Python3.x和Python2.x的区别

http://www.techug.com/the-difference-of-python2-and-python3#print

===================================================================

这个星期开始学习Python了，因为看的书都是基于Python2.x，而且我安装的是Python3.1，所以书上写的地方好多都不适用于Python3.1，特意在Google上search了一下3.x和2.x的区别。特此在自己的空间中记录一下，以备以后查找方便，也可以分享给想学习Python的friends.

 

1.性能 
Py3.0运行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可 
以取得很好的优化结果。 
Py3.1性能比Py2.5慢15%，还有很大的提升空间。 
2.编码 
Py3.X源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的： 
    >>> 中国 = 'china' 
    >>>print(中国) 
    china 
3. 语法 
1）去除了<>，全部改用!= 
2）去除``，全部改用repr() 
3）关键词加入as 和with，还有True,False,None 
4）整型除法返回浮点数，要得到整型结果，请使用// 
5）加入nonlocal语句。使用noclocal x可以直接指派外围（非全局）变量 
6）去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。同样的还有 exec语句，已经改为exec()函数 
   例如： 
     2.X: print "The answer is", 2*2 
     3.X: print("The answer is", 2*2) 
     2.X: print x,                              # 使用逗号结尾禁止换行 
     3.X: print(x, end=" ")                     # 使用空格代替换行 
     2.X: print                                 # 输出新行 
     3.X: print()                               # 输出新行 
     2.X: print >>sys.stderr, "fatal error" 
     3.X: print("fatal error", file=sys.stderr) 
     2.X: print (x, y)                          # 输出repr((x, y)) 
     3.X: print((x, y))                         # 不同于print(x, y)! 
7）改变了顺序操作符的行为，例如x<y，当x和y类型不匹配时抛出TypeError而不是返回随即的 bool值  
8）输入函数改变了，删除了raw_input，用input代替： 
   2.X:guess = int(raw_input('Enter an integer : ')) # 读取键盘输入的方法 
   3.X:guess = int(input('Enter an integer : '))

9）去除元组参数解包。不能def(a, (b, c)):pass这样定义函数了 
10）新式的8进制字变量，相应地修改了oct()函数。 
   2.X的方式如下： 
     >>> 0666 
     438 
     >>> oct(438) 
     '0666' 
   3.X这样： 
     >>> 0666 
     SyntaxError: invalid token (<pyshell#63>, line 1) 
     >>> 0o666 
     438 
     >>> oct(438) 
     '0o666' 
11）增加了 2进制字面量和bin()函数 
    >>> bin(438) 
    '0b110110110' 
    >>> _438 = '0b110110110' 
    >>> _438 
    '0b110110110' 
12）扩展的可迭代解包。在Py3.X 里，a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的，只要求两点：rest是list 
对象和seq是可迭代的。 
13）新的super()，可以不再给super()传参数， 
    >>> class C(object): 
          def __init__(self, a): 
             print('C', a) 
    >>> class D(C): 
          def __init(self, a): 
             super().__init__(a) # 无参数调用super() 
    >>> D(8) 
    C 8 
    <__main__.D object at 0x00D7ED90> 
14）新的metaclass语法： 
    class Foo(*bases, **kwds): 
      pass 
15）支持class decorator。用法与函数decorator一样： 
    >>> def foo(cls_a): 
          def print_func(self): 
             print('Hello, world!') 
          cls_a.print = print_func 
          return cls_a 
    >>> @foo 
    class C(object): 
      pass 
    >>> C().print() 
    Hello, world! 
class decorator可以用来玩玩狸猫换太子的大把戏。更多请参阅PEP 3129 
4. 字符串和字节串 
1）现在字符串只有str一种类型，但它跟2.x版本的unicode几乎一样。

2）关于字节串，请参阅“数据类型”的第2条目 
5.数据类型 
1）Py3.X去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long 
2）新增了bytes类型，对应于2.X版本的八位串，定义一个bytes字面量的方法如下： 
    >>> b = b'china' 
    >>> type(b) 
    <type 'bytes'> 
str对象和bytes对象可以使用.encode() (str -> bytes) or .decode() (bytes -> str)方法相互转化。 
    >>> s = b.decode() 
    >>> s 
    'china' 
    >>> b1 = s.encode() 
    >>> b1 
    b'china' 
3）dict的.keys()、.items 和.values()方法返回迭代器，而之前的iterkeys()等函数都被废弃。同时去掉的还有 
dict.has_key()，用 in替代它吧 
6.面向对象 
1）引入抽象基类（Abstraact Base Classes，ABCs）。 
2）容器类和迭代器类被ABCs化，所以cellections模块里的类型比Py2.5多了很多。 
    >>> import collections 
    >>> print('\n'.join(dir(collections))) 
    Callable 
    Container 
    Hashable 
    ItemsView 
    Iterable 
    Iterator 
    KeysView 
    Mapping 
    MappingView 
    MutableMapping 
    MutableSequence 
    MutableSet 
    NamedTuple 
    Sequence 
    Set 
    Sized 
    ValuesView 
    __all__ 
    __builtins__ 
    __doc__ 
    __file__ 
    __name__ 
    _abcoll 
    _itemgetter 
    _sys 
    defaultdict 
    deque 
另外，数值类型也被ABCs化。关于这两点，请参阅 PEP 3119和PEP 3141。 
3）迭代器的next()方法改名为__next__()，并增加内置函数next()，用以调用迭代器的__next__()方法 
4）增加了@abstractmethod和 @abstractproperty两个 decorator，编写抽象方法（属性）更加方便。 
7.异常 
1）所以异常都从 BaseException继承，并删除了StardardError 
2）去除了异常类的序列行为和.message属性 
3）用 raise Exception(args)代替 raise Exception, args语法 
4）捕获异常的语法改变，引入了as关键字来标识异常实例，在Py2.5中： 
    >>> try: 
    ...    raise NotImplementedError('Error') 
    ... except NotImplementedError, error:

    ...    print error.message 
    ... 
    Error 
在Py3.0中： 
    >>> try: 
          raise NotImplementedError('Error') 
        except NotImplementedError as error: #注意这个 as 
          print(str(error)) 
    Error 
5）异常链，因为__context__在3.0a1版本中没有实现 
8.模块变动 
1）移除了cPickle模块，可以使用pickle模块代替。最终我们将会有一个透明高效的模块。 
2）移除了imageop模块 
3）移除了 audiodev, Bastion, bsddb185, exceptions, linuxaudiodev, md5, MimeWriter, mimify, popen2,  
rexec, sets, sha, stringold, strop, sunaudiodev, timing和xmllib模块 
4）移除了bsddb模块(单独发布，可以从http://www.jcea.es/programacion/pybsddb.htm获取) 
5）移除了new模块 
6）os.tmpnam()和os.tmpfile()函数被移动到tmpfile模块下 
7）tokenize模块现在使用bytes工作。主要的入口点不再是generate_tokens，而是 tokenize.tokenize() 
9.其它 
1）xrange() 改名为range()，要想使用range()获得一个list，必须显式调用： 
    >>> list(range(10)) 
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
2）bytes对象不能hash，也不支持 b.lower()、b.strip()和b.split()方法，但对于后两者可以使用 b.strip(b’  
\n\t\r \f’)和b.split(b’ ‘)来达到相同目的 
3）zip()、map()和filter()都返回迭代器。而apply()、 callable()、coerce()、 execfile()、reduce()和reload 
()函数都被去除了

现在可以使用hasattr()来替换 callable(). hasattr()的语法如：hasattr(string, '__name__')

4）string.letters和相关的.lowercase和.uppercase被去除，请改用string.ascii_letters 等 
5）如果x < y的不能比较，抛出TypeError异常。2.x版本是返回伪随机布尔值的 
6）__getslice__系列成员被废弃。a[i:j]根据上下文转换为a.__getitem__(slice(I, j))或 __setitem__和 
__delitem__调用 
7）file类被废弃，在Py2.5中： 
    >>> file 
    <type 'file'> 
在Py3.X中： 
    >>> file 
    Traceback (most recent call last): 
    File "<pyshell#120>", line 1, in <module> 
       file 
    NameError: name 'file' is not defined

=====================

Python2.4+ 与 Python3.0+ 主要变化或新增内容

Python2                 Python3
print是内置命令           print变为函数
print >> f,x,y          print(x,y,file=f)
print x,                print(x,end='')
reload(M)               imp.reload(M)
apply(f, ps, ks)        f(*ps, **ks)
x <> y                  x != y
long                    int
1234L                   1234
d.has_key(k)            k in d 或 d.get(k) != None (has_key已死, in永生!!)
raw_input()             input()
input()                 eval(input())
xrange(a,b)             range(a,b)
file()                  open()
x.next()                x.__next__() 且由next()方法调用
x.__getslice__()        x.__getitem__()
x.__setsilce__()        x.__setitem__()
__cmp__()               删除了__cmp__(),改用__lt__(),__gt__(),__eq__()等
reduce()                functools.reduce()
exefile(filename)       exec(open(filename).read())
0567                    0o567 (八进制)
                        新增nonlocal关键字
                        str用于Unicode文本,bytes用于二进制文本
                        新的迭代器方法range,map,zip等
                        新增集合解析与字典解析
u'unicodestr'           'unicodestr'
raise E,V               raise E(V)
except E , x:           except E as x:
file.xreadlines         for line in file: (or X = iter(file))
d.keys(),d.items(),etc  list(d.keys()),list(d.items()),list(etc)
map(),zip(),etc         list(map()),list(zip()),list(etc)
x=d.keys(); x.sort()    sorted(d)
x.__nonzero__()         x.__bool__()
x.__hex__,x.__bin__     x.__index__
types.ListType          list
__metaclass__ = M       class C(metaclass = M):
__builtin__             builtins
sys.exc_type,etc        sys.exc_info()[0],sys.exc_info()[1],...
function.func_code      function.__code__
                        增加Keyword-One参数
                        增加Ellipse对象
                        简化了super()方法语法
用过-t,-tt控制缩进        混用空格与制表符视为错误
from M import *可以      只能出现在文件的顶层
出现在任何位置.
class MyException:      class MyException(Exception):
thread,Queue模块         改名_thread,queue
cPickle,SocketServer模块 改名_pickle,socketserver
ConfigSparser模块        改名configsparser
Tkinter模块              改名tkinter
                        其他模块整合到了如http模块,urllib, urllib2模块等
os.popen                subprocess.Popen
基于字符串的异常           基于类的异常
                        新增类的property机制(类特性)
未绑定方法                都是函数
混合类型可比较排序         非数字混合类型比较发生错误
/是传统除法               取消了传统除法, /变为真除法
无函数注解                有函数注解 def f(a:100, b:str)->int 使用通过f.__annotation__
                        新增环境管理器with/as
                        Python3.1支持多个环境管理器项 with A() as a, B() as b
                        扩展的序列解包 a, *b = seq
                        统一所有类为新式类
                        增强__slot__类属性
if X: 优先X.__len__()    优先X.__bool__()
type(I)区分类和类型       不再区分(不再区分新式类与经典类,同时扩展了元类)
静态方法需要self参数       静态方法根据声明直接使用
无异常链                  有异常链 raise exception from other_exception

=================================================================

 

http://chenqx.github.io/2014/11/10/Key-differences-between-Python-2-7-x-and-Python-3-x/

 

因这学期负责Python课程的助教，刚开始上机试验的几节课，有很多同学用 Python3.4 的编译器编译 Python 2.7 的程序而导致不通过。Python 2.7.x 和 Python 3.x 版本并非完全兼容。
　　许多 Python 初学者想知道他们应该从 Python 的哪个版本开始学习。对于这个问题我的答案是 “你学习你喜欢的教程的版本，然后检查他们之间的不同。” 但如果你并未了解过两个版本之间的差异，个人推荐使用 Python 2.7.x 版本，毕竟大部分教材等资料还是用Python 2.7.x来写的。
　　但是如果你开始一个新项目，并且有选择权？我想说的是目前没有对错，只要你计划使用的库 Python 2.7.x 和 Python 3.x 双方都支持的话。尽管如此，当在编写它们中的任何一个的代码，或者是你计划移植你的项目的时候，是非常值得看看这两个主要流行的 Python 版本之间的差别的，以便避免常见的陷阱。
　　本文翻译自：《Key differences between Python 2.7.x and Python 3.x》

__future__模块

　　Python 3.x 介绍的 一些Python 2 不兼容的关键字和特性可以通过在 Python 2 的内置 __future__ 模块导入。如果你计划让你的代码支持 Python 3.x，建议你使用 __future__ 模块导入。例如，如果我想要 在Python 2 中表现 Python 3.x 中的整除，我们可以通过如下导入

1	from __future__ import division

　　更多的 __future__ 模块可被导入的特性被列在下表中：

feature	optional in	mandatory in	effect
nested_scopes	2.1.0b1	2.2	PEP 227: Statically Nested Scopes
generators	2.2.0a1	2.3	PEP 255: Simple Generators
division	2.2.0a2	3.0	PEP 238: Changing the Division Operator
absolute_import	2.5.0a1	3.0	PEP 328: Imports: Multi-Line and Absolute/Relative
with_statement	2.5.0a1	2.6	PEP 343: The “with” Statement
print_function	2.5.0a2	3.0	PEP 3105: Make print a function
unicode_literals	2.5.0a2	3.0	PEP 3112: Bytes literals in Python 3000

(Source: https://docs.python.org/2/library/future.html)

1	from platform import python_version

print函数

　　很琐碎，而 print 语法的变化可能是最广为人知的了，但是仍值得一提的是： Python 2 的 print 声明已经被 print() 函数取代了，这意味着我们必须包装我们想打印在小括号中的对象。
Python 2 不具有额外的小括号问题。但对比一下，如果我们按照 Python 2 的方式不使用小括号调用 print 函数，Python 3 将抛出一个语法异常（SyntaxError）。

Python 2

1 2 3 4

print 'Python', python_version() print 'Hello, World!' print( 'Hello, World!') print "text", ; print 'print more text on the same line'

run result:
Python 2.7.6
Hello, World!
Hello, World!
text print more text on the same line

Python 3

1 2 3 4

print( 'Python', python_version()) print( 'Hello, World!') print( "some text,", end="") print( ' print more text on the same line')

run result:
Python 3.4.1
Hello, World!
some text, print more text on the same line

1	print 'Hello, World!'

run result:
File ““, line 1
　　print ‘Hello, World!’
　　　　　　　　　　^
SyntaxError: invalid syntax

Note:
　　以上通过 Python 2 使用 Printing "Hello, World" 是非常正常的，尽管如此，如果你有多个对象在小括号中，我们将创建一个元组，因为 print在 Python 2 中是一个声明，而不是一个函数调用。

1 2 3

print 'Python', python_version() print( 'a', 'b') print 'a', 'b'

run result:
Python 2.7.7
(‘a’, ‘b’)
a b

整除

　　如果你正在移植代码，这个变化是特别危险的。或者你在 Python 2 上执行 Python 3 的代码。因为这个整除的变化表现在它会被忽视（即它不会抛出语法异常）。
　　因此，我还是倾向于使用一个 float(3)/2 或 3/2.0 代替在我的 Python 3 脚本保存在 Python 2 中的 3/2 的一些麻烦（并且反而过来也一样，我建议在你的 Python 2 脚本中使用 from __future__ import division）
　　
Python 2

1 2 3 4 5

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

run result:
Python 2.7.6
3 / 2 = 1
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0

Python 3

1 2 3 4 5

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)

run result:
Python 3.4.1
3 / 2 = 1.5
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0

Unicode

　　Python 2 有 ASCII str() 类型，unicode() 是单独的，不是 byte 类型。
　　现在， 在 Python 3，我们最终有了 Unicode (utf-8) 字符串，以及一个字节类：byte 和 bytearrays。

Python 2

1	print 'Python', python_version()

run result:
Python 2.7.6

1	print type(unicode('this is like a python3 str type'))

run result:
< type ‘unicode’ >

1	print type(b'byte type does not exist')

run result:
< type ‘str’ >

1	print 'they are really' + b' the same'

run result:
they are really the same

1	print type(bytearray(b'bytearray oddly does exist though'))

run result:
< type ‘bytearray’ >

Python 3

1 2	print( 'Python', python_version()) print( 'strings are now utf-8 \u03BCnico\u0394é!')

run result:
Python 3.4.1
strings are now utf-8 μnicoΔé!

1 2	print( 'Python', python_version(), end="") print( ' has', type(b' bytes for storing data'))

run result:
Python 3.4.1 has < class ‘bytes’ >

1 2	print( 'and Python', python_version(), end="") print( ' also has', type(bytearray(b'bytearrays')))

run result:
and Python 3.4.1 also has < class ‘bytearray’>

1	'note that we cannot add a string' + b'bytes for data'

run result:
-—————————————————————————————————————
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模块

　　在 Python 2 中 xrange() 创建迭代对象的用法是非常流行的。比如： for 循环或者是列表/集合/字典推导式。
　　这个表现十分像生成器（比如。“惰性求值”）。但是这个 xrange-iterable 是无穷的，意味着你可以无限遍历。
　　由于它的惰性求值，如果你不得仅仅不遍历它一次，xrange() 函数 比 range() 更快（比如 for 循环）。尽管如此，对比迭代一次，不建议你重复迭代多次，因为生成器每次都从头开始。
　　在 Python 3 中，range() 是像 xrange() 那样实现以至于一个专门的 xrange() 函数都不再存在（在 Python 3 中 xrange() 会抛出命名异常）。

1 2 3 4 5 6 7 8

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

1 2 3 4 5

print 'Python', python_version() print '\ntiming range()' %timeit test_range(n) print '\n\ntiming xrange()' %timeit test_xrange(n)

run result:
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

1 2 3

print( 'Python', python_version()) print( '\ntiming range()') %timeit test_range(n)

run result:
Python 3.4.1

timing range()
1000 loops, best of 3: 520 µs per loop

1	print(xrange( 10))

run result:
-—————————————————————————————————————
NameError Traceback (most recent call last)

in ()
——> 1 print(xrange(10))

NameError: name ‘xrange’ is not defined

Python3中的range对象的__contains__方法

　　另外一件值得一提的事情就是在 Python 3 中 range 有一个新的 __contains__ 方法（感谢 Yuchen Ying 指出了这个），__contains__ 方法可以加速 “查找” 在 Python 3.x 中显著的整数和布尔类型。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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)

run result:
Python 3.4.1
1 loops, best of 3: 742 ms per loop
1000000 loops, best of 3: 1.19 µs per loop
　　
　　基于以上的 timeit 的结果，当它使一个整数类型，而不是浮点类型的时候，你可以看到执行查找的速度是 60000 倍快。尽管如此，因为 Python 2.x 的 range 或者是 xrange 没有一个 __contains__ 方法，这个整数类型或者是浮点类型的查询速度不会相差太大。

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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)

run result:
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
　　
　　下面说下 __contain__方法并没有加入到 Python 2.x 中的证据：

1 2	print( 'Python', python_version()) range.__contains__

run result:
Python 3.4.1

< slot wrapper ‘contains‘ of ‘range’ objects >

1 2	print 'Python', python_version() range.__contains__

run result:
Python 2.7.7

-—————————————————————————————————————
AttributeError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-7-05327350dafb> in < module>()
1 print ‘Python’, pythonversion()
——> 2 range.`_contains`

AttributeError: ‘builtinfunctionor_method’ object has no attribute `’__contains‘`

1 2	print 'Python', python_version() xrange.__contains__

run result:
Python 2.7.7

-—————————————————————————————————————
AttributeError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-8-7d1a71bfee8e> in < module>()
1 print ‘Python’, pythonversion()
——> 2 xrange.`_contains`

AttributeError: type object ‘xrange’ has no attribute '__contains__'

　　注意在 Python 2 和 Python 3 中速度的不同
　　有些人指出了 Python 3 的 range() 和 Python 2 的 xrange() 之间的速度不同。因为他们是用相同的方法实现的，因此期望相同的速度。尽管如此，这事实在于 Python 3 倾向于比 Python 2 运行的慢一点。

1 2 3 4 5

def test_while(): i = 0 while i < 20000: i += 1 return

Python 3

1 2	print( 'Python', python_version()) %timeit test_while()

run result:
Python 3.4.1
100 loops, best of 3: 2.68 ms per loop

Python 2

1 2	print 'Python', python_version() %timeit test_while()

run result:
Python 2.7.6
1000 loops, best of 3: 1.72 ms per loop

Raising exceptions

　　Python 2 接受新旧两种语法标记，在 Python 3 中如果我不用小括号把异常参数括起来就会阻塞（并且反过来引发一个语法异常）。

Python 2

1	print 'Python', python_version()

run result:
Python 2.7.6

1	raise IOError, "file error"

run result:

-—————————————————————————————————————
IOError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-8-25f049caebb0> in < module>()
——> 1 raise IOError, “file error”

IOError: file error

1	raise IOError("file error")

run result:
-—————————————————————————————————————
IOError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-9-6f1c43f525b2> in < module>()
——> 1 raise IOError(“file error”)

IOError: file error

Python 3

1	print 'Python', python_version()

run result:
Python 3.4.1

1	raise IOError, "file error"

run result:

File ““, line 1
raise IOError, “file error”
　　　　　　^
SyntaxError: invalid syntax
　　
　　在 Python 3 中，可以这样抛出异常：

1 2	print( 'Python', python_version()) raise IOError("file error")

run result:
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

Handling exceptions

　　在 Python 3 中处理异常也轻微的改变了，在 Python 3 中我们现在使用 as 作为关键词。

Python 2

1 2 3 4 5

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

run result:
Python 2.7.6
name ‘let_us_cause_a_NameError’ is not defined —> our error message

Python 3

1 2 3 4 5

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

run result:

Python 3.4.1
name ‘let_us_cause_a_NameError’ is not defined —> our error message

next()函数 and .next()方法

　　因为 next() (.next()) 是一个如此普通的使用函数（方法），这里有另外一个语法改变（或者是实现上改变了），值得一提的是：在 Python 2.7.5 中函数和方法你都可以使用，next() 函数在 Python 3 中一直保留着（调用 .next() 抛出属性异常）。

Python 2

1 2 3 4

print 'Python', python_version() my_generator = (letter for letter in 'abcdefg') next(my_generator) my_generator.next()

run result:
Python 2.7.6

‘b

Python 3

1 2 3

print( 'Python', python_version()) my_generator = (letter for letter in 'abcdefg') next(my_generator)

run result:
Python 3.4.1

‘a’

1	my_generator.next()

run result:
-—————————————————————————————————————
AttributeError Traceback (most recent call last)
< ipython-input-14-125f388bb61b> in < module>()
——> 1 my_generator.next()

AttributeError: ‘generator’ object has no attribute ‘next’

For循环变量和全局命名空间泄漏

　　好消息：在 Python 3.x 中 for 循环变量不会再导致命名空间泄漏。
　　在 Python 3.x 中做了一个改变，在 What’s New In Python 3.0 中有如下描述：
　　“列表推导不再支持 [... for var in item1, item2, ...] 这样的语法。使用 [... for var in (item1, item2, ...)] 代替。也需要提醒的是列表推导有不同的语义： 他们关闭了在 list() 构造器中的生成器表达式的语法糖, 并且特别是循环控制变量不再泄漏进周围的作用范围域.”

Python 2

1 2 3 4 5

print 'Python', python_version() i = 1 print 'before: i =', i print 'comprehension: ', [i for i in range(5)] print 'after: i =', i

run result:
Python 2.7.6
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 4

Python 3

1 2 3 4 5

print( 'Python', python_version()) i = 1 print( 'before: i =', i) print( 'comprehension:', [i for i in range(5)]) print( 'after: i =', i)

run result:
Python 3.4.1
before: i = 1
comprehension: [0, 1, 2, 3, 4]
after: i = 1

比较不可排序类型

　　在 Python 3 中的另外一个变化就是当对不可排序类型做比较的时候，会抛出一个类型错误。

Python 2

1 2 3 4

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)

run result:
Python 2.7.6
[1, 2] > ‘foo’ = False
(1, 2) > ‘foo’ = True
[1, 2] > (1, 2) = False

Python 3

1 2 3 4

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))

run result:
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()解析用户的输入

　　幸运的是，在 Python 3 中已经解决了把用户的输入存储为一个 str 对象的问题。为了避免在 Python 2 中的读取非字符串类型的危险行为，我们不得不使用 raw_input() 代替。

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

　　如果在 xrange 章节看到的，现在在 Python 3 中一些方法和函数返回迭代对象 — 代替 Python 2 中的列表
　　因为我们通常那些遍历只有一次，我认为这个改变对节约内存很有意义。尽管如此，它也是可能的，相对于生成器 —- 如需要遍历多次。它是不那么高效的。
　　而对于那些情况下，我们真正需要的是列表对象，我们可以通过 list() 函数简单的把迭代对象转换成一个列表。

Python 2

1 2 3

print 'Python', python_version() print range(3) print type(range(3))

run result:
Python 2.7.6
[0, 1, 2]
< type ‘list’>

Python 3

1 2 3 4

print( 'Python', python_version()) print(range( 3)) print(type(range( 3))) print(list(range( 3)))

run result:
Python 3.4.1
range(0, 3)
< class ‘range’>
[0, 1, 2]
　　
　　在 Python 3 中一些经常使用到的不再返回列表的函数和方法：

• zip()
• map()
• filter()
• dictionary’s .keys() method
• dictionary’s .values() method
• dictionary’s .items() method

更多的关于 Python 2 和 Python 3 的文章

　　下面是我建议后续的关于 Python 2 和 Python 3 的一些好文章。

移植到 Python 3

• Should I use Python 2 or Python 3 for my development activity?
• What’s New In Python 3.0
• Porting to Python 3
• Porting Python 2 Code to Python 3
• How keep Python 3 moving forward

Python 3 的拥护者和反对者

• 10 awesome features of Python that you can’t use because you refuse to upgrade to Python 3
• Everything you did not want to know about Unicode in Python 3
• Python 3 is killing Python
• Python 3 can revive Python
• Python 3 is fine