python升级及原因
追踪python最新变化----PEP文档(Python改进提案)
当前python的普及程度
造成普及程度低这种状况的主要原因是,将现有应用从Python 2迁移到Python 3上总是一项不小的挑战。像2to3之类的工具可以进行代码自动转换,但无法保证转换后的代码100%正确。而且,如果不做人工修改的话,转换后的代码性能 可能不如转换前。将现有的复杂代码库迁移到Python 3上可能需要付出巨大的精力和成本,某些公司可能无法负担这些成本。但这些成本可以分割成小份来逐步完成。一些优秀的软件架构设计方法可以帮助其逐步实现这一目标,如面向服务的架构或者微服务。新的项目组件(服务或微服务)可以用新方法编写,现有的项目组件可以逐步迁移。
长远来看,将项目迁移到Python 3只有好处。根据PEP-404这份文档,Python 2.x分支将不会发布2.8版本。而且未来所有重要的项目(如Django、Flask和NumPy)可能都将放弃2.x的兼容性,仅支持Python 3
python3和python2的主要差异
一般情况下标准库变化 删除或重组的模块(例如urlparse迁移到了urllib.parse),在运行解释就会抛出异常。这样的问题很容易发现,但是也需要保证完整代码的测试覆盖率。但是在某些情况下(
例如:延迟加载的模块),这些模块通常不会抛异常,直到调用该模块时才会抛异常,因此完整且每行代码的都需要实际运行一遍
3.数据类型与集合的变化
版本兼容性版本号说明
python的__future__模块
它将python新版本中的一些功能反向迁移到旧版本中
https://www.cnblogs.com/evablogs/p/6688478.html
在某些情况下,开发人员不想在一些小型python包里添加其他依赖项,通常做法就是将所有兼容性的代码放在一个附加模块中,该模块通常命名为compat.py.下面是compat模块实例
# -*- coding:utf-8 -*- import sys if sys.version_info<(3,0,0,): import urlparse def is_string(s): return isinstance(s,basestring) else: from urllib import parse as urlparse def is_string(s): return isinstance(s,str)
python的几种实现
CPython:用C编写,大多数使用的python
Stackless Python:增强版,没有依赖C语言的调用栈。实际上是修改过的CPython,并添加了一些新功能。最新版本为2.7.9和3.3.5分别实现python2.7和3.3。在stackless python中,所有的额外模块都内置在stackless模块内的框架/
stackless python引入的思想对编程有很大影响。将stackless python中的内核切换功能提取出来并作为一个独立包发布,叫greenlet。它的大部分功能在pypy中重新实现
Jpython:用java编写,它将代码编译为java字节码,在python模块中可以无缝使用java。Jpython运行人们在复杂应用程序(J2EE)中使用python作为顶层脚本语言。Jpython的一个很好例子就是在python程序中可以使用Apache Jackrabbit
Jython和Cpython实现的主要区别如下所示:
真正的java垃圾回收,而不是引用计数;没有全局解锁器锁(GIL),在多线程应用中可以充分利用多个内核;
缺点是:缺少对CPythonAPI的支持,用C编写的python无法在Jython中运行。Jython3.x计划支持
IronPython:将python引用Net框架中,主要是net开发人员使用
和CPtyhon的主要区别如下所示:
没有全局解锁器锁(GIL),在多线程应用中可以充分利用多个内核;
用C#和其他.net语言编写的代码可以轻松集成到IronPython中,反之亦然;缺点也是缺少对CPythonAPI的引用
PyPy:最令人兴奋的Pytho实现,因为其目标就是将python重写为python,在pypy中,python解释器本身使用python编写的。在python的CPython实现中,有一个C代码层来实现具体细节,但是在pypy中,这个c代码层完全用python实现。
和CPython的主要区别如下所示:
缺点也是缺少对CPython扩展API的完全官方支持
Python隔离环境:
原文:https://www.cnblogs.com/gzl420/p/10885516.html