Contents
  1. 1. __future__模块
  2. 2. print函数
  3. 3. 整除
  4. 4. Unicode
  5. 5. xrange模块
  6. 6. Python3中的range对象的__contains__方法
  7. 7. Raising exceptions
  8. 8. Handling exceptions
  9. 9. next()函数 and .next()方法
  10. 10. For循环变量和全局命名空间泄漏
  11. 11. 比较不可排序类型
  12. 12. 通过input()解析用户的输入
  13. 13. 返回可迭代对象,而不是列表
  14. 14. 更多的关于 Python 2 和 Python 3 的文章

  因这学期负责Python课程的助教,刚开始上机试验的几节课,有很多同学用 Python3.4 的编译器编译 Python 2.7 的程序而导致不通过。Python 2.7.x 和 Python 3.x 版本并非完全兼容。
  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。” 但如果你并未了解过两个版本之间的差异,个人推荐使用 Python 2.7.x 版本,毕竟大部分教材等资料还是用Python 2.7.x来写的。
  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。
  本文翻译自:《Key differences between Python 2.7.x and Python 3.x》

__future__模块

  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

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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 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 2.5.0a2 3.0 PEP 3105: Make print a function
unicode_literals 2.5.0a2 3.0 PEP 3112: Bytes literals in Python 3000

(Source: https://docs.python.org/2/library/future.html)

1
from platform import python_version

print函数

  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

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print 'Python', python_version()
print 'Hello, World!'
print('Hello, World!')
print "text", ; print 'print more text on the same line'

run result:
Python 2.7.6
Hello, World!
Hello, World!
text print more text on the same line

Python 3

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print('Python', python_version())
print('Hello, World!')
print("some text,", end="")
print(' print more text on the same line')

run result:
Python 3.4.1
Hello, World!
some text, print more text on the same line

1
print 'Hello, World!'

run result:
File ““, line 1
  print ‘Hello, World!’
          ^
SyntaxError: invalid syntax

Note:
  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。

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print 'Python', python_version()
print('a', 'b')
print 'a', 'b'

run result:
Python 2.7.7
(‘a’, ‘b’)
a b

整除

  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)/23/2.0 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

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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

run result:
Python 2.7.6
3 / 2 = 1
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0

Python 3

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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)

run result:
Python 3.4.1
3 / 2 = 1.5
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0

Unicode

  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:bytebytearrays

Python 2

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print 'Python', python_version()

run result:
Python 2.7.6

1
print type(unicode('this is like a python3 str type'))

run result:
< type ‘unicode’ >

1
print type(b'byte type does not exist')

run result:
< type ‘str’ >

1
print 'they are really' + b' the same'

run result:
they are really the same

1
print type(bytearray(b'bytearray oddly does exist though'))

run result:
< type ‘bytearray’ >

Python 3

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print('Python', python_version())
print('strings are now utf-8 \u03BCnico\u0394é!')

run result:
Python 3.4.1
strings are now utf-8 μnicoΔé!

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print('Python', python_version(), end="")
print(' has', type(b' bytes for storing data'))

run result:
Python 3.4.1 has < class ‘bytes’ >

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print('and Python', python_version(), end="")
print(' also has', type(bytearray(b'bytearrays')))

run result:
and Python 3.4.1 also has < class ‘bytearray’>

1
'note that we cannot add a string' + b'bytes for data'

run result:
-—————————————————————————————————————
TypeError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-13-d3e8942ccf81> in < module>()
——> 1 ‘note that we cannot add a string’ + b’bytes for data’

TypeError: Can’t convert ‘bytes’ object to str implicitly

xrange模块

  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)。

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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

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print 'Python', python_version()
print '\ntiming range()'
%timeit test_range(n)
print '\n\ntiming xrange()'
%timeit test_xrange(n)

run result:
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

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print('Python', python_version())
print('\ntiming range()')
%timeit test_range(n)

run result:
Python 3.4.1

timing range()
1000 loops, best of 3: 520 µs per loop

1
print(xrange(10))

run result:
-—————————————————————————————————————
NameError Traceback (most recent call last)

in ()
——> 1 print(xrange(10))

NameError: name ‘xrange’ is not defined

Python3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。

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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)

run result:
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。

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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)

run result:
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:

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print('Python', python_version())
range.__contains__

run result:
Python 3.4.1

< slot wrapper ‘contains‘ of ‘range’ objects >

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print 'Python', python_version()
range.__contains__

run result:
Python 2.7.7

-—————————————————————————————————————
AttributeError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-7-05327350dafb> in < module>()
1 print ‘Python’, pythonversion()
——> 2 range.`_contains
`

AttributeError: ‘builtinfunctionor_method’ object has no attribute `’__contains‘`

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2
print 'Python', python_version()
xrange.__contains__

run result:
Python 2.7.7

-—————————————————————————————————————
AttributeError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-8-7d1a71bfee8e> in < module>()
1 print ‘Python’, pythonversion()
——> 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
  有些人指出了 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。

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def test_while():
i = 0
while i < 20000:
i += 1
return

Python 3

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print('Python', python_version())
%timeit test_while()

run result:
Python 3.4.1
100 loops, best of 3: 2.68 ms per loop

Python 2

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print 'Python', python_version()
%timeit test_while()

run result:
Python 2.7.6
1000 loops, best of 3: 1.72 ms per loop

Raising exceptions

  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

1
print 'Python', python_version()

run result:
Python 2.7.6

1
raise IOError, "file error"

run result:

-—————————————————————————————————————
IOError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-8-25f049caebb0> in < module>()
——> 1 raise IOError, “file error”

IOError: file error

1
raise IOError("file error")

run result:
-—————————————————————————————————————
IOError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-9-6f1c43f525b2> in < module>()
——> 1 raise IOError(“file error”)

IOError: file error

Python 3

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print 'Python', python_version()

run result:
Python 3.4.1

1
raise IOError, "file error"

run result:

File ““, line 1
raise IOError, “file error”
      ^
SyntaxError: invalid syntax
  
  在 Python 3 中,可以这样抛出异常:

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print('Python', python_version())
raise IOError("file error")

run result:
Python 3.4.1

-—————————————————————————————————————
OSError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-11-c350544d15da> in < module>()
1 print(‘Python’, python_version())
——> 2 raise IOError(“file error”)

OSError: file error

Handling exceptions

  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

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print 'Python', python_version()
try:
let_us_cause_a_NameError
except NameError, err:
print err, '--> our error message'

run result:
Python 2.7.6
name ‘let_us_cause_a_NameError’ is not defined —> our error message

Python 3

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print('Python', python_version())
try:
let_us_cause_a_NameError
except NameError as err:
print(err, '--> our error message')

run result:

Python 3.4.1
name ‘let_us_cause_a_NameError’ is not defined —> our error message

next()函数 and .next()方法

  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

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print 'Python', python_version()
my_generator = (letter for letter in 'abcdefg')
next(my_generator)
my_generator.next()

run result:
Python 2.7.6

‘b

Python 3

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print('Python', python_version())
my_generator = (letter for letter in 'abcdefg')
next(my_generator)

run result:
Python 3.4.1

‘a’

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my_generator.next()

run result:
-—————————————————————————————————————
AttributeError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-14-125f388bb61b> in < module>()
——> 1 my_generator.next()

AttributeError: ‘generator’ object has no attribute ‘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.”

Python 2

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print 'Python', python_version()
i = 1
print 'before: i =', i
print 'comprehension: ', [i for i in range(5)]
print 'after: i =', i

run result:
Python 2.7.6
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 4

Python 3

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print('Python', python_version())
i = 1
print('before: i =', i)
print('comprehension:', [i for i in range(5)])
print('after: i =', i)

run result:
Python 3.4.1
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 1

比较不可排序类型

  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

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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)

run result:
Python 2.7.6
[1, 2] > ‘foo’ = False
(1, 2) > ‘foo’ = True
[1, 2] > (1, 2) = False

Python 3

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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))

run result:
Python 3.4.1

-—————————————————————————————————————
TypeError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-16-a9031729f4a0> in < module>()
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()

通过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)
<type 'int'>

>>> my_input = raw_input('enter a number: ')

enter a number: 123

>>> type(my_input)
<type 'str'>

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)
<class 'str'>

返回可迭代对象,而不是列表

  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

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print 'Python', python_version()
print range(3)
print type(range(3))

run result:
Python 2.7.6
[0, 1, 2]
< type ‘list’>

Python 3

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print('Python', python_version())
print(range(3))
print(type(range(3)))
print(list(range(3)))

run result:
Python 3.4.1
range(0, 3)
< class ‘range’>
[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

更多的关于 Python 2 和 Python 3 的文章

  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

Python 3 的拥护者和反对者

Contents
  1. 1. __future__模块
  2. 2. print函数
  3. 3. 整除
  4. 4. Unicode
  5. 5. xrange模块
  6. 6. Python3中的range对象的__contains__方法
  7. 7. Raising exceptions
  8. 8. Handling exceptions
  9. 9. next()函数 and .next()方法
  10. 10. For循环变量和全局命名空间泄漏
  11. 11. 比较不可排序类型
  12. 12. 通过input()解析用户的输入
  13. 13. 返回可迭代对象,而不是列表
  14. 14. 更多的关于 Python 2 和 Python 3 的文章