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目前python的哪个版本更稳定一些

小编给大家分享一下目前python的哪个版本更稳定一些,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!

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想学习Python的人都会有一个困惑,那就是Python目前有两个版本Python2和Python3,Python2与Python3有何区别,两个版本该学习哪个呢?

python3 和 python2 是不兼容的,而且差异比较大,python3是不向下兼容的,但是绝大多数组件和扩展都是基于python2的。目前实际应用中大部分暂不考虑 Python3,有的时候注意写兼容 2/3 的代码。用 Python2 为主的写新代码时要考虑以后迁移到 Python3 的可能性。据数据统计显示目前10% 使用 Python 3;20% 既使用Python 2也使用Python 3,Python 2用的更多;70% 使用Python 2。

其实python是linux上最常用的软件之一,但是linux目前的版本大部分还是使用python2的,而且,在linux上依赖python2的程序更多一些,所以 Python3 要代替 python2 成为主流还需要几年的时间。如果为了找工作还是学Python 2,学会了Python 2,由Python 2转到python3也不难。

说了半天,Python2与Python3到底有何区别呢?

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

2.X的方式如下:

  >>> 0666
    438
    >>> oct(438)
    '0666'

3.X这样:

  >>> 0666
    SyntaxError: invalid token (, 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。

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)

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Python "bindings" for Oracle Berkeley DB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()

看完了这篇文章,相信你对目前python的哪个版本更稳定一些有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!


当前题目:目前python的哪个版本更稳定一些
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