Python2与Python3的区别
Python2与Python3的区别
1) 核心类差异
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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:python2 python3 表现 转换 作用 str bytes 字节 encode 存储 unicode str 字符 decode 显示 -
Python3 采用的是绝对路径的方式进行 import
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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 -
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.
2) 废弃类差异
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print 语句被 Python3 废弃,统一使用 print 函数
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exec 语句被 python3 废弃,统一使用 exec 函数
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execfile 语句被 Python3 废弃,推荐使用 exec(open("./filename").read())
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不相等操作符"<>"被 Python3 废弃,统一使用"!="
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long 整数类型被 Python3 废弃,统一使用 int
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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
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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 = dict() mydict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} mydict.keys() # <built-in method keys of dict object at 0x000000000040B4C8> list(mydict.keys()) # ['a', 'c', 'b']
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迭代器 iterator 的 next()函数被 Python3 废弃,统一使用 next(iterator)
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raw_input 函数被 Python3 废弃,统一使用 input 函数
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字典变量的 has_key 函数被 Python 废弃,统一使用 in 关键词
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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
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apply 函数被 Python3 废弃
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异常 StandardError 被 Python3 废弃,统一使用 Exception
3)修改类差异
- 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。 - 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
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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
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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
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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()
4)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:
分类 | 工具名 | 用途 |
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数据收集 | scrapy | 网页采集,爬虫 |
数据收集 | scrapy-redis | 分布式爬虫 |
数据收集 | selenium | web 测试,仿真浏览器 |
数据处理 | beautifulsoup | 网页解释库,提供 lxml 的支持 |
数据处理 | lxml | xml 解释库 |
数据处理 | xlrd | excel 文件读取 |
数据处理 | xlwt | excel 文件写入 |
数据处理 | xlutils | excel 文件简单格式修改 |
数据处理 | pywin32 | excel 文件的读取写入及复杂格式定制 |
数据处理 | Python-docx | Word 文件的读取写入 |
数据分析 | numpy | 基于矩阵的数学计算库 |
数据分析 | pandas | 基于表格的统计分析库 |
数据分析 | scipy | 科学计算库,支持高阶抽象和复杂模型 |
数据分析 | statsmodels | 统计建模和计量经济学工具包 |
数据分析 | scikit-learn | 机器学习工具库 |
数据分析 | gensim | 自然语言处理工具库 |
数据分析 | jieba | 中文分词工具库 |
数据存储 | MySQL-python | mysql 的读写接口库 |
数据存储 | mysqlclient | mysql 的读写接口库 |
数据存储 | SQLAlchemy | 数据库的 ORM 封装 |
数据存储 | pymsql | sql server 读写接口库 |
数据存储 | redis | redis 的读写接口 |
数据存储 | PyMongo | mongodb 的读写接口 |
数据呈现 | matplotlib | 流行的数据可视化库 |
数据呈现 | seaborn | 美观的数据可是湖库,基于 matplotlib |
工具辅助 | chardet | 字符检查工具 |
工具辅助 | ConfigParser | 配置文件读写支持 |
工具辅助 | requests | HTTP 库,用于网络访问 |
5)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