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  • Python2和Python3的区别,以及为什么选Python3的原因

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    本文链接:https://blog.csdn.net/pangzhaowen/article/details/80650478
    一、核心类差异
    1. Python3 对 Unicode 字符的原生支持。
    Python2 中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致 string 有两种类型 str 和 unicode,Python3 只
    支持 unicode 的 string。Python2 和 Python3 字节和字符对应关系为:
    2. Python3 采用的是绝对路径的方式进行 import
    Python2 中相对路径的 import 会导致标准库导入变得困难(想象一下,同一目录下有 file.py,如
    何同时导入这个文件和标准库 file)。Python3 中这一点将被修改,如果还需要导入同一目录的文件必
    须使用绝对路径,否则只能使用相关导入的方式来进行导入。
    3. Python2 中存在老式类和新式类的区别,Python3 统一采用新式类。新式类声明要求继承 object,
    必须用新式类应用多重继承。
    4. Python3 使用更加严格的缩进。Python2 的缩进机制中,1 个 tab 和 8 个 space 是等价的,所
    以在缩进中可以同时允许 tab 和 space 在代码中共存。这种等价机制会导致部分 IDE 使用存在问题。
    Python3 中 1 个 tab 只能找另外一个 tab 替代,因此 tab 和 space 共存会导致报错:TabError:
    inconsistent use of tabs and spaces in indentation.


    二、废弃类差异
    1. print 语句被 Python3 废弃,统一使用 print 函数
    2. exec 语句被 python3 废弃,统一使用 exec 函数
    3. execfile 语句被 Python3 废弃,推荐使用 exec(open("./filename").read())
    4. 不相等操作符"<>"被 Python3 废弃,统一使用"!="
    5. long 整数类型被 Python3 废弃,统一使用 int
    6. xrange 函数被 Python3 废弃,统一使用 range,Python3 中 range 的机制也进行修改并提高
    了大数据集生成效率
    7. Python3 中这些方法再不再返回 list 对象:dictionary 关联的 keys()、values()、items(),zip(),
    map(),filter(),但是可以通过 list 强行转换:
    1. mydict={"a":1,"b":2,"c":3}
    2. mydict.keys() #<built-in method keys of dict object at 0x000000000040B4C8>
    3. list(mydict.keys()) #['a', 'c', 'b']
    8. 迭代器 iterator 的 next()函数被 Python3 废弃,统一使用 next(iterator)
    9. raw_input 函数被 Python3 废弃,统一使用 input 函数
    10. 字典变量的 has_key 函数被 Python 废弃,统一使用 in 关键词
    11. file 函数被 Python3 废弃,统一使用 open 来处理文件,可以通过 io.IOBase 检查文件类型
    12. apply 函数被 Python3 废弃
    13. 异常 StandardError 被 Python3 废弃,统一使用 Exception


    三 、修改类差异
    1. 浮点数除法操作符“/”和“//”的区别
    “ / ”:
    Python2:若为两个整形数进行运算,结果为整形,但若两个数中有一个为浮点数,则结果为
    浮点数;
    Python3:为真除法,运算结果不再根据参加运算的数的类型。
    “//”:
    Python2:返回小于除法运算结果的最大整数;从类型上讲,与"/"运算符返回类型逻辑一致。
    Python3:和 Python2 运算结果一样。
    2. 异常抛出和捕捉机制区别
    Python2
    1. raise IOError, "file error" #抛出异常
    2. except NameError, err: #捕捉异常
    Python3
    1. raise IOError("file error") #抛出异常
    2. except NameError as err: #捕捉异常
    3. for 循环中变量值区别
    Python2,for 循环会修改外部相同名称变量的值
    1. i = 1
    2. print ('comprehension: ', [i for i in range(5)])
    3. print ('after: i =', i ) #i=4
    Python3,for 循环不会修改外部相同名称变量的值
    1. i = 1
    2. print ('comprehension: ', [i for i in range(5)])
    3. print ('after: i =', i ) #i=1
    4. round 函数返回值区别
    Python2,round 函数返回 float 类型值
    1. isinstance(round(15.5),int) #True
    Python3,round 函数返回 int 类型值
    1. isinstance(round(15.5),float) #True
    5. 比较操作符区别
    Python2 中任意两个对象都可以比较
    1. 11 < 'test' #True
    Python3 中只有同一数据类型的对象可以比较
    1. 11 < 'test' # TypeError: unorderable types: int() < str()


    四、第三方工具包差异
    我们在 pip 官方下载源 pypi 搜索 Python2.7 和 Python3.5 的第三方工具包数可以发现,Python2.7
    版本对应的第三方工具类目数量是 28523,Python3.5 版本的数量是 12457,这两个版本在第三方工具
    包支持数量差距相当大。
    我们从数据分析的应用角度列举了常见实用的第三方工具包(如下表),并分析这些工具包在
    Python2.7 和 Python3.5 的支持情况

     


     

    五、工具安装问题
    windows 环境
    Python2 无法安装 mysqlclient。Python3 无法安装 MySQL-python、 flup、functools32、
    Gooey、Pywin32、 webencodings。
    matplotlib 在 python3 环境中安装报错:The following required packages can not be
    built:freetype, png。需要手动下载安装源码包安装解决。
    scipy 在 Python3 环境中安装报错,numpy.distutils.system_info.NotFoundError,需要自己手
    工下载对应的安装包,依赖 numpy,pandas 必须严格根据 python 版本、操作系统、64 位与否。运行
    matplotlib 后发现基础包 numpy+mkl 安装失败,需要自己下载,国内暂无下载源
    centos 环境下
    Python2 无法安装 mysql-python 和 mysqlclient 包,报错:EnvironmentError: mysql_config not
    found,解决方案是安装 mysql-devel 包解决。使用 matplotlib 报错:no module named _tkinter,
    安装 Tkinter、tk-devel、tc-devel 解决。
    pywin32 也无法在 centos 环境下安装。
    六、切换
    电脑共存python2和pyhthon3,把安装目录下的python.exe文件改python2.exe和python3.exe,这样在调用的之后直接输入对应版本的就可。

     

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