Python2.x和3.x主要差异总结

开始使用Python之后就到处宣扬Python如何如何好,宣传工作的一大重要诀窍就是做对比,比如原先用Java的时候做个什么东西要写多少代码,怎么个别扭,现在用Python实现同样的功能怎么个简单等等。不过谈Python,不管怎么谈,老会谈到Python2.x和3.x的版本差异问题,这个差异真不是一般的大,从一个简单的print到核心库的改进都牵扯到了很多,现在总结了一些主要的差异点。


基本类型


(1) 整形

在python 2.x中,有两种整数类型,一般的32位整数和长整数,长整数都是以L或者l(不建议使用小写l, 容易跟1搞混),超过32位长度之后会自动转换为长整形。

在python 3.x中,允许我们更随心所欲更自然的使用整数,只有一种类型,没有长度限制。

python 2.x

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>>> 1000000000000000000000000000000000
1000000000000000000000000000000000L
python 3.x
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1
2
>>> 1000000000000000000000000000000
1000000000000000000000000000000

(2) 八进制字面量表示

在Python 2.x中,表示八进制字面量有两种方式,一是同众多我们所熟悉的编程语言一样,直接在数字前加0,比如01000, 另外是加0o(0和小写字母o)0o1000

在Python 3.x中,表示八进制字面量的方式只有一种,就是0o1000

python 2.x

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>>> 0o1000
512
>>> 01000
512

python 3.x

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>>> 01000
   File "" , line 1
     01000
         ^
SyntaxError: invalid token
>>> 0o1000
512


运算符


(1) 不等于测试

Python 2.x中不等于有两种写法 != 和 <>

Python 3.x中去掉了<>, 只有!=一种写法,还好,我从来没有使用<>的习惯

(2) 去掉了repr表达式``

Python 2.x 中反引号``相当于repr函数的作用

Python 3.x 中去掉了``这种写法,只允许使用repr函数,这样做的目的是为了使代码看上去更清晰么?不过我感觉用repr的机会很少,一般只在debug的时候才用,多数时候还是用str函数来用字符串描述对象。

(3) 除法运算

Python中的除法较其它语言显得非常高端,有套很复杂的规则。Python中的除法有两个运算符,/和//

首先来说/除法:

在python 2.x中/除法就跟我们熟悉的大多数语言,比如Java啊C啊差不多,整数相除的结果是一个整数,把小数部分完全忽略掉,浮点数除法会保留小数点的部分得到一个浮点数的结果。

在python 3.x中/除法不再这么做了,对于整数之间的相除,结果也会是浮点数。

Python 2.x:

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>>> 1 / 2
0
>>> 1.0 / 2.0
0.5

Python 3.x:

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>>> 1 / 2
0.5
而对于//除法,这种除法叫做floor除法,会对除法的结果自动进行一个floor操作,在python 2.x和python 3.x中是一致的。

python 2.x:

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2
>>> - 1 / / 2
- 1
python 3.x:
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1
2
>>> - 1 / / 2
- 1
注意的是并不是舍弃小数部分,而是执行floor操作,如果要截取小数部分,那么需要使用math模块的trunc函数

python 3.x:

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>>> import math
>>> math.trunc( 1 / 2 )
0
>>> math.trunc( - 1 / 2 )
0

(4) 比较运算符

Python 2.x中允许不同类型的对象进行比较,比如:

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>>> - 1 < ''
True
>>> 1 > ''
False
Python 3.x中则不允许这类不同类型之间含糊不清的比较:
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>>> 1 > ''
Traceback (most recent call last):
   File "" , line 1 , in
TypeError: unorderable types: int () > str ()

我觉着即使在2.x中也不应该使用这种含糊不清的比较,1 > '' 返回了False, 这个是基于什么判断的?说不清楚。


语句


(1) print

这是应该算是最广为人知的一个差别了吧,Python 2.x和Python 3.x之间连Hello World都是不兼容的。

python 2.x中print是语句

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1
print >> file x, y
向打开的输出流file中输出x, y变量的值

在python 3.x中这句要这么写

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1
print (x,y, file = file )
file参数定义的默认值是sys.stdout

(2) 扩展序列解包

python中的序列赋值一直是这门语言宣传时候的一个亮点,能把一个序列解开进行赋值:

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>>> x, y = [ 1 , 2 ]
>>> x
1
>>> y
2
>>> x, y = 1 , 2
>>> x
1
>>> y
2
>>> x, y = y, x
>>> x
2
>>> y
1
python 3.x对这一功能更加进行了强化,支持扩展序列解包:
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>>> x, * y = 1 , 2 , 3
>>> x
1
>>> y
[ 2 , 3 ]


内置集合类型


内置集合的差别主要体现在字典对象的几个视图方法上,keys\items和values,在2.x中这几个试图方法每次都是赤裸裸的返回一个新的列表,3.x对这种粗鲁的行为做了优化,返回的是迭代器对象。

另外原先字典对象有个has_key方法来判断key在字典中是否存在,这个方法实现的功能跟in运算符完全一样,因此在3.x就把这个方法给干掉了。



函数


(1) nonlocal作用域

在2.x的时代,Python只有两个作用域,模块里面的全局作用域和函数的局部作用域,但是随着在函数中定义函数的情况越来越多,比如装饰器、闭包等等,这里面就出现了内层函数引用外层函数变量的问题:

比如我要在内层函数修改外层函数的一个变量,在Python 2.x的时代就会出现错误:

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>>> def out_function():
...   call_count = 0
...   def in_function():
...     call_count + = 1
...   return in_function
...
>>> out_function()()
Traceback (most recent call last):
   File "" , line 1 , in
   File "" , line 4 , in in_function
UnboundLocalError: local variable 'call_count' referenced before assignment
但是在Python 3.x中只要使用nonlocal关键字对变量进行修饰,就会自动去外层函数寻找变量:
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>>> def out_function():
...   call_count = 0
...   def in_function():
...     nonlocal call_count
...     call_count + = 1
...   return in_function
...
>>> out_function()()

(2) Key-word only 参数

前面我们说到print在Python 3.x中是作为函数提供的。print的参数设计是这样的:

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1
print ( * value, sep = ' ' , end = '\n' , file = sys.stdout)
如果了解Python参数的顺序规则,我们知道在Python 2.x中,参数的顺序必须遵循以下规则去定义:

def function(一般参数 or 带默认值参数,*sequence, **dict)

而这个地方却允许先定义*sequence再去定义一般参数,这就是Python 3.x所支持的key-word only的参数形式。在一个*之后允许去定义一些参数,这些参数在函数调用的时候必须指定参数名称。这样本质上其实就是在*sequence类型的参数之后固定写死了一个**dict, 当然也可以在后面继续定义一个**dict:

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1
def test( * value, name, * * dict ):
但这样写就不对了def test(*value, **dict, name)

(3) map、filter和reduce

这三个函数号称是函数式编程的代表。在Python3.x和Python2.x中也有了很大的差异。

首先我们先简单的在Python2.x的交互下输入map和filter,看到它们两者的类型是built-in function:

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>>> map
- in function map >
>>> filter
- in function filter >
它们输出的结果类型都是列表:
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>>> map ( lambda x:x * 2 ,[ 1 , 2 , 3 ])
[ 2 , 4 , 6 ]
>>> filter ( lambda x:x % 2 = = 0 , range ( 10 ))
[ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 ]
但是在Python 3.x中它们却不是这个样子了:
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>>> map
< class 'map' >
>>> map ( print ,[ 1 , 2 , 3 ])
< map object at 0xa6fd70c >
>>> filter
< class 'filter' >
>>> filter ( lambda x:x % 2 = = 0 , range ( 10 ))
< filter object at 0xa6eeeac >
首先它们从函数变成了类,其次,它们的返回结果也从当初的列表成了一个可迭代的对象, 我们尝试用next函数来进行手工迭代:
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>>> f = filter ( lambda x:x % 2 = = 0 , range ( 10 ))
>>> next (f)
0
>>> next (f)
2
>>> next (f)
4
>>> next (f)
6

对于比较高端的reduce函数,它在Python 3.x中已经不属于built-in了,被挪到functools模块当中。


模块


Python 2.x和3.x模块之间的差别主要体现在相对导入这部分的规则上。

在Python2.x和3.x当中都是使用点号来指定在当前包下进行相对导入,但是在没有点号的情况下,Python2.x会以先相对再绝对的模块搜索顺序,3.x的顺序跟这个相反,默认是绝对的,缺少点号的时候,导入忽略包含包自身并在sys.path搜索路径上进行查找。


面向对象


(1) 经典类和新式类

Python OO最神奇的地方就是有两种类,经典类和新式类。

新式类跟经典类的差别主要是以下几点:

1. 新式类对象可以直接通过__class__属性获取自身类型:type

2. 继承搜索的顺序发生了改变,经典类多继承属性搜索顺序: 先深入继承树左侧,再返回,开始找右侧;新式类多继承属性搜索顺序: 先水平搜索,然后再向上移动

3. 新式类增加了__slots__内置属性, 可以把实例属性的种类锁定到__slots__规定的范围之中。

4. 新式类增加了__getattribute__方法

Python 2.x中默认都是经典类,只有显式继承了object才是新式类

Python 3.x中默认都是新式类,不必显式的继承object

python 2.x:

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>>> ClassicClass.__class__
Traceback (most recent call last):
   File "" , line 1 , in
AttributeError: class ClassicClass has no attribute '__class__'
>>> class NewClass( object ):
...   pass
...
>>> NewClass.__class__
< type 'type' >
python 3.x:
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>>> class NewClass: pass
...
>>> NewClass.__class__
< class 'type' >

(2) 无绑定方法

在Python 2.x中除了类方法和静态方法,其余的方法都必须在第一个参数传递self跟实例绑定,但是在Python 3.x中废除了这条规定,允许方法不绑定实例,这样的方法跟普通的函数没有区别:

Python 2.x:

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>>> class MyClass:
...   def function():
...     print "function"
...
>>> MyClass.function()
Traceback (most recent call last):
   File "" , line 1 , in
TypeError: unbound method function() must be called with MyClass instance as first argument (got nothing instead)
>>> m = MyClass()
>>> m.function()
Traceback (most recent call last):
   File "" , line 1 , in
TypeError: function() takes no arguments ( 1 given)
Python 3.x:
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>>> class MyClass:
...   def function():
...     print ( "function" )
...
>>> MyClass.function()
function
>>> m = MyClass()
>>> m.function()
Traceback (most recent call last):
   File "" , line 1 , in
TypeError: function() takes no arguments ( 1 given)

(3) 重要的重载

1. next()和__next__():这应该是继print之后第二大坑爹的不兼容吧,Python程序漫山遍野都是迭代器,但是2和3之间迭代器的实现接口方法名是不同的……嗯,啥都不说了。

2. 分片拦截:Python 3.x之前, 类可以定义__getslice__和__setslice__方法来专门拦截分片,并且这两个方法优先于__getitem__和__setitem__, 但是Python 3.x时代这俩方法再也不存在了,全部的工作都交给了__getitem__和__setitem__,因此在使用这两个方法之前要先判断传递进参数的类型是不是slice对象。

3. __bool__方法:我们知道Python中默认将所有的空对象定义为布尔意义上的False,在自己定义的类中我们也可以加入自定义的布尔判断标准,在2.x中这个方法名叫做__nonzero__, 这个名字显然非常不直观并且不科学!所有考试交白卷的孩子我们都要否定他们的才能么?显然不能!因此Python 3.x中这个方法被重名命为__bool__

4. 3.x 取消了用于大小比较的__cmp__方法,取而代之的是:__lt__、__gt__、__le__、__ge__、__eq__、__ne__,嗯,我感觉这个想法真是不能苟同……有谁能说服我给我洗脑让我爱上这一堆__lt__、__gt__、__le__、__ge__、__eq__、__ne__么。。。

(4) 类修饰器

在我的上一篇博客中秀了一把函数装饰器在表单验证中的使用,http://my.oschina.net/chihz/blog/122897

在3.x的时代,类也有装饰器了,这个装饰器威力巨大,能把装饰的类搞的面目全非,总之想怎么搞就怎么搞,用法同函数装饰器基本一致,只不过传递的参数是类型:

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>>> def shutdown( cls ):
...   def shutdown_func( self ):
...     print ( "do something..." )
...   cls .shutdown = shutdown_func
...   return cls
...
>>> @shutdown
... class Test: pass
...
>>> t = Test()
>>> t.shutdown()
do something...


异常


先来看一段代码

python 2.x:

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>>> class Person:
...   def __init__( self , msg):
...     self .msg = msg
...
>>> try :
...   raise Person, "woca"
... except Person as p:
...   print p.msg
...
woca
python 3.x:
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>>> class Person:
...   def __init__( self , msg):
...     self .msg = msg
...
>>> try :
...   raise Person( "woca" )
... except Person as p:
...   print (p.msg)
Traceback (most recent call last):
   File "" , line 2 , in
TypeError: exceptions must derive from BaseException
 
During handling of the above exception, another exception occurred:
 
Traceback (most recent call last):
   File "" , line 3 , in
TypeError: catching classes that do not inherit from BaseException is not allowed
>>>
接下来说不同:

1. 在2.x时代,所有类型的对象都是可以被直接抛出的,在3.x时代,只有继承自BaseException的对象才可以被抛出。

2. 2.x raise语句使用逗号将抛出对象类型和参数分开,3.x取消了这种奇葩的写法,直接调用构造函数抛出对象即可。

在2.x时代,异常在代码中除了表示程序错误,还经常做一些普通控制结构应该做的事情,在3.x中可以看出,设计者让异常变的更加专一,只有在错误发生的情况才能去用异常捕获语句来处理。


其它


(1) 编码

Py3.X源码文件默认使用utf-8编码, 不需要再在文件头上声明 # -*- coding: utf-8 -*- 

(2) input函数

取消了蛋疼的raw_input,input函数的功能跟原先的raw_input一样

python 2.x

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>>> x = input ( "please input x:" )
please input x: 1
>>> x
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python 3.x

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>>> x = input ( "please input x" )
please input x1
>>> x
'1'

(2) 返回结果 列表->迭代器

取消了原先的xrange,现在range函数的返回结果同之前的xrange的返回结果一样,不是列表,而是一个可迭代的对象。其它常用的内置函数,如zip也是如此。

(3) Unicode字符串

能很好的支持Unicode

python 2.x

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>>> str = "我爱北京天安门"
>>> str
'\xe6\x88\x91\xe7\x88\xb1\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac\xe5\xa4\xa9\xe5\xae\x89\xe9\x97\xa8'
>>> str = u "我爱北京天安门"
>>> str
u '\u6211\u7231\u5317\u4eac\u5929\u5b89\u95e8'
python 3.x
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>>> str = "我爱北京天安门"
>>> str
'我爱北京天安门'

没有去考究核心库的差别,常用语法上的差别就总结了这些,感觉……还好吧,很多常用的框架现在都开始支持Python 3.x, 虽然现在自己主要是在用2.7进行开发,但多了解一下最新的动态总是好的,Python 最初版本设计的年代距离现在已经很长时间了,貌似跟自己同岁,可能那时的一些概念尚不清晰,但Python出现的比Java早多了,能设计到这种先进地步,已经相当厉害,Python 3.x虽然跟Python 2.x不兼容,但是修改之处都是让Python看起来更合理,所有的风格更一致,更Pythonic,总之是个好方向。

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