注：本文的原文地址为
Key differences between Python 2.7.x and Python 3.x

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，

章节

• 使用 __future__ 模块
• print 函数
• Integer division
• Unicode
• xrange
• Raising exceptions
• Handling exceptions
• next() 函数 和 .next() 方法
• For 循环变量和全局命名空间泄漏
• 比较不可排序类型
• 通过 input() 解析用户的输入
• 返回可迭代对象，而不是列表
• 更多的关于 Python 2 和 Python 3 的文章

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

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	2.6.0a2	3.0	PEP 3105: Make print a function
unicode_literals	2.6.0a2	3.0	PEP 3112: Bytes literals in Python 3000

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

from platform import python_version

print 函数

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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

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 \"\", line 1
    print \'Hello, World!\'
                        ^
SyntaxError: invalid syntax

注意

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。

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

Python 2.7.7
(\'a\', \'b\')
a b

整除

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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

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

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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

print \'Python\', python_version()

Python 2.7.6

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

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

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

they are really the same

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

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 

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

and Python 3.4.1 also has 

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

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1 \'note that we cannot add a string\' + b\'bytes for data\'

TypeError: Can\'t convert \'bytes\' object to str implicitly

xrange

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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）。

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)
 in ()
----> 1 print(xrange(10))

NameError: name \'xrange\' is not defined

Python 3 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。

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

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。

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

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

print(\'Python\', python_version())
range.__contains__

Python 3.4.1

print \'Python\', python_version()
range.__contains__


Python 2.7.7
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
 in ()
      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)
 in ()
      1 print \'Python\', python_version()
----> 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***

有些猿类指出了 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。

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

Raising exceptions

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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

print \'Python\', python_version()

Python 2.7.6

raise IOError, \"file error\"


---------------------------------------------------------------------------
IOError                                   Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1 raise IOError, \"file error\"

IOError: file error

raise IOError(\"file error\")

---------------------------------------------------------------------------
IOError                                   Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1 raise IOError(\"file error\")

IOError: file error

Python 3

print(\'Python\', python_version())

Python 3.4.1

raise IOError, \"file error\"

  File \"\", line 1
    raise IOError, \"file error\"
                 ^
SyntaxError: invalid syntax
The proper way to raise an exception in Python 3:

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


Python 3.4.1
---------------------------------------------------------------------------
OSError                                   Traceback (most recent call last)
 in ()
      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

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 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

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)
 in ()
----> 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

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

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)
 in ()
      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)


>>> my_input = raw_input(\'enter a number: \')

enter a number: 123

>>> type(my_input)

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)

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

print \'Python\', python_version() 

print range(3) 
print type(range(3))


Python 2.7.6
[0, 1, 2]

Python 3

print(\'Python\', python_version())

print(range(3))
print(type(range(3)))
print(list(range(3)))


Python 3.4.1
range(0, 3)

[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