换说明符（如 !r）
引号支持：都支持所有有效的引号标记（'、"、'''、""")
大小写不敏感前缀：t 和 T 都是有效的，就像 f 和 F
不同之处
返回类型：f-string 直接返回 str 类型，而 t-string 返回 Template 类型
求值时机：f-string 在定义时立即求值，t-string 提供延迟求值能力
结构访问：t-string 允许访问原始模板的结构（字符串部分和插值部分）

处理模型：f-string 是"即时完成"模型，t-string 是"预处理+转换"模型

t-string 的应用场景
1. 安全的 HTML 模板
使用 t-string 可以创建出自动转义用户输入的 HTML 模板：

def html(template: Template) -> str:
    parts = []
    for item in template:
        if isinstance(item, str):
            parts.append(item)
        else:  # Interpolation
            parts.append(html_escape(item.value))
    return "".join(parts)

user_input = "<script>alert('XSS')</script>"
safe_html = html(t"<div>{user_input}</div>")
# 输出: <div>&lt;script&gt;alert('XSS')&lt;/script&gt;</div>

2. 安全的 SQL 查询构建
t-string 可以构建防注入的 SQL 查询：

def safe_sql(template: Template) -> str:
    parts = []
    params = []
    
    for item in template:
        if isinstance(item, str):
            parts.append(item)
        else:
            parts.append("?")
            params.append(item.value)
    
    return"".join(parts), params

user_id = "user' OR 1=1--"
query, params = safe_sql(t"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}")
# query: "SELECT * FROM users WHERE id = ?"
# params: ["user' OR 1=1--"]

3. 结构化日志
使用 t-string 可以实现优雅的结构化日志记录：

import json
import logging
from string.templatelib import Template, Interpolation

class TemplateMessage:
    def __init__(self, template: Template) -> None:
        self.template = template
    
    @property
    def message(self) -> str:
        # 格式化为可读消息
        return f(self.template)  # 使用自定义 f() 函数
    
    @property
    def values(self) -> dict:
        # 提取结构化数据
        return {
            item.expression: item.value
            for item in self.template.interpolations
        }
    
    def __str__(self) -> str:
        returnf"{self.message} >>> {json.dumps(self.values)}"

action, amount, item = "traded", 42, "shrubs"
logging.info(TemplateMessage(t"User {action}: {amount:.2f} {item}"))
# 输出: User traded: 42.00 shrubs >>> {"action": "traded", "amount": 42, "item": "shrubs"}

4. 安全的子进程调用
PEP-787 专门针对 t-string 在子进程调用中的场景作了扩展，使 subprocess 模块能原生支持 t-string：

# 不安全的 f-string 用法
subprocess.run(f"echo {message_from_user}", shell=True)  # 命令注入风险
# 安全的 t-string 用法
subprocess.run(t"echo {message_from_user}")  # 自动进行适当的命令转义

这种方式既保留了字符串命令的可读性，又避免了安全风险。

t-string 的进阶用法
1. 自定义多功能模板渲染器
t-string 的真正威力在于可以自定义渲染器模板：

from string.templatelib import Template, Interpolation
import html

def smart_renderer(template: Template, context="text") -> str:
    """上下文感知的渲染器
    根据context参数自动决定如何处理每个插值：
    - "text": 普通文本模式，直接转为字符串
    - "html": HTML模式，自动转义HTML特殊字符，防止XSS
    - "sql": SQL模式，自动转义SQL特殊字符，防止注入
    """
    parts = []
    
    for item in template:
        if isinstance(item, str):
            parts.append(item)
        else:  # Interpolation
            value = item.value
            expression = item.expression
            
            # 基于值类型和上下文进行智能处理
            if context == "html":
                # HTML模式：自动转义HTML特殊字符
                parts.append(html.escape(str(value)))
            elif context == "sql":
                # SQL模式：防止SQL注入
                if isinstance(value, str):
                    # 将1个单引号转义成2个
                    escaped_value = value.replace("'", "''")
                    parts.append(f"'{escaped_value}'")
                elif value isNone:
                    parts.append("NULL")
                else:
                    parts.append(str(value))
            else:
                parts.append(str(value))
    
    return"".join(parts)

# 同一个模板在不同上下文中的自动适配渲染
user_input = "<script>alert('evil')</script>"
template = t"用户输入: {user_input}"
print(smart_renderer(template, context="html")) # 输出: 用户输入: &lt;script&gt;alert(&#x27;evil&#x27;)&lt;/script&gt;

# SQL注入防护示例
user_id = "1'; DROP TABLE users; --"
sql_template = t"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}"
print(smart_renderer(sql_template, context="sql")) # 输出: SELECT * FROM users WHERE id = '1''; DROP TABLE users; --'

# f-string 对于SQL注入，必须先处理值，再放入f-string
escaped_id = user_id.replace("'", "''")
sql_safe_id = f"'{escaped_id}'"
print(f"SQL查询(f-string): SELECT * FROM users WHERE id = {sql_safe_id}")

2. 结构化嵌套模板处理
t-string 和 f-string 在嵌套使用时有本质区别：

# f-string的嵌套：内部表达式立即求值，信息丢失
value = "world"
inner_f = f"inner {value}"
outer_f = f"outer {inner_f}"
print(outer_f)  # 输出: outer inner world
print(type(outer_f))  # <class 'str'> - 只是普通字符串

# t-string的嵌套：保留完整结构信息
inner_t = t"inner {value}"
outer_t = t"outer {inner_t}"
print(type(outer_t))  # <class 'string.templatelib.Template'>
print(type(outer_t.interpolations[0].value))  # 也是Template对象！

# 可以访问和处理任意深度的嵌套结构
user = {"name": "Alice", "age": 30}
message = t"用户{user['name']}信息: {t'年龄:{user['age']}'}"
inner_template = message.interpolations[1].value
print(inner_template.strings)  # 输出: ('年龄:', '')
print(inner_template.interpolations[0].value)  # 输出: 30

这种结构化处理能力使 t-string 特别适合构建复杂的模板系统，可以按需延迟或自定义渲染过程的所有部分。
3. 延迟求值与异步处理
t-string 的结构特性使得它支持延迟求值和异步处理。以下是异步模板渲染示例：

import asyncio

# 模拟异步数据获取
asyncdef fetch_data(key: str) -> str:
    await asyncio.sleep(0.1)  # 模拟网络延迟
    returnf"获取的{key}数据"

asyncdef render_async(template):
    tasks = {}
    # 并行启动所有异步查询
    for item in template.interpolations:
        tasks[item.expression] = asyncio.create_task(
            fetch_data(item.expression)
        )
    
    # 等待所有查询完成
    for expr, task in tasks.items():
        tasks[expr] = await task
    
    # 组装结果
    result = []
    for item in template:
        if isinstance(item, str):
            result.append(item)
        else:
            result.append(tasks[item.expression])
    
    return"".join(result)

asyncdef main():
    template = t"用户: {user}, 年龄: {age}"
    result = await render_async(template)
    print(result) 

# asyncio.run(main())

这种模式的关键优势:
结构保留: 可以获取完整表达式信息
并行获取: 同时处理多个异步任务

延迟组合: 等所有数据就绪再拼接

总结
Python 的 t-string 语法是对字符串处理能力的重要扩展，它在保持与 f-string 语法相似性的同时，提供了更灵活、更安全的字符串插值处理机制。通过将字符串模板结构化为 Template 对象，开发者可以在字符串组合前对插值进行拦截和转换，从而避免常见的安全问题，并支持更多高级用例。它就像是数据与视图的分离模式，f-string 是直接渲染的视图，而 t-string 则保留了数据模型，允许你在最终呈现前执行各种转换规则和验证。

t-string 的设计理念体现了功能性与安全性的平衡，虽然它比 f-string 更复杂，但这种复杂性带来了更高级的可组合性和更强的安全保障。它遵循了 Python 的"显式优于隐式"原则，通过明确分离模板结构和渲染过程，让字符串处理的每个步骤都清晰可见。
t-string 并不是一种替换 f-string 的语法，f-string 的简单易用性依然有其重要价值。

那么，在 Python 3.14 版本后，两个字符串插值方法该如何选择呢？一句话总结：当只需简单地格式化字符串时，使用 f-string 更直接高效；而当处理不受信任的输入、需要自定义渲染逻辑、构建复杂模板系统或进行异步处理时，应选择功能更强大的 t-string。