您好,登录后才能下订单哦!
许多Python初学者都会问:我应该学习哪个版本的Python。对于这个问题,我的回答通常是“先选择一个最适合你的Python教程,教程中使用哪个版本的Python,你就用那个版本。等学得差不多了,再来研究不同版本之间的差别”。
但如果想要用Python开发一个新项目,那么该如何选择Python版本呢?我可以负责任的说,大部分Python库都同时支持Python 2.7.x和3.x版本的,所以不论选择哪个版本都是可以的。但为了在使用Python时避开某些版本中一些常见的陷阱,或需要移植某个Python项目时,依然有必要了解一下Python两个常见版本之间的主要区别。
Python 3.x引入了一些与Python 2不兼容的关键字和特性,在Python 2中,可以通过内置的__future__模块导入这些新内容。如果你希望在Python 2环境下写的代码也可以在Python 3.x中运行,那么建议使用__future__模块。例如,如果希望在Python 2中拥有Python 3.x的整数除法行为,可以通过下面的语句导入相应的模块。
from __future__ import division
下表列出了__future__中其他可导入的特性:
特性 | 可选版本 | 强制版本 | 效果 |
---|---|---|---|
nested_scopes | 2.1.0b1 | 2.2 | PEP 227: Statically Nested Scopes |
generators | 2.2.0a1 | 2.3 | PEP 255: Simple Generators |
division | 2.2.0a2 | 3.0 | PEP 238: Changing the Division Operator |
absolute_import | 2.5.0a1 | 3.0 | PEP 328: Imports: Multi-Line and Absolute/Relative |
with_statement | 2.5.0a1 | 2.6 | PEP 343: The “with” Statement |
print_function | 2.6.0a2 | 3.0 | PEP 3105: Make print a function |
unicode_literals | 2.6.0a2 | 3.0 | PEP 3112: Bytes literals in Python 3000 |
(来源: https://docs.python.org/2/library/future.html)
示例:
from platform import python_version
虽然print语法是Python 3中一个很小的改动,且应该已经广为人知,但依然值得提一下:Python 2中的print语句被Python 3中的print()函数取代,这意味着在Python 3中必须用括号将需要输出的对象括起来。
在Python 2中使用额外的括号也是可以的。但反过来在Python 3中想以Python2的形式不带括号调用print函数时,会触发SyntaxError。
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
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 "<ipython-input-3-139a7c5835bd>", line 1 print 'Hello, World!' ^ SyntaxError: invalid syntax
注意:
在Python中,带不带括号输出”Hello World”都很正常。但如果在圆括号中同时输出多个对象时,就会创建一个元组,这是因为在Python 2中,print是一个语句,而不是函数调用。
print 'Python', python_version() print('a', 'b') print 'a', 'b'
由于人们常常会忽视Python 3在整数除法上的改动(写错了也不会触发Syntax Error),所以在移植代码或在Python 2中执行Python 3的代码时,需要特别注意这个改动。
所以,我还是会在Python 3的脚本中尝试用float(3)/2或 3/2.0代替3/2,以此来避免代码在Python 2环境下可能导致的错误(或与之相反,在Python 2脚本中用from __future__ import division来使用Python 3的除法)。
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
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有基于ASCII的str()类型,其可通过单独的unicode()函数转成unicode类型,但没有byte类型。
而在Python 3中,终于有了Unicode(utf-8)字符串,以及两个字节类:bytes和bytearrays。
print 'Python', python_version() 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' print type(bytearray(b'bytearray oddly does exist though'))
print('Python', python_version()) print('strings are now utf-8 u03BCnicou0394é!') print('Python', python_version(), end="") print(' has', type(b' bytes for storing data')) print('and Python', python_version(), end="") print(' also has', type(bytearray(b'bytearrays')) 'note that we cannot add a string' + b'bytes for data'
在Python 2.x中,经常会用xrange()创建一个可迭代对象,通常出现在“for循环”或“列表/集合/字典推导式”中。
这种行为与生成器非常相似(如”惰性求值“),但这里的xrange-iterable无尽的,意味着可能在这个xrange上无限迭代。
由于xrange的“惰性求知“特性,如果只需迭代一次(如for循环中),range()通常比xrange()快一些。不过不建议在多次迭代中使用range(),因为range()每次都会在内存中重新生成一个列表。
在Python 3中,range()的实现方式与xrange()函数相同,所以就不存在专用的xrange()(在Python 3中使用xrange()会触发NameError)。
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
print 'Python', python_version() print 'ntiming range()' %timeit test_range(n) print 'nntiming xrange()' %timeit test_xrange(n)
print('Python', python_version()) print('ntiming range()') %timeit test_range(n) print(xrange(10))
另一个值得一提的是,在Python 3.x中,range有了一个新的__contains__方法。__contains__方法可以有效的加快Python 3.x中整数和布尔型的“查找”速度。
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)
根据上面的timeit的结果,查找整数比查找浮点数要快大约6万倍。但由于Python 2.x中的range或xrange没有__contains__方法,所以在Python 2中的整数和浮点数的查找速度差别不大。
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)
下面的代码证明了Python 2.x中没有__contain__方法:
print('Python', python_version()) range.__contains__ print('Python', python_version()) range.__contains__ print('Python', python_version()) xrange.__contains__
关于Python 2中xrange()与Python 3中range()之间的速度差异的一点说明:
有读者指出了Python 3中的range()和Python 2中xrange()执行速度有差异。由于这两者的实现方式相同,因此理论上执行速度应该也是相同的。这里的速度差别仅仅是因为Python 3的总体速度就比Python 2慢。
def test_while(): i = 0 while i < 20000: i += 1 return print('Python', python_version()) %timeit test_while() print 'Python', python_version() %timeit test_while()
Python 2支持新旧两种异常触发语法,而Python 3只接受带括号的的语法(不然会触发SyntaxError):
print 'Python', python_version( raise IOError, "file error" raise IOError("file error")
print('Python', python_version()) raise IOError, "file error" print('Python', python_version()) raise IOError("file error")
Python 3中的异常处理也发生了一点变化。在Python 3中必须使用“as”关键字。
print 'Python', python_version() try: let_us_cause_a_NameError except NameError, err: print err, '--> our error message'
print('Python', python_version()) try: let_us_cause_a_NameError except NameError as err: print(err, '--> our error message')
由于会经常用到next()(.next())函数(方法),所以还要提到另一个语法改动(实现方面也做了改动):在Python 2.7.5中,函数形式和方法形式都可以使用,而在Python 3中,只能使用next()函数(试图调用.next()方法会触发AttributeError)。
print 'Python', python_version() my_generator = (letter for letter in 'abcdefg') next(my_generator) my_generator.next()
print('Python', python_version()) my_generator = (letter for letter in 'abcdefg') next(my_generator) my_generator.next()
好消息是:在Python 3.x中,for循环中的变量不再会泄漏到全局命名空间中了!
这是Python 3.x中做的一个改动,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。还要注意列表推导有不同的语义:现在列表推导更接近list()构造器中的生成器表达式这样的语法糖,特别要注意的是,循环控制变量不会再泄漏到循环周围的空间中了。”
print 'Python', python_version() i = 1 print 'before: i =', i print 'comprehension: ', [i for i in range(5)] print 'after: i =', i
print('Python', python_version()) i = 1 print('before: i =', i) print('comprehension:', [i for i in range(5)]) print('after: i =', i)
Python 3中另一个优秀的改动是,如果我们试图比较无序类型,会触发一个TypeError。
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)
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))
幸运的是,Python 3改进了input()函数,这样该函数就会总是将用户的输入存储为str对象。在Python 2中,为了避免读取非字符串类型会发生的一些危险行为,不得不使用raw_input()代替input()。
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) <type 'int'> >>> my_input = raw_input('enter a number: ') enter a number: 123 >>> type(my_input) <type 'str'>
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) <class 'str'>
在xrange一节中可以看到,某些函数和方法在Python中返回的是可迭代对象,而不像在Python 2中返回列表。
由于通常对这些对象只遍历一次,所以这种方式会节省很多内存。然而,如果通过生成器来多次迭代这些对象,效率就不高了。
此时我们的确需要列表对象,可以通过list()函数简单的将可迭代对象转成列表。
print 'Python', python_version() print range(3) print type(range(3))
print('Python', python_version()) print(range(3)) print(type(range(3))) print(list(range(3)))
下面列出了Python 3中其他不再返回列表的常用函数和方法:
更多关于python2和3区别请查看下面的相关链接
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。