Python——Python3相对Python2的异同点总结

Python 3 和 Python 2 存在许多显著差异，下面为你详细介绍主要的不同之处：

语法层面

  • 打印函数 ：
    • Python 2 里，print 属于语句，使用时无需括号。例如：print "Hello, World!"
    • Python 3 中，print 变为函数，必须使用括号。例如：print("Hello, World!")
  • 除法运算 ：
    • Python 2 中，整数相除结果为整数，小数部分会被截断。例如：3 / 2 结果是 1
    • Python 3 里，整数相除结果为浮点数。例如：3 / 2 结果是 1.5。若想得到整数结果，需使用 // 运算符，如 3 // 2 结果是 1
  • Unicode 编码 ：
    • Python 2 对 Unicode 支持欠佳，字符串默认是 ASCII 编码，若要使用 Unicode 字符串，需在字符串前加 u，如 u"你好"
    • Python 3 中，字符串默认是 Unicode 编码，可直接处理多种语言文字，无需额外指定

异常处理

  • 异常捕获语法 ：
    • Python 2 可使用 except Exception, e 来捕获异常
    • Python 3 要求使用 except Exception as e 这种语法

迭代器与生成器

  • range 函数 ：
    • Python 2 有 range 和 xrange 两个函数。range 返回列表，xrange 返回迭代器对象
    • Python 3 里，range 函数等同于 Python 2 的 xrange，返回迭代器对象，节省内存
  • 字典方法 ：
    • Python 2 中，dict.keys()、dict.values() 和 dict.items() 返回列表
    • Python 3 里，这些方法返回视图对象，是迭代器，并非列表

模块和库

  • 标准库变动 ：
    • Python 3 中部分模块的名称和位置有所改变。例如，urllib 模块被拆分成多个子模块，像 urllib.request、urllib.parse 等
    • 一些 Python 2 的库在 Python 3 中需要重新安装或更新以确保兼容

其他Python3特性

  • Python3还提供了比如 f-string 等新特性（允许使用print(f'{a}{b}{c+d}')这种代码来组织字符串）

示例代码对比

  • Python 2 代码示例:

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    # 打印语句
    print "Hello, Python 2!"

    # 除法运算
    result = 3 / 2
    print result

    # 异常处理
    try:
    	num = 1 / 0
    except ZeroDivisionError, e:
    	print "Error:", e

    # range 函数
    for i in range(5):
    	print i

    # 字典方法
    my_dict = {'a': 1, 'b': 2}
    print my_dict.keys()

  • Python 3 代码示例 :

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    # 打印函数
    print("Hello, Python 3!")

    # 除法运算
    result = 3 / 2
    print(result)

    # 异常处理
    try:
    	num = 1 / 0
    except ZeroDivisionError as e:
    	print("Error:", e)

    # range 函数
    for i in range(5):
    	print(i)

    # 字典方法
    my_dict = {'a': 1, 'b': 2}
    print(my_dict.keys())
    • 在捕捉多个异常时可以使用 
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      except (ZeroDivisionError, ABCError) as e:

附录：Python 3 可以指定参数类型

  • Python 3 可以指定参数类型（Python2不可以），不过这属于类型提示（Type Hints），它只是一种提示，并不会在运行时强制检查参数类型
  • 虽然类型提示不会在运行时进行强制检查，但它能提升代码的可读性和可维护性，同时还能让 IDE 提供更精准的代码提示和错误检查。若要在运行时进行类型检查，可以使用第三方库，例如 pydantic
  • 下面从不同方面介绍 Python 3 中指定参数类型的方式

函数参数类型提示

  • 在定义函数时，可以为参数和返回值指定类型，示例如下：

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    def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    	return a + b
    • 在上述代码里，a: int 和 b: int 表明 a 和 b 应当是整数类型，-> int 表示该函数返回值为整数类型

类属性类型提示

  • 在类中，也能够为属性指定类型，示例如下：

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    class Person:
    	name: str
    	age: int

    	def __init__(self, name: str, age: int):
    		self.name = name
    		self.age = age
    • 在这个示例中，name: str 和 age: int 分别指定了 Person 类的 name 和 age 属性的类型

复杂类型提示

  • Python 还提供了 typing 模块，借助该模块可以进行更复杂的类型提示，例如列表、字典等。示例如下：

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    from typing import List, Dict

    def process_list(numbers: List[int]) -> int:
    	return sum(numbers)

    def process_dict(data: Dict[str, int]) -> int:
    	return sum(data.values())
    • 在上述代码中，List[int] 表示列表中的元素应当是整数类型，Dict[str, int] 表示字典的键为字符串类型，值为整数类型

可选类型和联合类型

  • 使用 typing 模块的 Optional 和 Union 可以表示可选类型和联合类型。示例如下：

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    from typing import Optional, Union

    def get_length(s: Optional[str]) -> int:
    	if s is None:
    		return 0
    	return len(s)
    print(get_length("Alice")) # OK
    print(get_length(None)) # OK
    print(get_length([1,2,3])) # 运行正常，但编译器会有提示

    def convert_to_number(value: Union[int, str]) -> int:
    	if isinstance(value, str):
    		return int(value)
    	return value
    print(convert_to_number("112")) # OK
    print(convert_to_number(112)) # OK
    print(convert_to_number(112.0)) # 运行正常，但编译器会有提示

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    # 3
    # 112
    # 112
    # 112.0
    • 在 get_length 函数里，Optional[str] 意味着参数 s 可以是字符串类型，也可以是 None
    • 在 convert_to_number 函数中，Union[int, str] 表示参数 value 可以是整数类型或者字符串类型