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Python2和3的区别
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Python2和3的区别
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- [此文是实践中的Python3与Python2的不同，快乐并痛苦](#此文是实践中的python3与python2的不同快乐并痛苦)
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- [在python2中使用__future__模块](#在python2中使用__future__模块)
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- [For循环变量和全局命名空间泄漏](#for循环变量和全局命名空间泄漏)
- [INPUT](#input)
- [包差异](#包差异)
- [pylint](#pylint)
# 此文是实践中的Python3与Python2的不同，快乐并痛苦
# 升级python2到python3
## Mac版
查看下当前python版本， 如果已经是Python 3，则跳过
```
python --version
```
### 安装homebrew
```
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
```
### 安装python3
```
brew install python
```
安装完成后查看下新python版本和位置 ，发现python3会成本默认版本。我的是/usr/local/opt/python/libexec/bin/python
```
which python
```
### 升级pip
```
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
```
If you need Homebrew's Python 2.7 run
brew install python@2
Pip, setuptools, and wheel have been installed. To update them run
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
You can install Python packages with
pip3 install
They will install into the site-package directory
/usr/local/lib/python3.6/site-packages
```
### 虚机环境virtualenv
之后python的2/3使用都可以自由切换
```
virtualenv venv //python3
virtualenv venv -p python2.7 //python2
```
***
## 2to3转换
python3内置2to3命令， 简单的代码可以直接转3
```
2to3 -w gmc.py 生成转换的bake文件
2to3 -w gmc.py 直接覆盖原文件
2to3 --help
```
```
Options:
-h, --help show this help message and exit
-d, --doctests_only Fix up doctests only
-f FIX, --fix=FIX Each FIX specifies a transformation; default: all
-j PROCESSES, --processes=PROCESSES
Run 2to3 concurrently
-x NOFIX, --nofix=NOFIX
Prevent a transformation from being run
-l, --list-fixes List available transformations
-p, --print-function Modify the grammar so that print() is a function
-v, --verbose More verbose logging
--no-diffs Don't show diffs of the refactoring
-w, --write Write back modified files
-n, --nobackups Don't write backups for modified files
-o OUTPUT_DIR, --output-dir=OUTPUT_DIR
Put output files in this directory instead of
overwriting the input files. Requires -n.
-W, --write-unchanged-files
Also write files even if no changes were required
(useful with --output-dir); implies -w.
--add-suffix=ADD_SUFFIX
Append this string to all output filenames. Requires
-n if non-empty. ex: --add-suffix='3' will generate
.py3 files.
```
## 代码
### print
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
print | print() | 输出一个空白行，python3需要调用不带参数的print() |
print 1, 2, | print(1,2, end=' ') | python2中如果使用一个,作为print结尾，将会用空格分割输出的结果，然后在输出一个尾随的空格，而不输回车。python3里，把end=' ' 作为一个关键字传给print()可以实现同样的效果，end默认值为'\n',所以通过重新指定end参数的值，可以取消在末尾输出回车符号
print >> sys.stderr, 1, 2, 3 | print(1, 2, 3, file=sys.stderr |python2中，可以通过>>pipe_name语法，把输出重定向到一个管道，比如sys.stderr.在python3里，可以通过将管道作为关键字参数file的值传递给print()完成同样的功能。
### UNICODE字符串
python2中有两种字符串类型：Unicode字符串和非Unicode字符串
Python3中只有一种类型：Unicode字符串
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
u'PapayaWhip' | 'PapayaWhip' | python2中的Unicode字符串在python3即为普通字符串
ur'PapayaWhip\foo' | r'PapayWhip\foo'| Unicode原始字符串(使用这种字符串，python不会自动转义反斜线"\")也被替换为普通的字符串，因为在python3里，所有原始字符串都是以unicode编码的。
### 全局函数UNICODE
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
unicode()把对象转换成unicode字符串
str()把对象转换为非Unicode字符串 | unicode字符串，所以str()函数即可完成所有的功能
### 比较运算符
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
<> or != | != |
[1, 2] > ‘foo’ = False
(1, 2) > ‘foo’ = True
[1, 2] > (1, 2) = False | TypeError: unorderable types: list() > str() |Python 3 中当对不可排序类型做比较的时候，会抛出一个类型错误
### 返回列表的字典类方法
python2里，许多字典类方法的返回值是列表。最常用方法有keys, items和values
python3，所有以上方法的返回值改为动态试图。在一些上下文环境里，这种改变不会产生影响。如果这些方法的返回值被立即传递给另外一个函数，而且那个函数会遍历整个序列，那么以上方法的返回值是列表或视图并不会产生什么不同。如果你期望获得一个被独立寻址元素的列表，那么python3的这些改变将会使你的代码卡住，因为视图不支持索引
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
a_dictionary.keys() | list(a_dictionary.keys()) | 使用list()将keys 返回值转换为一个静态列表
a_dictionary.items() | list(a_dictionary.items()) | 将items返回值转为列表
a_dictionary.iterkeys() | iter(a_dictionary.keys()) | python3不再支持iterkeys,使用iter()将keys()的返回值转换为一个迭代器
[i for i in a_dictionary.iterkeys()] | [ i for i in a_dictonary.keys()] | 不需要使用额外的iter()，keys()方法返回的是可迭代的
min(a_dictionary.keys()) | no change | 对min(),max(),sum(),list(),tuple(),set(),sorted(),any()和all()同样有效
重命名或重新组织的模块:
### map-filter-reduce
python2里，filter()方法返回一个列表，这个列表是通过一个返回值为True或False的函数来检测序列里的每一项的值
python3中，filter()函数返回一个迭代器，不再是列表
跟filter()的改变一样，map()函数现在返回一个迭代器,python2中返回一个列表
在python3里，reduce()函数已经从全局名字空间移除，现在被放置在fucntools模块里
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
filter(a_function, a_sequence) | list(filter(a_function, a_sequence))
map(a_function,'PapayaWhip' | list(map(a_function, 'PapayaWhip'))
reduce(a,b,c) | from functools import reduce reduce(a, b, c)
### TRY-EXCEPT
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
except (RuntimeError, ImportError), e pass| except(RuntimeError, ImportError) as e
ex.message | 没有message属性
支持raise MyException, 'error message' | 只支持 raise MyException('error message') |
### XRANGE
python２里，有两种方法获得一定范围内的数字：range(),返回一个列表，还有xrange(),返回一个迭代器
python3 里，range()返回迭代器，xrange()不再存在
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
a_list = range(10) | a_list= list(ange(10))
### INPUT
python2有两个全局函数，用在命令行请求用户输入。
第一个叫input()，它等待用户输入一个python表达式(然后返回结果)。用户输入什么他就返回什么,
第二个叫做raw_input()，输入结果为字符串形式
python3 通过input替代了他们，输入结果为字符串形式
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
raw_input() | input |
### 函数属性FUNC
python2,函数的代码可用访问到函数本身的特殊属性
python3为了一致性，这些特殊属性被重命名了
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
a_function.func_name | a_function.__name__ | __name__属性包含了函数的名字
a_function.func_doc |a_function.__doc__ | __doc__包含了函数源代码定义的文档字符串
a_function.func_defaults | a_function.__defaults__ |是一个保存参数默认值的元组
a_function.func_dict | a_function.__dict__ |__dict__属性是一个支持任意函数属性的名字空间
a_function.func_closure |a_function.__closure__ |__closure__属性是由cell对象组成的元组，包含了函数对自由变量的绑定
a_function.func_globals |a_function.__globals__ |是对模块全局名字空间的引用
a_function.func_code |a_function.__code__ |是一个代码对象，表示编译后的函数体
### IO方法XREADLINES()
python2中，文件对象有一个xreadlines()方法，返回一个迭代器，一次读取文件的一行。这在for循环中尤其实用
python3中，xreadlines()方法不再可用
### lambda函数
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
lambda (x,): x + f(x)| lambda x1 : x1[0] + f(x1[0]) |注１
lambda (x,y): x + f(y) |lambda x_y : x_y[0] + f(x_y[1]) |注２
lambda (x,(y,z)): x + y + z |lambda x_y_z: x_y_z[0] + x_y_z[1][0]+ x_y_z[1][1] |注３
lambda x,y,z: x+y+z | unchanged |注４
注１：如果定义了一个lambda函数，使用包含一个元素的元组作为参数，python3中，会被转换成一个包含到x1[0]的引用的lambda函数。x1是2to3脚本基于原来元组里的命名参数自动生成的。
注２：使用含有两个元素的元组(x,y)作为参数的lambda函数被转换为x_y,它有两个位置参数，即x_y[0]和x_y[1]
注３：2to3脚本可以处理使用嵌套命名参数的元组作为参数的lambda函数。产生的结果有点晦涩，但python3下和python2的效果是一样的。
注４：可以定义使用多个参数的lambda函数。语法在python3同样有效
### 全局函数ZIP
python2，zip()可以使用任意多个序列作为参数，它返回一个由元组构成的列表。第一个元组包含了每个序列的第一个元素，第二个元组包含了每个序列的第二个元素，依次递推
python３中返回一个迭代器，而非列表
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
zip(a,b,c) | list(zip(a,b,c) | python3中可以通过list函数遍历zip()返回的迭代器，形成列表返回
d.join(zip(a,b,c)) | no change | 在已经会遍历所有元素的上下文环境里，zip()本身返回的迭代器能够正常工作，2to3脚本检测到后，不再修改
### TYPES模块中的常量
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
types.UnicodeType | str
types.StringType | bytes
types.DictType | dict
types.IntType | int
types.LongType | int
types.ListType | list
types.NoneType | type(None)
types.BooleanType | bool
types.BufferType | memoryview
types.ClassType | type
types.ComplexType | complex
types.EllipsisType | type(Ellipsis)
types.FloatType | float
types.ObjectType | object
types.NotImplementedType | type(NotImplemented)
types.SliceType | slice
types.TupleType | tuple
types.TypeType | type
types.XRangeType | range
### 对元组的列表解析
python2，如果需要编写一个遍历元组的列表解析，不需要在元组值周围加上括号
python3里，这些括号是必需的
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
[ i for i in 1, 2]' | '[i for i in (1,2)]
### 元类
python2里，可以通过在类的声明中定义metaclass参数，或者定义一个特殊的类级别(class-level__metaclass__属性，来创建元类
python3中，__metaclass__属性被取消了
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
class C(metaclass=PapayaMeta): pass | unchanged
class Whip: __metaclass__ = PapayMeta | class Whip(metaclass=PapayaMeta): pass
class C(Whipper, Beater): __metaclass__ = PapayaMeta | class C(Whipper, Beater, metaclass=PapayMeta): pass
### 在python2中使用__future__模块
```
all_feature_names = [
"nested_scopes",
"generators",
"division",
"absolute_import",
"with_statement",
"print_function",
"unicode_literals",
"barry_as_FLUFL",
"generator_stop",
"annotations",
]
```
module | python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- | :--- |
from future import absolute_import | import string先当前目录,再系统中查找string | 先在系统中查找， 再在当前查找 |
from future import division | 3 / 4 = 0 | 3 / 4 = 0.75; 3//4 = 0 |
from future import print_function | 不支持print a | print(a)
from __future__ import unicode_literals | print '\'xxx\' is unicode?', isinstance('xxx', unicode) >> False | print '\'xxx\' is unicode?', isinstance('xxx', unicode) >> True
### 整除divide
**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）**
module | python2 | python3 | 备注 |
:--- |:--- | :--- | :--- |
3 / 2 | 1 | 1.5
3 // 2 | 1 | 1
3 / 2.0 | 1.5 |1.5
3 // 2.0| 1.0 | 1.0
### next()
```
my_generator = (letter for letter in 'abcdefg')
```
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
next(my_generator)
my_generator.next() | next(my_generator) | Python 3 移除了方法.next()
### For循环变量和全局命名空间泄漏
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.”
```
i = 1
print 'before: i =', i
print 'comprehension: ', [i for i in range(5)]
print 'after: i =', i
```
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 4
| before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 1|
### INPUT
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
***
# 包差异
## pylint
python2 | python3 | 备注 |
:--- | :--- | :--- |
pip install pylint | pip install pylint --upgrade | [pylint]((https://github.com/PyCQA/pylint)) |
Pylint can be simply installed by running:
```
pip install pylint
```
If you are using Python 3.6+, upgrade to get full support for your version:
```
pip install pylint --upgrade
```
***