Pydantic Core v2.28.0 版本发布：性能优化与功能增强

Pydantic Core 是 Python 生态中一个高性能的数据验证和设置管理库，作为 Pydantic 项目的核心引擎，它提供了快速的数据解析和验证能力。最新发布的 v2.28.0 版本带来了一系列性能优化和功能改进，值得开发者关注。

核心改进

1. PyO3 升级与性能优化

本次版本将 PyO3 升级到了 0.23 版本，这是 Python 和 Rust 交互的关键桥梁。升级后移除了对 python3-dll-a 的依赖，简化了部署流程。同时，开发团队对日期时间创建过程中的引用计数操作进行了优化，减少了不必要的性能开销。

2. 默认值处理改进

修复了 DefinitionRefValidator 中 default_value 调用未正确传递到底层 schema 的问题，使得默认值处理更加一致可靠。此外，还优化了 to_python() 方法在检查未定义值时的调用效率，避免了不必要的性能损耗。

3. 日期时间处理增强

修复了年份为零时的 ValueError 问题，增强了日期时间处理的健壮性。这对于处理历史日期或特殊场景下的时间数据尤为重要。

4. 序列化相关改进

针对数据类(dataclass)中的 InitVar 类型，修正了序列化时不应被标记为必需字段的问题。同时，改进了函数 schema 中的 JSON Schema 输入处理，使其更加符合预期。

其他重要变更

• 移除了对 Python 3.8 的支持，建议用户升级到更新的 Python 版本
• 修复了 SerializationInfo.round_trip 的类型提示问题
• 更新了多个依赖项的版本，包括 serde、serde_json 和 idna 等
• 文档字符串中的拼写错误得到了修正

开发者建议

对于正在使用 Pydantic Core 的开发者，建议尽快升级到 v2.28.0 版本以获取性能改进和问题修复。特别是那些处理大量日期时间数据或复杂默认值逻辑的应用，将会从本次更新中获益明显。

升级时需要注意 Python 3.8 不再被支持，如果项目仍在使用该版本，需要先升级 Python 运行环境。对于性能敏感型应用，建议测试升级后的实际性能表现，因为本次更新中的引用计数优化可能会带来明显的性能提升。