Python2.x与3​​.x版本区别

本文详细介绍了Python从2.x版本升级到3.x版本的主要变化,包括print函数、Unicode处理方式、除法运算符、异常处理、xrange与range的区别、八进制字面量表示等,帮助开发者了解并顺利迁移代码。

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Python2.x与3​​.x版本区别

Python的3​​.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。

为了不带入过多的累赘,Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。

许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。

为了照顾现有程式,Python 2.6作为一个过渡版本,基本使用了Python 2.x的语法和库,同时考虑了向Python 3.0的迁移,允许使用部分Python 3.0的语法与函数。

新的Python程式建议使用Python 3.0版本的语法。

除非执行环境无法安装Python 3.0或者程式本身使用了不支援Python 3.0的第三方库。目前不支援Python 3.0的第三方库有Twisted, py2exe, PIL等。

大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.0版本。即使无法立即使用Python 3.0,也建议编写相容Python 3.0版本的程式,然后使用Python 2.6, Python 2.7来执行。

Python 3.0的变化主要在以下几个方面:


print 函数

print语句没有了,取而代之的是print()函数。 Python 2.6与Python 2.7部分地支持这种形式的print语法。在Python 2.6与Python 2.7里面,以下三种形式是等价的:

print "fish"
print ("fish") #注意print后面有个空格
print("fish") #print()不能带有任何其它参数

然而,Python 2.6实际已经支持新的print()语法:

from __future__ import print_function
print("fish", "panda", sep=', ')

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。

由于 Python3.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

Python 2.x

>>> str = "我爱北京天安门"
>>> str
'\xe6\x88\x91\xe7\x88\xb1\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac\xe5\xa4\xa9\xe5\xae\x89\xe9\x97\xa8'
>>> str = u"我爱北京天安门"
>>> str
u'\u6211\u7231\u5317\u4eac\u5929\u5b89\u95e8'

Python 3.x

>>> str = "我爱北京天安门"
>>> str
'我爱北京天安门'

除法运算

Python中的除法较其它语言显得非常高端,有套很复杂的规则。Python中的除法有两个运算符,/和//

首先来说/除法:

在python 2.x中/除法就跟我们熟悉的大多数语言,比如Java啊C啊差不多,整数相除的结果是一个整数,把小数部分完全忽略掉,浮点数除法会保留小数点的部分得到一个浮点数的结果。

在python 3.x中/除法不再这么做了,对于整数之间的相除,结果也会是浮点数。

Python 2.x:

>>> 1 / 2
0
>>> 1.0 / 2.0
0.5

Python 3.x:

>>> 1/2
0.5

而对于//除法,这种除法叫做floor除法,会对除法的结果自动进行一个floor操作,在python 2.x和python 3.x中是一致的。

python 2.x:

>>> -1 // 2
-1

python 3.x:

>>> -1 // 2
-1

注意的是并不是舍弃小数部分,而是执行floor操作,如果要截取小数部分,那么需要使用math模块的trunc函数

python 3.x:

>>> import math
>>> math.trunc(1 / 2)
0
>>> math.trunc(-1 / 2)
0

异常

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。

捕获异常的语法由 except exc, var 改为 except exc as var

使用语法except (exc1, exc2) as var可以同时捕获多种类别的异常。 Python 2.6已经支持这两种语法。

  • 1. 在2.x时代,所有类型的对象都是可以被直接抛出的,在3.x时代,只有继承自BaseException的对象才可以被抛出。
  • 2. 2.x raise语句使用逗号将抛出对象类型和参数分开,3.x取消了这种奇葩的写法,直接调用构造函数抛出对象即可。

在2.x时代,异常在代码中除了表示程序错误,还经常做一些普通控制结构应该做的事情,在3.x中可以看出,设计者让异常变的更加专一,只有在错误发生的情况才能去用异常捕获语句来处理。


xrange

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)
<ipython-input-5-5d8f9b79ea70> in <module>()
----> 1 print(xrange(10))

NameError: name 'xrange' is not defined

八进制字面量表示

八进制数必须写成0o777,原来的形式0777不能用了;二进制必须写成0b111。

新增了一个bin()函数用于将一个整数转换成二进制字串。 Python 2.6已经支持这两种语法。

在Python 3.x中,表示八进制字面量的方式只有一种,就是0o1000。

python 2.x

>>> 0o1000
512
>>> 01000
512

python 3.x

>>> 01000
  File "<stdin>", line 1
    01000
        ^
SyntaxError: invalid token
>>> 0o1000
512

不等运算符

Python 2.x中不等于有两种写法 != 和 <>

Python 3.x中去掉了<>, 只有!=一种写法,还好,我从来没有使用<>的习惯


去掉了repr表达式``

Python 2.x 中反引号``相当于repr函数的作用

Python 3.x 中去掉了``这种写法,只允许使用repr函数,这样做的目的是为了使代码看上去更清晰么?不过我感觉用repr的机会很少,一般只在debug的时候才用,多数时候还是用str函数来用字符串描述对象。

def sendMail(from_: str, to: str, title: str, body: str) -> bool:
    pass

多个模块被改名(根据PEP8)

旧的名字 新的名字
_winreg winreg
ConfigParser configparser
copy_reg copyreg
Queue queue
SocketServer socketserver
repr reprlib

StringIO模块现在被合并到新的io模组内。 new, md5, gopherlib等模块被删除。 Python 2.6已经支援新的io模组。

httplib, BaseHTTPServer, CGIHTTPServer, SimpleHTTPServer, Cookie, cookielib被合并到http包内。

取消了exec语句,只剩下exec()函数。 Python 2.6已经支援exec()函数。


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 。

<think>我们正在讨论Python中`!=``<>`运算符在1.x3.x版本中的区别,特别是类型转换NaN处理。根据用户的问题之前的回答,我们需要重点突出以下几点: 1. 运算符的可用性:Python 1.x同时支持`!=``<>`,而Python 3.x只支持`!=`。 2. 类型转换行为:Python 1.x在比较不同类型时会尝试自动类型转换,而Python 3.x则严格区分类型,不同类型直接视为不等(除非对象本身定义了相应的比较方法)。 3. NaN的处理:根据IEEE 754标准,NaN不等于任何值,包括它自己,这一行为在Python 1.x3.x中是一致的。 4. 引用内容:用户提供了两个引用,引用[1]关于NaN的处理,引用[2]关于decimal模块。我们主要关注引用[1]中关于NaN的内容,因为用户特别询问了NaN的比较。 根据以上要点,我们组织回答如下: ### 回答结构: 1. **运算符语法差异**:明确说明`<>`在Python 3.x中被移除。 2. **类型比较行为**:对比Python 1.x的自动类型转换Python 3.x的严格类型。 3. **NaN处理**:详细解释NaN在比较中的行为,并强调在两种版本中的一致性(都遵循IEEE 754标准)。 4. **迁移建议**:针对从1.x迁移到3.x的代码,建议替换`<>`为`!=`,并注意类型比较的严格性。 5. **处理NaN的正确方法**:推荐使用`math.isnan()`函数。 ### 数学公式: - 在总结部分使用表格(用LaTeX的array环境)对比两个版本。 - 独立公式使用`$$...$$`,行内公式使用`$...$`。 ### 引用: 在提到NaN的处理时,引用用户提供的引用[1]。 ### 代码示例: - 分别展示Python 1.x3.x中运算符的使用。 - 展示NaN比较的代码示例。 ### 相关问题: 根据内容生成相关问题。 下面开始撰写回答:</think>### Python 中 `!=` `<>` 运算符的版本差异及 NaN 处理详解 #### 一、运算符语法差异 1. **Python 1.x**:支持双运算符 - `!=` `<>` 完全等价(优先级相同) - 示例: ```python # Python 1.x 5 != 3 # True 5 <> 3 # True(效果相同) ``` - `<>` 是早期从 ABC 语言继承的语法遗留[^2] 2. **Python 3.x**:仅保留 `!=` - `<>` 在 PEP 401 中被移除(Python 3.0+) - 迁移时需替换所有 `<>` 为 `!=`: ```python # Python 3.x if a != b: # 正确 # if a <> b: # SyntaxError ``` #### 二、类型比较行为对比 | 版本 | 行为机制 | 示例 | 结果 | |------------|-------------------|----------------------|---------| | **Python 1.x** | 自动类型转换 | `"100" != 100` | `False` | | **Python 3.x** | 严格类型检查 | `"100" != 100` | `True` | - **关键变化**: Python 3.x 废除 `__cmp__` 方法,引入 `__ne__` 专门处理不等于比较。不同类型比较时直接返回 `True`(视为不等),除非对象实现自定义比较逻辑[^2]。 #### 三、NaN 处理的 IEEE 754 标准实现 1. **核心规则**: $$ \text{NaN} \neq \text{任何值} \quad \text{(包括自身)} $$ 此行为在 **所有 Python 版本** 中一致(符合 IEEE 754 标准): ```python # Python 1.x 3.x 均适用 import math nan = float(&#39;nan&#39;) print(nan != nan) # 始终输出 True ``` 2. **特殊场景风险**: ```python data = [1, float(&#39;nan&#39;), 2] # 错误方式:无法检测 NaN if 0 not in data: ... # 正确方式:使用 math.isnan() if any(math.isnan(x) for x in data): ... ``` - 原因:`NaN` 的 `!=` 比较始终返回 `True`,可能导致逻辑遗漏[^1] 3. **Decimal 类型的特殊处理**: ```python from decimal import Decimal, getcontext getcontext().traps[decimal.InvalidOperation] = True # 启用严格模式 # Decimal 的 NaN 同样遵守 IEEE 754 dec_nan = Decimal(&#39;nan&#39;) print(dec_nan != dec_nan) # True ``` - Decimal 模块提供更精确的数值处理,但 NaN 规则浮点数一致[^2] #### 四、迁移最佳实践 1. **代码迁移步骤**: - 使用 `2to3` 工具自动替换 `<>` → `!=` - 显式类型转换避免隐式行为差异: ```python # 安全比较策略 if int(str_var) != int_var: ... ``` 2. **NaN 处理规范**: - 禁止直接比较:`if x == float(&#39;nan&#39;)` ❌ - 必须使用:`math.isnan(x)` ✅ - Pandas/Numpy 推荐:`pd.isna()` 或 `np.isnan()` > **行为总结**: > $$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline \text{特性} & \text{Python 1.x} & \text{Python 3.x} \\ \hline \text{运算符} & \text{!= <>} & \text{仅 !=} \\ \hline \text{类型比较} & \text{自动转换} & \text{严格类型} \\ \hline \text{NaN 规则} & \multicolumn{2}{c|}{\text{IEEE 754 (}\text{NaN} \neq \text{NaN}\text{)}} \\ \hline \end{array} $$
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