Python2和Python3的區別及兼容技巧是什么

Python2和Python3的區別及兼容技巧是什么？這個問題可能是我們日常學習或工作經常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家帶來的參考內容，讓我們一起來看看吧！

Python 2 or 3 ？

Python 3 被欽定為 Python 的未來，于 2008 年末發布，是目前正在開發的版本。旨在解決和修正 Python 2 遺留的設計缺陷、清理代碼庫冗余、追求有且僅有一種最佳實踐方式來執行任務等問題。

起初，由于 Python 3 不能向后兼容的事實，導致了用戶采用緩慢，對初學者不友好等問題。但在 Python 社區的努力和決絕態度下，截至龜爺發出郵件之前，已經有了 21903 個 Packages 可以支持 Python 3.5，其中包括了絕大多數最受歡迎的封裝庫，與此同時也有越來越多的封裝庫（e.g. Django、Numpy）表示其新版本將不再支持 Python 2。

Python 2.7 于 3.0 之后的 2010 年 7 月 3 日發布，計劃作為 2.x 的最后一個版本。Python 2.7 的歷史任務在于通過提供 2 和 3 之間的兼容性措施，使 Python 2.x 的用戶更容易將代碼移植到 Python 3.x 上。那么如果你希望自己的代碼能夠兼容兩個不同的版本，首先你起碼要讓代碼能夠正常的運行在 Python 2.7 上。

注：下文使用 P2 表示 Python 2.7；使用 P3 表示 Python 3.x。

不同與兼容

__future__ 模塊是我們首先需要了解的，該模塊最主要的作用是支持在 P2 中導入那些在 P3 才生效的模塊和函數。是一個非常優秀的兼容性工具庫，在下文中給出的許多 兼容技巧 實例都依賴于它。

特性 在此版本可選 在此版本內置 效果

nested_scopes	2.1.0b1	2.2	PEP 227：靜態嵌套作用域
generators	2.2.0a1	2.3	PEP 255：簡單生成器
division	2.2.0a2	3.0	PEP 238：除法操作符改動
absolute_import	2.5.0a1	3.0	PEP 328：Imports 多行導入與絕對相對路徑
with_statement	2.5.0a1	2.6	PEP 343：with 語句
print_function	2.6.0a2	3.0	PEP 3105：print 語句升級為函數
unicode_literals	2.6.0a2	3.0	PEP 3112：Bytes 類型

(__future__ 功能列表)

統一不等于語法

P2 支持使用 <> 和 != 表示不等于。

P3 僅支持使用 != 表示不等于。

兼容技巧：

統一使用 != 語法

統一整數類型

P2 中整數類型可以細分為短整型 int 和長整型 long。

P3 廢除了短整型，并統一使用 int 表示長整型（不再有 L 跟在 repr 后面）。

兼容技巧：

# Python 2 only
k = 9223372036854775808L
# Python 2 and 3:
k = 9223372036854775808
# Python 2 only
bigint = 1L
# Python 2 and 3
from future.builtins import int
bigint = int(1)

統一整數除法

P2 的除法 / 符號實際上具有兩個功能：

當兩個操作數均為整型對象時，進行的是地板除（截除小數部分），返回整型對象；

當兩個操作數存在至少一個浮點型對象時，進行的是真除（保留小數部分），返回浮點型對象。

P3 的除法 / 符號僅僅具有真除的功能，而地板除的功能則交由 // 來完成。

兼容技巧：

# Python 2 only:
assert 2 / 3 == 0
# Python 2 and 3:
assert 2 // 3 == 0
“True division” (float division):
# Python 3 only:
assert 3 / 2 == 1.5
# Python 2 and 3:
from __future__ import division    # (at top of module)

統一縮進語法

P2 可以混合使用 tab 和 space 兩種方式來進行縮進（1 個 tab == 8 個 space），但實際上這一特性并非所有 IDE 都能夠支持，會因此出現同樣的代碼無法跨 IDE 運行的情況。

P3 統一使用 tab 作為縮進，如果 tab 和 space 同時存在，就會觸發異常：

TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation.

兼容技巧：

統一使用 tab 作為縮進。

統一類定義

P2 同時支持新式類（object）和老式類。

P3 則統一使用新式類，并且只有使用新式類才能應用多重繼承。

兼容技巧：

統一使用新式類。

統一字符編碼類型

P2 默認使用 ASCII 字符編碼，但因為 ASCII 只支持數百個字符，并不能靈活的滿足非英文字符，所以 P2 同時也支持 Unicode 這種更強大的字符編碼。不過，由于 P2 同時支持兩套字符編碼，就難免多出了一些標識和轉換的麻煩。

而 P3 統一使用 Unicode 字符編碼，這節省了開發者的時間，同時也可以輕松地在程序中輸入和顯示更多種類的字符。

兼容技巧：

在所有的字符串賦值中均使用前綴 u，或引入 unicode_literals 字符模塊。

# Python 2 only
s1 = 'PythonTab'
s2 = u'Python中文網'
# Python 2 and 3
s1 = u'PythonTab'
s2 = u'Python中文網'
# Python 2 and 3
from __future__ import unicode_literals    # at top of module
s1 = 'PythonTab'
s2 = 'Python中文網'

統一導入模塊的路徑搜索方式

P2 導入一個模塊時首先會搜索當前目錄（cwd），若非，則搜索環境變量路徑（sys.path）。這一特性時常給開發者帶來困擾，相信大家都曾經碰到過，尤其當自定義模塊與系統模塊重名的時候；

為了解決這個問題，默認的 P3 僅會搜索環境變量路徑，當你需要搜索自定義模塊時，你可以在包管理模式下將項目路徑加入到環境變量中，然后再使用絕對路徑和相對路徑（以 . 開頭）的方式來導入。

兼容技巧：

統一使用絕對路徑進行自定義模塊導入。

修正列表推導式的變量作用域泄露

P2 的列表推倒式中的變量會泄露到全局作用域，例如：

import platform
print('Python', platform.python_version())
i = 1
print('before: I = %s' % i)
print('comprehension: %s' % [i for i in range(5)])
print('after: I = %s' % i)
# OUT
Python 2.7.6
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 4

P3 則解決了這個問題，列表推倒式中的變量不再泄露到全局作用域。

修正非法比較操作異常

P2 能夠對兩個數據類型并不相同的對象進行比較。

import platform
print('Python', platform.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))

輸出

Python 2.7.6
[1, 2] > 'foo' = False
(1, 2) > 'foo' = True
[1, 2] > (1, 2) = False

不過，這種看似方便的特性，實際上卻是一個定時炸彈，因為你無法唯一的確定到底是什么原因導致的返回值為 False（可能是數據比較、也可能是數據類型不一致）。

P3 則對其進行了修正，如果比較操作數類型不一致時，會觸發 TypeError 異常。

兼容技巧：

永遠不要比較數據類型不一致的對象。

統一拋出異常語法

P2 同時支持新舊兩種異常觸發語法：

raise IOError, "file error"   # Old
raise IOError("file error")   # New

兼容技巧

### 拋出異常
# Python 2 only:
raise ValueError, "dodgy value"
# Python 2 and 3:
raise ValueError("dodgy value")
### 使用 traceback 拋出異常
# Python 2 only:
traceback = sys.exc_info()[2]
raise ValueError, "dodgy value", traceback
# Python 3 only:
raise ValueError("dodgy value").with_traceback()
# Python 2 and 3: option 1
from six import reraise as raise_
# or # from future.utils import raise_
traceback = sys.exc_info()[2]
raise_(ValueError, "dodgy value", traceback)
# Python 2 and 3: option 2
from future.utils import raise_with_traceback
raise_with_traceback(ValueError("dodgy value"))
### 異常鏈處理
# Setup:
class DatabaseError(Exception):
    pass
# Python 3 only
class FileDatabase:
    def __init__(self, filename):
        try:
            self.file = open(filename)
        except IOError as exc:
            raise DatabaseError('failed to open') from exc
# Python 2 and 3:
from future.utils import raise_from
class FileDatabase:
    def __init__(self, filename):
        try:
            self.file = open(filename)
        except IOError as exc:
            raise_from(DatabaseError('failed to open'), exc)

P2 實現異常處理也能夠支持兩種語法。

try:
    let_us_cause_a_NameError
except NameError, err:
# except NameError as err:
    print err, '--> our error message'

P3 的異常處理則強制要求使用 as 關鍵字的方式。

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

統一文件操作函數

P2 支持使用 file 和 open 兩個函數來進行文件操作。

P3 則統一使用 open 來進行文件操作。

兼容技巧：

統一使用 open 函數。

# Python 2 only:
f = file(pathname)
# Python 2 and 3:
f = open(pathname)

統一列表迭代器生成函數

P2 支持使用 range 和 xrange 兩個函數來生成可迭代對象，區別在于前者返回的是一個列表類型對象，后者返回的是一個類似生成器（惰性求值）的迭代對象，支持無限迭代。所以當你需要生成一個很大的序列時，推薦使用 xrange，因為它不會一上來就索取序列所需的所有內存空間。如果只對序列進行讀操作的話，xrange 方法效率顯然會更高，但是如果要修改序列的元素，或者往序列增刪元素的話，那只能通過 range 方法生成一個 list 對象了。

感謝各位的閱讀！看完上述內容，你們對Python2和Python3的區別及兼容技巧是什么大概了解了嗎？希望文章內容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。