Python2和Python3的差异

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-02-21 03:55 337阅读 0赞

## 基本语法差异 ##

### 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：
    
    ![img][]
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.

### 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：
    
        mydict={"a":1,"b":2,"c":3}
        mydict.keys()  #<built-in method keys of dict object at 0x000000000040B4C8>
        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

### 修改类差异 ###

1.  浮点数除法操作符/和//区别
    
     *  Python2:/是整数除法，//是小数除法
     *  Python3:/是小数除法，//是整数除法。
2.  异常抛出和捕捉机制区别
    
     *  Python2
    
        raise IOError, "file error" #抛出异常
        except NameError, err:  #捕捉异常
    
     *  Python3
    
        raise IOError("file error") #抛出异常
        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
    
        i = 1
        print （'comprehension: ', [i for i in range(5)]）
        print （'after: i =', i  ） #i=4
    
     *  Python3，for循环不会修改外部相同名称变量的值
    
        i = 1
        print （'comprehension: ', [i for i in range(5)]）
        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
    
        isinstance(round(15.5),int) #True
    
     *  Python3，round函数返回int类型值
    
        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
    
        11 < 'test' #True
    
     *  Python3中只有同一数据类型的对象可以比较
    
        11 < 'test' # TypeError: unorderable types: int() < str()

### 新增类差异 ###

所有在Python3.X中增加的新特性在Python2中都不支持，这些新特性的说明在官网中有详细的说明：

*  3.1 [https://docs.python.org/3.1/whatsnew/][https_docs.python.org_3.1_whatsnew]
 *  3.2 [https://docs.python.org/3.2/whatsnew/3.2.html][https_docs.python.org_3.2_whatsnew_3.2.html]
 *  3.3 [https://docs.python.org/3.3/whatsnew/3.0.html][https_docs.python.org_3.3_whatsnew_3.0.html]
 *  3.4 [https://docs.python.org/3.4/whatsnew/3.4.html][https_docs.python.org_3.4_whatsnew_3.4.html]
 *  3.5 [https://docs.python.org/3.5/whatsnew/3.5.html][https_docs.python.org_3.5_whatsnew_3.5.html]
 *  3.6 [https://docs.python.org/3.6/whatsnew/3.6.html][https_docs.python.org_3.6_whatsnew_3.6.html]

国内有对这些特性中的重要点进行介绍的博文，可以作为参考：[http://www.cnblogs.com/animalize/p/5633215.html][http_www.cnblogs.com_animalize_p_5633215.html]

## 第三方工具包 ##

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。

[https://pypi.python.org/pypi?:action=browse&c=532][https_pypi.python.org_pypi_action_browse_c_532]

[https://pypi.python.org/pypi?:action=browse&c=607][https_pypi.python.org_pypi_action_browse_c_607]

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：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>分类</th> 
   <th>工具名</th> 
   <th>用途</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>数据收集</td> 
   <td>scrapy</td> 
   <td>网页采集，爬虫</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据收集</td> 
   <td>scrapy-redis</td> 
   <td>分布式爬虫</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据收集</td> 
   <td>selenium</td> 
   <td>web测试，仿真浏览器</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据处理</td> 
   <td>beautifulsoup</td> 
   <td>网页解释库，提供lxml的支持</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据处理</td> 
   <td>lxml</td> 
   <td>xml解释库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据处理</td> 
   <td>xlrd</td> 
   <td>excel文件读取</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据处理</td> 
   <td>xlwt</td> 
   <td>excel文件写入</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据处理</td> 
   <td>xlutils</td> 
   <td>excel文件简单格式修改</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据处理</td> 
   <td>pywin32</td> 
   <td>excel文件的读取写入及复杂格式定制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据处理</td> 
   <td>Python-docx</td> 
   <td>Word文件的读取写入</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据分析</td> 
   <td>numpy</td> 
   <td>基于矩阵的数学计算库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据分析</td> 
   <td>pandas</td> 
   <td>基于表格的统计分析库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据分析</td> 
   <td>scipy</td> 
   <td>科学计算库，支持高阶抽象和复杂模型</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据分析</td> 
   <td>statsmodels</td> 
   <td>统计建模和计量经济学工具包</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据分析</td> 
   <td>scikit-learn</td> 
   <td>机器学习工具库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据分析</td> 
   <td>gensim</td> 
   <td>自然语言处理工具库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据分析</td> 
   <td>jieba</td> 
   <td>中文分词工具库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据存储</td> 
   <td>MySQL-python</td> 
   <td>mysql的读写接口库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据存储</td> 
   <td>mysqlclient</td> 
   <td>mysql的读写接口库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据存储</td> 
   <td>SQLAlchemy</td> 
   <td>数据库的ORM封装</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据存储</td> 
   <td>pymssql</td> 
   <td>sql server读写接口库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据存储</td> 
   <td>redis</td> 
   <td>redis的读写接口</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据存储</td> 
   <td>PyMongo</td> 
   <td>mongodb的读写接口</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据呈现</td> 
   <td>matplotlib</td> 
   <td>流行的数据可视化库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据呈现</td> 
   <td>seaborn</td> 
   <td>美观的数据可是湖库，基于matplotlib</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>工具辅助</td> 
   <td>jupyter</td> 
   <td>基于web的python IDE，常用于数据分析</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>工具辅助</td> 
   <td>chardet</td> 
   <td>字符检查工具</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>工具辅助</td> 
   <td>ConfigParser</td> 
   <td>配置文件读写支持</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>工具辅助</td> 
   <td>requests</td> 
   <td>HTTP库，用于网络访问</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 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。

scrapy在python3环境中安装报错，需安装VC++2015安装包： [http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools][http_landinghub.visualstudio.com_visual-cpp-build-tools]

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。

### 工具测试结果 ###

解决上述的安装问题后，编写了测试脚本(附录)运行上述工具包的简单案例，测试结果均通过，表明上述第三方工具包安装成功后在Windows和Centos环境下均可以成功运行。

原文出处：[https://www.cnblogs.com/kendrick/p/7478304.html][https_www.cnblogs.com_kendrick_p_7478304.html]

[img]: /images/20220221/71ca812065174ca0904ad2eba185990c.png
[https_docs.python.org_3.1_whatsnew]: https://docs.python.org/3.1/whatsnew/
[https_docs.python.org_3.2_whatsnew_3.2.html]: https://docs.python.org/3.2/whatsnew/3.2.html
[https_docs.python.org_3.3_whatsnew_3.0.html]: https://docs.python.org/3.3/whatsnew/3.0.html
[https_docs.python.org_3.4_whatsnew_3.4.html]: https://docs.python.org/3.4/whatsnew/3.4.html
[https_docs.python.org_3.5_whatsnew_3.5.html]: https://docs.python.org/3.5/whatsnew/3.5.html
[https_docs.python.org_3.6_whatsnew_3.6.html]: https://docs.python.org/3.6/whatsnew/3.6.html
[http_www.cnblogs.com_animalize_p_5633215.html]: http://www.cnblogs.com/animalize/p/5633215.html
[pypi]: https://pypi.python.org/
[https_pypi.python.org_pypi_action_browse_c_532]: https://pypi.python.org/pypi?:action=browse&c=532
[https_pypi.python.org_pypi_action_browse_c_607]: https://pypi.python.org/pypi?:action=browse&c=607
[http_landinghub.visualstudio.com_visual-cpp-build-tools]: http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools
[https_www.cnblogs.com_kendrick_p_7478304.html]: https://www.cnblogs.com/kendrick/p/7478304.html