许多 Python 初学者想知道他们应该从 Python 的哪个版本开始学习。对于这个问题我的答案是 “你学习你喜欢的教程的版本,然后检查他们之间的不同。"
但是如果你开始一个新项目,并且有选择权?我想说的是目前没有对错,只要你计划使用的库 Python 2.7.x 和 Python 3.x 双方都支持的话。尽管如此,当在编写它们中的任何一个的代码,或者是你计划移植你的项目的时候,是非常值得看看这两个主要流行的 Python 版本之间的差别的,以便避免常见的陷阱,
__future__
模块print
函数next()
函数 和.next()
方法input()
解析用户的输入 Python 3.x 介绍的 一些Python 2 不兼容的关键字和特性可以通过在 Python 2 的内置__future__
模块导入。如果你计划让你的代码支持 Python 3.x,建议你使用__future__
模块导入。例如,如果我想要 在Python 2 中表现 Python 3.x 中的整除,我们可以通过如下导入
from __future__ import division
更多的__future__
模块可被导入的特性被列在下表中:
feature | optional in | mandatory in | effect |
---|---|---|---|
nested_scopes | 2.1.0b1 | 2.2 | PEP 255: Simple Generators |
division | 2.2.0a2 | 3.0 | PEP 328: Imports: Multi-Line and Absolute/Relative |
with_statement | 2.5.0a1 | 2.6 | PEP 3105: Make print a function |
unicode_literals | 2.6.0a2 | 3.0 | PEP 3112: Bytes literals in Python 3000 |
(Source:https://docs.python.org/2/library/future.html)
from platform import python_version
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很琐碎,而print
语法的变化可能是最广为人知的了,但是仍值得一提的是: Python 2 的print
声明已经被print()
函数取代了,这意味着我们必须包装我们想打印在小括号中的对象。
Python 2 不具有额外的小括号问题。但对比一下,如果我们按照 Python 2 的方式不使用小括号调用print
函数,Python 3 将抛出一个语法异常(SyntaxError
)。
Python 2
print 'Python', python_version() print 'Hello, World!' print('Hello, World!') print "text", ; print 'print more text on the same line'
Python 2.7.6 Hello, World! Hello, World! text print more text on the same line
Python 3
print('Python', python_version()) print('Hello, World!') print("some text,", end="") print(' print more text on the same line')
Python 3.4.1 Hello, World! some text, print more text on the same line
print 'Hello, World!'
File "", line 1 print 'Hello, World!' ^ SyntaxError: invalid syntax
注意
以上通过 Python 2 使用Printing "Hello, World"
是非常正常的,尽管如此,如果你有多个对象在小括号中,我们将创建一个元组,因为print
在 Python 2 中是一个声明,而不是一个函数调用。
print 'Python', python_version() print('a', 'b') print 'a', 'b'
Python 2.7.7 ('a', 'b') a b
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如果你正在移植代码,这个变化是特别危险的。或者你在 Python 2 上执行 Python 3 的代码。因为这个整除的变化表现在它会被忽视(即它不会抛出语法异常)。
因此,我还是倾向于使用一个float(3)/2
或3/2.0
代替在我的 Python 3 脚本保存在 Python 2 中的3/2
的一些麻烦(并且反而过来也一样,我建议在你的 Python 2 脚本中使用from __future__ import division
)
Python 2
print 'Python', python_version()
print '3 / 2 =', 3 / 2
print '3 // 2 =', 3 // 2
print '3 / 2.0 =', 3 / 2.0
print '3 // 2.0 =', 3 // 2.0
Python 2.7.6 3 / 2 = 1 3 // 2 = 1 3 / 2.0 = 1.5 3 // 2.0 = 1.0
Python 3
print('Python', python_version()) print('3 / 2 =', 3 / 2) print('3 // 2 =', 3 // 2) print('3 / 2.0 =', 3 / 2.0) print('3 // 2.0 =', 3 // 2.0)
Python 3.4.1 3 / 2 = 1.5 3 // 2 = 1 3 / 2.0 = 1.5 3 // 2.0 = 1.0
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Python 2 有ASCII str()
类型,unicode()
是单独的,不是 byte 类型。
现在, 在 Python 3,我们最终有了Unicode (utf-8)
字符串,以及一个字节类:byte
和bytearrays
。
Python 2
print 'Python', python_version()
Python 2.7.6
print type(unicode('this is like a python3 str type'))
print type(b'byte type does not exist')
print 'they are really' + b' the same'
they are really the same
print type(bytearray(b'bytearray oddly does exist though'))
Python 3
print('Python', python_version()) print('strings are now utf-8 u03BCnicou0394é!') Python 3.4.1 strings are now utf-8 μnicoΔé!
print('Python', python_version(), end="") print(' has', type(b' bytes for storing data')) Python 3.4.1 has
print('and Python', python_version(), end="") print(' also has', type(bytearray(b'bytearrays'))) and Python 3.4.1 also has
'note that we cannot add a string' + b'bytes for data' --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last)in () ----> 1 'note that we cannot add a string' + b'bytes for data' TypeError: Can't convert 'bytes' object to str implicitly
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在 Python 2 中xrange()
创建迭代对象的用法是非常流行的。比如: for 循环或者是列表/集合/字典推导式。
这个表现十分像生成器(比如。“惰性求值”)。但是这个xrange-iterable
是无穷的,意味着你可以无限遍历。
由于它的惰性求值,如果你不得仅仅不遍历它一次,xrange()
函数 比range()
更快(比如 for 循环)。尽管如此,对比迭代一次,不建议你重复迭代多次,因为生成器每次都从头开始。
在 Python 3 中,range()
是像xrange()
那样实现以至于一个专门的xrange()
函数都不再存在(在 Python 3 中xrange()
会抛出命名异常)。
import timeit
n = 10000
def test_range(n):
return for i in range(n):
pass
def test_xrange(n):
for i in xrange(n):
pass
Python 2
print 'Python', python_version() print 'ntiming range()' %timeit test_range(n) print 'nntiming xrange()' %timeit test_xrange(n) Python 2.7.6 timing range() 1000 loops, best of 3: 433 µs per loop timing xrange() 1000 loops, best of 3: 350 µs per loop
Python 3
print('Python', python_version()) print('ntiming range()') %timeit test_range(n) Python 3.4.1 timing range() 1000 loops, best of 3: 520 µs per loop
print(xrange(10)) --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last)in () ----> 1 print(xrange(10)) NameError: name 'xrange' is not defined
Python 3 中的range
对象的__contains__
方法
另外一件值得一提的事情就是在 Python 3 中range
有一个新的__contains__
方法(感谢Yuchen Ying指出了这个),__contains__
方法可以加速"查找"
在 Python 3.x 中显著的整数和布尔类型。
x = 10000000
def val_in_range(x, val):
return val in range(x)
def val_in_xrange(x, val):
return val in xrange(x)
print('Python', python_version())
assert(val_in_range(x, x/2) == True)
assert(val_in_range(x, x//2) == True)
%timeit val_in_range(x, x/2)
%timeit val_in_range(x, x//2)
Python 3.4.1
1 loops, best of 3: 742 ms per loop
1000000 loops, best of 3: 1.19 µs per loop
基于以上的timeit
的结果,当它使一个整数类型,而不是浮点类型的时候,你可以看到执行查找的速度是 60000 倍快。尽管如此,因为 Python 2.x 的range
或者是xrange
没有一个__contains__
方法,这个整数类型或者是浮点类型的查询速度不会相差太大。
print 'Python', python_version() assert(val_in_xrange(x, x/2.0) == True) assert(val_in_xrange(x, x/2) == True) assert(val_in_range(x, x/2) == True) assert(val_in_range(x, x//2) == True) %timeit val_in_xrange(x, x/2.0) %timeit val_in_xrange(x, x/2) %timeit val_in_range(x, x/2.0) %timeit val_in_range(x, x/2) Python 2.7.7 1 loops, best of 3: 285 ms per loop 1 loops, best of 3: 179 ms per loop 1 loops, best of 3: 658 ms per loop 1 loops, best of 3: 556 ms per loop
下面说下__contain__
方法并没有加入到 Python 2.x 中的证据:
print('Python', python_version()) range.__contains__ Python 3.4.1
print 'Python', python_version() range.__contains__ Python 2.7.7 --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last)in () 1 print 'Python', python_version() ----> 2 range.__contains__ AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute '__contains__'
print 'Python', python_version() xrange.__contains__ Python 2.7.7 --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last)in () 1 print 'Python', python_version() ----> 2 xrange.__contains__ AttributeError: type object 'xrange' has no attribute '__contains__'
**注意在 Python 2 和 Python 3 中速度的不同***
有些猿类指出了 Python 3 的range()
和 Python 2 的xrange()
之间的速度不同。因为他们是用相同的方法实现的,因此期望相同的速度。尽管如此,这事实在于 Python 3 倾向于比 Python 2 运行的慢一点。
def test_while():
i = 0
while i < 20000:
i += 1
return
print('Python', python_version()) %timeit test_while() Python 3.4.1 100 loops, best of 3: 2.68 ms per loop
print 'Python', python_version() %timeit test_while() Python 2.7.6 1000 loops, best of 3: 1.72 ms per loop
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Python 2 接受新旧两种语法标记,在 Python 3 中如果我不用小括号把异常参数括起来就会阻塞(并且反过来引发一个语法异常)。
Python 2
print 'Python', python_version() Python 2.7.6
raise IOError, "file error"
---------------------------------------------------------------------------
IOError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 raise IOError, "file error" IOError: file error
raise IOError("file error") --------------------------------------------------------------------------- IOError Traceback (most recent call last)in () ----> 1 raise IOError("file error") IOError: file error
Python 3
print('Python', python_version()) Python 3.4.1
raise IOError, "file error"
File "", line 1 raise IOError, "file error" ^ SyntaxError: invalid syntax The proper way to raise an exception in Python 3:
print('Python', python_version()) raise IOError("file error") Python 3.4.1 --------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last)in () 1 print('Python', python_version()) ----> 2 raise IOError("file error") OSError: file error
在 Python 3 中处理异常也轻微的改变了,在 Python 3 中我们现在使用as
作为关键词。
python 2
print 'Python', python_version() try: let_us_cause_a_NameError except NameError, err: print err, '--> our error message' Python 2.7.6 name 'let_us_cause_a_NameError' is not defined --> our error message
Python 3
print('Python', python_version()) try: let_us_cause_a_NameError except NameError as err: print(err, '--> our error message') Python 3.4.1 name 'let_us_cause_a_NameError' is not defined --> our error message
因为next() (.next())
是一个如此普通的使用函数(方法),这里有另外一个语法改变(或者是实现上改变了),值得一提的是:在 Python 2.7.5 中函数和方法你都可以使用,next()
函数在 Python 3 中一直保留着(调用.next()
抛出属性异常)。
Python 2
print 'Python', python_version() my_generator = (letter for letter in 'abcdefg') next(my_generator) my_generator.next()
Python 2.7.6 'b'
Python 3
print('Python', python_version()) my_generator = (letter for letter in 'abcdefg') next(my_generator)
Python 3.4.1 'a'
my_generator.next()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 my_generator.next() AttributeError: 'generator' object has no attribute 'next'
好消息:在 Python 3.x 中 for 循环变量不会再导致命名空间泄漏。
在 Python 3.x 中做了一个改变,在What’s New In Python 3.0中有如下描述:
"列表推导不再支持 [... for var in item1, item2, ...] 这样的语法。使用 [... for var in (item1, item2, ...)] 代替。也需要提醒的是列表推导有不同的语义: 他们关闭了在 `list()` 构造器中的生成器表达式的语法糖, 并且特别是循环控制变量不再泄漏进周围的作用范围域."
Python 2
print 'Python', python_version() i = 1 print 'before: i =', i print 'comprehension: ', [i for i in range(5)] print 'after: i =', i Python 2.7.6 before: i = 1 comprehension: [0, 1, 2, 3, 4] after: i = 4
Python 3
print('Python', python_version()) i = 1 print('before: i =', i) print('comprehension:', [i for i in range(5)]) print('after: i =', i) Python 3.4.1 before: i = 1 comprehension: [0, 1, 2, 3, 4] after: i = 1
在 Python 3 中的另外一个变化就是当对不可排序类型做比较的时候,会抛出一个类型错误。
Python 2
print 'Python', python_version()
print "[1, 2] > 'foo' = ", [1, 2] > 'foo'
print "(1, 2) > 'foo' = ", (1, 2) > 'foo'
print "[1, 2] > (1, 2) = ", [1, 2] > (1, 2)
Python 2.7.6
[1, 2] > 'foo' = False
(1, 2) > 'foo' = True
[1, 2] > (1, 2) = False
Python 3
print('Python', python_version()) print("[1, 2] > 'foo' = ", [1, 2] > 'foo') print("(1, 2) > 'foo' = ", (1, 2) > 'foo') print("[1, 2] > (1, 2) = ", [1, 2] > (1, 2)) Python 3.4.1 --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last)in () 1 print('Python', python_version()) ----> 2 print("[1, 2] > 'foo' = ", [1, 2] > 'foo') 3 print("(1, 2) > 'foo' = ", (1, 2) > 'foo') 4 print("[1, 2] > (1, 2) = ", [1, 2] > (1, 2)) TypeError: unorderable types: list() > str()
input()
解析用户的输入 幸运的是,在 Python 3 中已经解决了把用户的输入存储为一个str
对象的问题。为了避免在 Python 2 中的读取非字符串类型的危险行为,我们不得不使用raw_input()
代替。
Python 2
Python 2.7.6
[GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5493)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> my_input = input('enter a number: ')
enter a number: 123
>>> type(my_input)
>>> my_input = raw_input('enter a number: ')
enter a number: 123
>>> type(my_input)
Python 3
Python 3.4.1 [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5577)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> my_input = input('enter a number: ') enter a number: 123 >>> type(my_input)
如果在 xrange 章节看到的,现在在 Python 3 中一些方法和函数返回迭代对象 -- 代替 Python 2 中的列表
因为我们通常那些遍历只有一次,我认为这个改变对节约内存很有意义。尽管如此,它也是可能的,相对于生成器 --- 如需要遍历多次。它是不那么高效的。
而对于那些情况下,我们真正需要的是列表对象,我们可以通过list()
函数简单的把迭代对象转换成一个列表。
Python 2
print 'Python', python_version() print range(3) print type(range(3)) Python 2.7.6 [0, 1, 2]
Python 3
print('Python', python_version()) print(range(3)) print(type(range(3))) print(list(range(3))) Python 3.4.1 range(0, 3)[0, 1, 2]
在 Python 3 中一些经常使用到的不再返回列表的函数和方法:
zip()
map()
filter()
dictionary's .keys() method
dictionary's .values() method
dictionary's .items() method
下面是我建议后续的关于 Python 2 和 Python 3 的一些好文章。
移植到 Python 3
Should I use Python 2 or Python 3 for my development activity?
What’s New In Python 3.0
Porting to Python 3
Porting Python 2 Code to Python 3
How keep Python 3 moving forward
Python 3 的拥护者和反对者
10 awesome features of Python that you can't use because you refuse to upgrade to Python 3
Everything you did not want to know about Unicode in Python 3
Python 3 is killing Python
Python 3 can revive Python
Python 3 is fine