Python2和Python3的区别？

一.核心差异

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字节和字符的对印关系为：

   python2	python3	表现	转换	作用
   str	bytes	字节	encode	存储
   unicode	str	字符	decode	显示

2. Python3 采用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中这一点被修改，如果还需要导入同一目录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，必须采用新式类应用多继承。

4. Python3使用更加严格的缩进。

   Python2的缩进机制中，一个tab和八个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。这种等价机制导致部分IDE使用存在问题。

   Python3中一个tab只能找另一个tab来代替，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。

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的机制也进行了修改并提高了大数据集生成效率。

7. Python3中这些方法不再返回list对象：

   dictionary关联的keys()、values()、item()、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

3.修改类差异

1. 浮点数触发操作符“/”和“//”的区别：

   “/”：

   Python2：若为两格整形数进行运算，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，运算结果不在根据参加运算的数据类型。

   “//”：

   Python2：返回小于除法运算结果的最大整数；从类型上将，与“/”运算符返回的逻辑一致。

   Python3：和Python2运算结果一样。

2. 异常抛出和捕获机制的区别。

   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

   通过as的方法给异常起别名。

3. for循环中变量值区别。

   Python2，for循环会修改外部相同名称的变量值：

   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()

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
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

分类	工具名	用途
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	pymssql	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	jupyter	基于 web 的 python IDE，常用于数据分析
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。

6.切换

电脑共存python2和pyhthon3，把安装目录下的python.exe文件改python2.exe和python3.exe，这样在调用的之后直接输入对应版本的就可。

Python3和Python2中 int 和 long的区别？

int(符号整数):通常被称为是整数或整数,没有小数点的正或负整数；

long(长整数):无限大小的整数,这样写整数和一个大写或小写的L。

six库，解决python2的项目如何能够完全迁移到python3？

SIX是用于python2与python3兼容的库。

它存在的目的是为了拥有无需修改即可在Python 2和Python 3上同时工作的代码。话虽这么说，但是这并不代表在Python 3中引用该库就可以轻松地跑Python 2的代码。

实际上，SIX是重定义了在python2和3中有差异的函数，例如dict的获取全部键值函数：在Python2中是

.iterkeys()

在Python3中是

.keys()

而在SIX中是

six.iterkeys(dict)（当然对应版本的原函数也能够使用）

也就是说，离开了SIX库的话你写的代码不论在Python2还是Python3中都无法运行。因此不是急于追求兼容性的话并不需要使用这个库。

安装：

https://github.com/benjaminp/six/releases

解压后双击steup.py即可。

使用

import six

之后按照SIX提供的语法书写即可写出pyhton2/3上兼容的代码。

six.PY2/ six.PY3 ：检查编译器版本是否为python2/3

以下是SIX提供的兼容语法：

常量定义：

six.class_types

可能的类类型。在Python 2中，这包含旧类和新类。在Python 3中，这只是新类。

six.integer_types

可能的整数类型。在Python 2中，这是long或 int，在Python 3中同int。

six.string_types

文本数据的可能类型。这是Python 2终点basestring()和 Python 3中的str。

six.text_type

用于表示（Unicode）文本数据的类型。这是unicode()在Python 2和Python 3中的str（Pyhon3对文本数据进行了整合，默认为Unicode文本数据）。

six.binary_type

代表二进制数据的类型。这是Python 2中的str和 Python 3中的bytes。

six.MAXSIZE

像list 或dict这样的容器的最大尺寸。这相当于 Python 2.6及更高版本（包括3.x）的sys.maxsize。请注意，这与sys.maxint Python 2 非常相似，但并不相同 。sys.maxint在Python 3中没有直接的等价物， 因为它的整数类型的长度仅受限于内存大小。

内置函数定义

1、six.get_unbound_function（meth）

获取非绑定方法的meth。在Python 3，不存在非绑定方法，所以这个功能只是返回meth不变。用法示例：

from six import get_unbound_function

class X(object):

def method(self):

pass

method_function = get_unbound_function(X.method)six.get_method_function（meth）

2、six.get_method_self（meth）

获取self绑定的方法的meth。

3、six.get_function_closure（func）

等效于Python 2.6+中的func.closure和Python 2.5中的func.func_closure

4、six.get_function_code（func）

获取与func关联的代码对象。等效于Python 2.6+中的 func.code和Python 2.5中的func.func_code。

5、six.get_function_defaults（func）

获取与func关联的默认元组。等效于Python 2.6+中的 func.defaults和Python 2.5中的func.func_defaults。

6、six.get_function_globals（func）

获取全局函数。等效于Python 2.6+中的func.globals和Python 2.5中的func.func_globals。

7、six.next（it） six.advance_iterator（it）

获取迭代器it的下一个项目。如果迭代器到达末尾，则会引发StopIteration。等效于Python 中的it.next()2和Python 3中的next(it).Python 2.6及更高版本具有内置next函数，因此只有需要兼容Python 2.5版本及以下时才需要该函数。

8、six.callable（obj ）

检查是否可以调用obj。callable标记已经在Python 3.2中有返回，所以只有在支持Python 3.0或3.1时才需要使用six的版本。

9、six.iterkeys（字典，** kwargs ）

返回字典键上的迭代器。等效于Python 2中的 dictionary.iterkeys()和Python 3中的dictionary.keys()。 kwargs被传递给底层方法。

10、six.itervalues（字典，** kwargs ）

返回字典值的迭代器。等效于Python 2中的dictionary.itervalues()和Python 3中的dictionary.values()。kwargs被传递给底层方法。

11、six.iteritems（字典，** kwargs ）

返回字典项目的迭代器。等效于Python 2中的 dictionary.iteritems()和Python 3中的dictionary.items()。 kwargs被传递给底层方法。

12、six.iterlists（字典，** kwargs ）

调用Python 2中的dictionary.iterlists() 或Python 3中的dictionary.lists()。原版的Python映射类型没有这种等效; 此方法旨在能够使用像Werkzeug’s这样的多值词典。 kwargs被传递给底层方法。

13、six.viewkeys（字典）

通过字典的键返回视图。等效于 Python 2.7中的dict.viewkeys()和Python 3中的dict.keys()。

14、six.viewvalues（字典）

通过字典的值返回视图。等效于 Python 2.7中的dict.viewvalues()和Python 3中的dict.values()。

15、six.viewitems（字典）

返回字典项目的视图。等效于 Python 2.7中的dict.viewitems()和Python 3中的dict.items()。

16、six.create_bound_method（func，obj ）

返回一个方法对象包装func并绑定到obj。在Python 2和Python 3上，这将返回一个types.MethodType对象。这个包装器函数存在的原因是，在Python 2中，MethodType构造函数需要传递obj的类。

17、six.create_unbound_method（func，cls ）

返回一个未绑定的方法对象包装函数。在Python 2中，这将返回一个types.MethodType对象。在Python 3中，未绑定的方法不存在，并且此包装将简单地返回func。

18、class six.Iterator

一个用于制作小型迭代器的类。其目的是将其划分子类并提供一种next方法。在Python 2中，Iterator 有一个方法：next。它只代表next。或许可以仅仅为 next取别名next。但是这会对重定义了 next的子类造成严重影响。Iterator在Python 3中是空的。（实际上，它只是被命名为object。）

列举 Python2和Python3的区别

1. print

​ 在python2中，print被视为一个语句而不是一个函数，python3中，print()被视为一个函数

2. 整数的除法

   在python2中，键入的任何不带小数的数字，将被视为整数的编程类型。比如5/2=2，解决方法：5.0/2.0=2.5

​ 在python3中，整数除法变得更直观 5/2=2.5

3. Unicode

​ Python 2 默认使用 ASCII 字母表；Python 3 默认使用 Unicode

4. 后续发展

​ Python 2.7 将在 2020 年失去后续的支持，

​ Python 3 将继续开发更多的功能和修复更多的错误。

Python3.6之后的字典都是有序的了！！

为什么要放弃python2使用python3?

就一个问题字符串编码问题

作为一个新时代程序员为啥放着好用的不用非要去用不好的。