翻译: Python 2.7.x和Python 3.x之间的主要区别(包括示例)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了翻译: Python 2.7.x和Python 3.x之间的主要区别(包括示例)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
但是,如果您开始一个新项目并可以选择,该怎么办?我要说的是,只要Python 2.7.x和Python 3.x都支持您计划使用的库,那么目前就没有“对”或“错”。但是,这两个最受欢迎的Python版本之间的主要区别值得一看,以此避免在为其中任何一个编写代码或计划移植项目时遇见陷阱。
__future__
模块
Python 3.x引入了一些Python 2不兼容的关键字和功能,可以通过__future__
Python 2 的内置模块导入这些关键字和功能。__future__
如果您打算为代码提供Python 3.x支持,建议使用import导入。例如,如果我们想要Python 2中Python 3.x的整数除法行为,则可以通过以下方式将其导入
from __future__ import division
__future__
下表列出了可以从模块导入的更多功能:
特征 | 可选(版本) | 强制(版本) | 影响 |
---|---|---|---|
nested_scopes | 2.1.0b1 | 2.2 | PEP 227: 静态嵌套的合并范围 |
generators | 2.2.0a1 | 2.3 | PEP 255: 简单生成器 |
division | 2.2.0a2 | 3.0 | PEP 238: 更改除法运算符 |
absolute_import | 2.5.0a1 | 3.0 | PEP 328: 导入:多行和绝对/相对 |
with_statement | 2.5.0a1 | 2.6 | PEP 343: “ with”声明 |
print_function | 2.6.0a2 | 3.0 | PEP 3105: 使打印功能 |
unicode_literals | 2.6.0a2 | 3.0 | PEP 3112: Python 3000中的字节字面量 |
(来源:[https://docs.python.org/2/library/__future__.html](https://docs.python.org/2/library/__future__.html#module-__future__))
from platform import python_version
打印功能
非常琐碎,并且print语法中的更改可能是最广为人知的更改,但仍然值得一提:Python 2的print语句已被该print()
函数替换,这意味着我们必须把要打印的对象包装在括号中。
如果我们用Python 2的不带括号的方式调用print功能, Python 2不会出现其他额外问题,但是相反,Python 3会抛出一个SyntaxError
。
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
print ‘Hello, World!‘
print(‘Hello, World!‘)
print "text", ; print ‘print more text on the same line‘
Python 2.7.6
Hello, World!
Hello, World!
text print more text on the same line
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
print(‘Hello, World!‘)
?
print("some text,", end="")
print(‘ print more text on the same line‘)
Python 3.4.1
Hello, World!
some text, print more text on the same line
print ‘Hello, World!‘
File "<ipython-input-3-139a7c5835bd>", line 1
print ‘Hello, World!‘
^
SyntaxError: invalid syntax
注意:
通过Python 2在上面打印“ Hello,World”看起来很“正常”。但是,如果在括号内有多个对象,则将创建一个元组,因为这个print
在Python 2中是“语句”,而不是函数调用。
print ‘Python‘, python_version()
print(‘a‘, ‘b‘)
print ‘a‘, ‘b‘
Python 2.7.7
(‘a‘, ‘b‘)
a b
整数除法
如果您正在移植代码,或者您正在Python 2中执行Python 3代码,则此更改特别危险,因为整数除法行为的更改通常不会引起注意(它不会引发SyntaxError
)。 因此,我仍然倾向于在我的Python 3脚本中使用float(3)/2
或3/2.0
代替a 3/2
,以免给Python 2带来麻烦(反之亦然,我建议在您的Python 2脚本中使用from __future__ import division
)。
Python 2
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
Python 2.7.6
3 / 2 = 1
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0
Python 3
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)
Python 3.4.1
3 / 2 = 1.5
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0
Unicode
Python 2具有ASCII str()
类型,独有类型unicode()
,但没有byte
类型。
现在,在Python 3中,我们终于有了Unicode(utf-8)str
ings和2个字节的类:byte
和bytearray
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
Python 2.7.6
print type(unicode(‘this is like a python3 str type‘))
<type ‘unicode‘>
print type(b‘byte type does not exist‘)
<type ‘str‘>
print ‘they are really‘ + b‘ the same‘
they are really the same
print type(bytearray(b‘bytearray oddly does exist though‘))
<type ‘bytearray‘>
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
print(‘strings are now utf-8 \u03BCnico\u0394é!‘)
Python 3.4.1
strings are now utf-8 μnicoΔé!
print(‘Python‘, python_version(), end="")
print(‘ has‘, type(b‘ bytes for storing data‘))
Python 3.4.1 has <class ‘bytes‘>
print(‘and Python‘, python_version(), end="")
print(‘ also has‘, type(bytearray(b‘bytearrays‘)))
and Python 3.4.1 also has <class ‘bytearray‘>
‘note that we cannot add a string‘ + b‘bytes for data‘
---------------------------------------------------------------------------
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
在Python 2.x中,用xrange()
在创建可迭代对象非常流行(例如在for循环或list / set-dictionary-comprehension 中)。 该行为与生成器非常相似(即“惰性求值”),但是这里的xrange-iterable不是穷举的--这意味着,您可以对其进行无限迭代。
由于其“惰性求值”,range()
的常规优势在于,如果您只需要对其进行一次迭代(例如,在for循环中),通常xrange()
更快。但是,与一次迭代相反,这里不建议重复多次,因为每次生成都是从头开始的!
在Python 3中,range()
的实现类似于xrange()
函数,因此xrange()
不再是专有函数(在Python 3中xrange()
引发了NameError
)。
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
print ‘Python‘, python_version()
?
print ‘\ntiming range()‘
%timeit test_range(n)
?
print ‘\n\ntiming xrange()‘
%timeit test_xrange(n)
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
print(‘Python‘, python_version())
?
print(‘\ntiming range()‘)
%timeit test_range(n)
Python 3.4.1
?
timing range()
1000 loops, best of 3: 520 µs per loop
print(xrange(10))
---------------------------------------------------------------------------
NameError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-5-5d8f9b79ea70> in <module>()
----> 1 print(xrange(10))
?
?
NameError: name ‘xrange‘ is not defined
Python 3中range
对象的__contains__
方法
值得一提的另一件事是在Python 3.x 中range
有了一个“新” __contains__
方法(感谢Yuchen Ying指出了这一点)。对于整数和布尔类型,该__contains__
方法可以大大加快Python 3.x中range
的“查找”速度。
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)
Python 3.4.1
1 loops, best of 3: 742 ms per loop
1000000 loops, best of 3: 1.19 µs per loop
根据上面的timeit
结果,您可以看到当“查找”的执行对象是整数类型而不是浮点型时,执行速度提高了约60,000。但是,由于Python 2.x range
或xrange
没有__contains__
方法,整数或浮点数的“查找速度”不会有太大不同:
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)
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
在该__contain__
方法尚未添加到Python 2.x 的“proofs”之下:
print(‘Python‘, python_version())
range.__contains__
Python 3.4.1
?
?
?
?
?
<slot wrapper ‘__contains__‘ of ‘range‘ objects>
print ‘Python‘, python_version()
range.__contains__
Python 2.7.7
?
?
?
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-7-05327350dafb> in <module>()
1 print ‘Python‘, python_version()
----> 2 range.__contains__
?
?
AttributeError: ‘builtin_function_or_method‘ object has no attribute ‘__contains__‘
print ‘Python‘, python_version()
xrange.__contains__
Python 2.7.7
?
?
?
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-8-7d1a71bfee8e> in <module>()
1 print ‘Python‘, python_version()
----> 2 xrange.__contains__
?
?
AttributeError: type object ‘xrange‘ has no attribute ‘__contains__‘
注意Python 2和3中的速度差异
有人指出Python 3 range()
和Python2 xrange()
之间的速度差异。由于它们以相同的方式实现,因此期望速度相同, 然而,确实存在的区别在于Python 3通常比Python 2的运行速度慢。
def test_while():
i = 0
while i < 20000:
i += 1
return
print(‘Python‘, python_version())
%timeit test_while()
Python 3.4.1
100 loops, best of 3: 2.68 ms per loop
print ‘Python‘, python_version()
%timeit test_while()
Python 2.7.6
1000 loops, best of 3: 1.72 ms per loop
引发异常
在Python 2接受“旧”和“新”两种表示法的情况下,如果我们不将异常参数括在括号中,则Python 3会阻塞(并引发一个SyntaxError
的返回):
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
Python 2.7.6
raise IOError, "file error"
---------------------------------------------------------------------------
IOError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-8-25f049caebb0> in <module>()
----> 1 raise IOError, "file error"
?
?
IOError: file error
raise IOError("file error")
---------------------------------------------------------------------------
IOError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-9-6f1c43f525b2> in <module>()
----> 1 raise IOError("file error")
?
?
IOError: file error
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
Python 3.4.1
raise IOError, "file error"
File "<ipython-input-10-25f049caebb0>", line 1
raise IOError, "file error"
^
SyntaxError: invalid syntax
在Python 3中引发异常的正确方法:
print(‘Python‘, python_version())
raise IOError("file error")
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
处理异常
另外,在Python 3中对异常的处理也略有变化。在Python 3中,我们现在必须使用“ as
”关键字
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
try:
let_us_cause_a_NameError
except NameError, err:
print err, ‘--> our error message‘
Python 2.7.6
name ‘let_us_cause_a_NameError‘ is not defined --> our error message
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
try:
let_us_cause_a_NameError
except NameError as err:
print(err, ‘--> our error message‘)
Python 3.4.1
name ‘let_us_cause_a_NameError‘ is not defined --> our error message
next()函数和.next()方法
鉴于next()
(.next()
)是一种如此常用的函数(方法),故值得一提的是另一种语法更改(或更确切地说是实现上的更改):在Python 2.7.5中可以同时使用函数和方法,该next()
函数就是仍保留在Python 3中(调用.next()
方法会引发AttributeError
)。(本段待修正--译者按)
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
?
my_generator = (letter for letter in ‘abcdefg‘)
?
next(my_generator)
my_generator.next()
Python 2.7.6
?
?
?
?
?
‘b‘
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
?
my_generator = (letter for letter in ‘abcdefg‘)
?
next(my_generator)
Python 3.4.1
?
?
?
?
?
‘a‘
my_generator.next()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-14-125f388bb61b> in <module>()
----> 1 my_generator.next()
?
?
AttributeError: ‘generator‘ object has no attribute ‘next‘
For循环变量和全局名称空间泄漏
这可以追溯到在Python 3.x中所做的更改,并在Python 3.0的新增功能中进行了如下描述:
"列表理解不再支持语法形式[... for var in item1, item2, ...]
。使用[... for var in (item1, item2, ...)]
代替。还要注意,列表理解具有不同的语义:对于list()
构造函数内部的生成器表达式,它们更接近语法糖,并且尤其是循环控制变量不再泄漏到周围的范围中。"
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
?
i = 1
print ‘before: i =‘, i
?
print ‘comprehension: ‘, [i for i in range(5)]
?
print ‘after: i =‘, i
Python 2.7.6
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 4
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
?
i = 1
print(‘before: i =‘, i)
?
print(‘comprehension:‘, [i for i in range(5)])
?
print(‘after: i =‘, i)
Python 3.4.1
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 1
比较无序类型
Python 3的另一个不错的变化是,如果我们尝试比较无序类型,则会引发TypeError
警告。
Python 2
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)
Python 2.7.6
[1, 2] > ‘foo‘ = False
(1, 2) > ‘foo‘ = True
[1, 2] > (1, 2) = False
Python 3
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))
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()解析用户输入
幸运的是,该input()
函数已在Python 3中修复,因此它始终将用户输入存储为str
对象。为了避免在Python 2中使用strings
以外的其他类型进行读取的危险行为,我们必须改变raw_input()
的使用。
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
如本xrange
节所述,一些函数和方法现在在Python 3中返回可迭代对象-而不是Python 2中的列表。
由于我们通常只迭代一次,因此我认为这种更改在节省内存方面很有意义。但是,与生成器相比,如果需要的话,也有可能迭代多次,至于此这并不是那么有效。
对于那些我们确实需要list
-objects的情况,我们可以简单的通过list()
函数将可迭代对象转换为list
。
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
?
print range(3)
print type(range(3))
Python 2.7.6
[0, 1, 2]
<type ‘list‘>
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
?
print(range(3))
print(type(range(3)))
print(list(range(3)))
Python 3.4.1
range(0, 3)
<class ‘range‘>
[0, 1, 2]
Python 3中一些不再返回列表的更常用的函数和方法:
-
zip()
-
map()
-
filter()
-
字典的
.keys()
方法 -
字典的
.values()
方法 -
字典的
.items()
方法
银行家算法(四舍六入五成双:译者按)
当Python 3在最后一个有效数字处产生并列(.5)时,Python 3采用了现在的四舍五入方式。现在,在Python 3中,小数点将四舍五入为最接近的偶数。尽管这对于代码可移植性带来了不便,但是与四舍五入相比,它被认为是一种更好的舍入方式,因为它避免了偏向大数的情况。有关更多信息,请参见优秀的的Wikipedia文章和段落:
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
Python 2.7.12
round(15.5)
16.0
round(16.5)
17.0
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
Python 3.5.1
round(15.5)
16
round(16.5)
16
作者:塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)
但是,如果您开始一个新项目并可以选择,该怎么办?我要说的是,只要Python 2.7.x和Python 3.x都支持您计划使用的库,那么目前就没有“对”或“错”。但是,这两个最受欢迎的Python版本之间的主要区别值得一看,以此避免在为其中任何一个编写代码或计划移植项目时遇见陷阱。
__future__
模块
Python 3.x引入了一些Python 2不兼容的关键字和功能,可以通过__future__
Python 2 的内置模块导入这些关键字和功能。__future__
如果您打算为代码提供Python 3.x支持,建议使用import导入。例如,如果我们想要Python 2中Python 3.x的整数除法行为,则可以通过以下方式将其导入
from __future__ import division
__future__
下表列出了可以从模块导入的更多功能:
特征 | 可选(版本) | 强制(版本) | 影响 |
---|---|---|---|
nested_scopes | 2.1.0b1 | 2.2 | PEP 227: 静态嵌套的合并范围 |
generators | 2.2.0a1 | 2.3 | PEP 255: 简单生成器 |
division | 2.2.0a2 | 3.0 | PEP 238: 更改除法运算符 |
absolute_import | 2.5.0a1 | 3.0 | PEP 328: 导入:多行和绝对/相对 |
with_statement | 2.5.0a1 | 2.6 | PEP 343: “ with”声明 |
print_function | 2.6.0a2 | 3.0 | PEP 3105: 使打印功能 |
unicode_literals | 2.6.0a2 | 3.0 | PEP 3112: Python 3000中的字节字面量 |
(来源:[https://docs.python.org/2/library/__future__.html](https://docs.python.org/2/library/__future__.html#module-__future__))
from platform import python_version
打印功能
非常琐碎,并且print语法中的更改可能是最广为人知的更改,但仍然值得一提:Python 2的print语句已被该print()
函数替换,这意味着我们必须把要打印的对象包装在括号中。
如果我们用Python 2的不带括号的方式调用print功能, Python 2不会出现其他额外问题,但是相反,Python 3会抛出一个SyntaxError
。
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
print ‘Hello, World!‘
print(‘Hello, World!‘)
print "text", ; print ‘print more text on the same line‘
Python 2.7.6
Hello, World!
Hello, World!
text print more text on the same line
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
print(‘Hello, World!‘)
?
print("some text,", end="")
print(‘ print more text on the same line‘)
Python 3.4.1
Hello, World!
some text, print more text on the same line
print ‘Hello, World!‘
File "<ipython-input-3-139a7c5835bd>", line 1
print ‘Hello, World!‘
^
SyntaxError: invalid syntax
注意:
通过Python 2在上面打印“ Hello,World”看起来很“正常”。但是,如果在括号内有多个对象,则将创建一个元组,因为这个print
在Python 2中是“语句”,而不是函数调用。
print ‘Python‘, python_version()
print(‘a‘, ‘b‘)
print ‘a‘, ‘b‘
Python 2.7.7
(‘a‘, ‘b‘)
a b
整数除法
如果您正在移植代码,或者您正在Python 2中执行Python 3代码,则此更改特别危险,因为整数除法行为的更改通常不会引起注意(它不会引发SyntaxError
)。 因此,我仍然倾向于在我的Python 3脚本中使用float(3)/2
或3/2.0
代替a 3/2
,以免给Python 2带来麻烦(反之亦然,我建议在您的Python 2脚本中使用from __future__ import division
)。
Python 2
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
Python 2.7.6
3 / 2 = 1
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0
Python 3
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)
Python 3.4.1
3 / 2 = 1.5
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0
Unicode
Python 2具有ASCII str()
类型,独有类型unicode()
,但没有byte
类型。
现在,在Python 3中,我们终于有了Unicode(utf-8)str
ings和2个字节的类:byte
和bytearray
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
Python 2.7.6
print type(unicode(‘this is like a python3 str type‘))
<type ‘unicode‘>
print type(b‘byte type does not exist‘)
<type ‘str‘>
print ‘they are really‘ + b‘ the same‘
they are really the same
print type(bytearray(b‘bytearray oddly does exist though‘))
<type ‘bytearray‘>
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
print(‘strings are now utf-8 \u03BCnico\u0394é!‘)
Python 3.4.1
strings are now utf-8 μnicoΔé!
print(‘Python‘, python_version(), end="")
print(‘ has‘, type(b‘ bytes for storing data‘))
Python 3.4.1 has <class ‘bytes‘>
print(‘and Python‘, python_version(), end="")
print(‘ also has‘, type(bytearray(b‘bytearrays‘)))
and Python 3.4.1 also has <class ‘bytearray‘>
‘note that we cannot add a string‘ + b‘bytes for data‘
---------------------------------------------------------------------------
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
在Python 2.x中,用xrange()
在创建可迭代对象非常流行(例如在for循环或list / set-dictionary-comprehension 中)。 该行为与生成器非常相似(即“惰性求值”),但是这里的xrange-iterable不是穷举的--这意味着,您可以对其进行无限迭代。
由于其“惰性求值”,range()
的常规优势在于,如果您只需要对其进行一次迭代(例如,在for循环中),通常xrange()
更快。但是,与一次迭代相反,这里不建议重复多次,因为每次生成都是从头开始的!
在Python 3中,range()
的实现类似于xrange()
函数,因此xrange()
不再是专有函数(在Python 3中xrange()
引发了NameError
)。
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
print ‘Python‘, python_version()
?
print ‘\ntiming range()‘
%timeit test_range(n)
?
print ‘\n\ntiming xrange()‘
%timeit test_xrange(n)
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
print(‘Python‘, python_version())
?
print(‘\ntiming range()‘)
%timeit test_range(n)
Python 3.4.1
?
timing range()
1000 loops, best of 3: 520 µs per loop
print(xrange(10))
---------------------------------------------------------------------------
NameError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-5-5d8f9b79ea70> in <module>()
----> 1 print(xrange(10))
?
?
NameError: name ‘xrange‘ is not defined
Python 3中range
对象的__contains__
方法
值得一提的另一件事是在Python 3.x 中range
有了一个“新” __contains__
方法(感谢Yuchen Ying指出了这一点)。对于整数和布尔类型,该__contains__
方法可以大大加快Python 3.x中range
的“查找”速度。
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)
Python 3.4.1
1 loops, best of 3: 742 ms per loop
1000000 loops, best of 3: 1.19 µs per loop
根据上面的timeit
结果,您可以看到当“查找”的执行对象是整数类型而不是浮点型时,执行速度提高了约60,000。但是,由于Python 2.x range
或xrange
没有__contains__
方法,整数或浮点数的“查找速度”不会有太大不同:
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)
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
在该__contain__
方法尚未添加到Python 2.x 的“proofs”之下:
print(‘Python‘, python_version())
range.__contains__
Python 3.4.1
?
?
?
?
?
<slot wrapper ‘__contains__‘ of ‘range‘ objects>
print ‘Python‘, python_version()
range.__contains__
Python 2.7.7
?
?
?
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-7-05327350dafb> in <module>()
1 print ‘Python‘, python_version()
----> 2 range.__contains__
?
?
AttributeError: ‘builtin_function_or_method‘ object has no attribute ‘__contains__‘
print ‘Python‘, python_version()
xrange.__contains__
Python 2.7.7
?
?
?
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-8-7d1a71bfee8e> in <module>()
1 print ‘Python‘, python_version()
----> 2 xrange.__contains__
?
?
AttributeError: type object ‘xrange‘ has no attribute ‘__contains__‘
注意Python 2和3中的速度差异
有人指出Python 3 range()
和Python2 xrange()
之间的速度差异。由于它们以相同的方式实现,因此期望速度相同, 然而,确实存在的区别在于Python 3通常比Python 2的运行速度慢。
def test_while():
i = 0
while i < 20000:
i += 1
return
print(‘Python‘, python_version())
%timeit test_while()
Python 3.4.1
100 loops, best of 3: 2.68 ms per loop
print ‘Python‘, python_version()
%timeit test_while()
Python 2.7.6
1000 loops, best of 3: 1.72 ms per loop
引发异常
在Python 2接受“旧”和“新”两种表示法的情况下,如果我们不将异常参数括在括号中,则Python 3会阻塞(并引发一个SyntaxError
的返回):
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
Python 2.7.6
raise IOError, "file error"
---------------------------------------------------------------------------
IOError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-8-25f049caebb0> in <module>()
----> 1 raise IOError, "file error"
?
?
IOError: file error
raise IOError("file error")
---------------------------------------------------------------------------
IOError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-9-6f1c43f525b2> in <module>()
----> 1 raise IOError("file error")
?
?
IOError: file error
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
Python 3.4.1
raise IOError, "file error"
File "<ipython-input-10-25f049caebb0>", line 1
raise IOError, "file error"
^
SyntaxError: invalid syntax
在Python 3中引发异常的正确方法:
print(‘Python‘, python_version())
raise IOError("file error")
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
处理异常
另外,在Python 3中对异常的处理也略有变化。在Python 3中,我们现在必须使用“ as
”关键字
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
try:
let_us_cause_a_NameError
except NameError, err:
print err, ‘--> our error message‘
Python 2.7.6
name ‘let_us_cause_a_NameError‘ is not defined --> our error message
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
try:
let_us_cause_a_NameError
except NameError as err:
print(err, ‘--> our error message‘)
Python 3.4.1
name ‘let_us_cause_a_NameError‘ is not defined --> our error message
next()函数和.next()方法
鉴于next()
(.next()
)是一种如此常用的函数(方法),故值得一提的是另一种语法更改(或更确切地说是实现上的更改):在Python 2.7.5中可以同时使用函数和方法,该next()
函数就是仍保留在Python 3中(调用.next()
方法会引发AttributeError
)。(本段待修正--译者按)
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
?
my_generator = (letter for letter in ‘abcdefg‘)
?
next(my_generator)
my_generator.next()
Python 2.7.6
?
?
?
?
?
‘b‘
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
?
my_generator = (letter for letter in ‘abcdefg‘)
?
next(my_generator)
Python 3.4.1
?
?
?
?
?
‘a‘
my_generator.next()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
?
<ipython-input-14-125f388bb61b> in <module>()
----> 1 my_generator.next()
?
?
AttributeError: ‘generator‘ object has no attribute ‘next‘
For循环变量和全局名称空间泄漏
这可以追溯到在Python 3.x中所做的更改,并在Python 3.0的新增功能中进行了如下描述:
"列表理解不再支持语法形式[... for var in item1, item2, ...]
。使用[... for var in (item1, item2, ...)]
代替。还要注意,列表理解具有不同的语义:对于list()
构造函数内部的生成器表达式,它们更接近语法糖,并且尤其是循环控制变量不再泄漏到周围的范围中。"
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
?
i = 1
print ‘before: i =‘, i
?
print ‘comprehension: ‘, [i for i in range(5)]
?
print ‘after: i =‘, i
Python 2.7.6
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 4
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
?
i = 1
print(‘before: i =‘, i)
?
print(‘comprehension:‘, [i for i in range(5)])
?
print(‘after: i =‘, i)
Python 3.4.1
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 1
比较无序类型
Python 3的另一个不错的变化是,如果我们尝试比较无序类型,则会引发TypeError
警告。
Python 2
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)
Python 2.7.6
[1, 2] > ‘foo‘ = False
(1, 2) > ‘foo‘ = True
[1, 2] > (1, 2) = False
Python 3
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))
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()解析用户输入
幸运的是,该input()
函数已在Python 3中修复,因此它始终将用户输入存储为str
对象。为了避免在Python 2中使用strings
以外的其他类型进行读取的危险行为,我们必须改变raw_input()
的使用。
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
如本xrange
节所述,一些函数和方法现在在Python 3中返回可迭代对象-而不是Python 2中的列表。
由于我们通常只迭代一次,因此我认为这种更改在节省内存方面很有意义。但是,与生成器相比,如果需要的话,也有可能迭代多次,至于此这并不是那么有效。
对于那些我们确实需要list
-objects的情况,我们可以简单的通过list()
函数将可迭代对象转换为list
。
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
?
print range(3)
print type(range(3))
Python 2.7.6
[0, 1, 2]
<type ‘list‘>
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
?
print(range(3))
print(type(range(3)))
print(list(range(3)))
Python 3.4.1
range(0, 3)
<class ‘range‘>
[0, 1, 2]
Python 3中一些不再返回列表的更常用的函数和方法:
-
zip()
-
map()
-
filter()
-
字典的
.keys()
方法 -
字典的
.values()
方法 -
字典的
.items()
方法
银行家算法(四舍六入五成双:译者按)
当Python 3在最后一个有效数字处产生并列(.5)时,Python 3采用了现在的四舍五入方式。现在,在Python 3中,小数点将四舍五入为最接近的偶数。尽管这对于代码可移植性带来了不便,但是与四舍五入相比,它被认为是一种更好的舍入方式,因为它避免了偏向大数的情况。有关更多信息,请参见优秀的的Wikipedia文章和段落:
Python 2
print ‘Python‘, python_version()
Python 2.7.12
round(15.5)
16.0
round(16.5)
17.0
Python 3
print(‘Python‘, python_version())
Python 3.5.1
round(15.5)
16
round(16.5)
16
以上是关于翻译: Python 2.7.x和Python 3.x之间的主要区别(包括示例)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章