python选择哪个版本-Python学习,要选哪个版本?

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纵观各大编程语言在 2017 年的发展情况,我们会发现涌现出诸如 Go、Swift 这类后起之秀,而其中最为耀眼的当属 Python。之所以 Python 如此受捧,不仅仅是人工智能、数字科学领域的兴起,而且与其自身的特性必不可分,正应了"Life is short,you need Python!”。但与此同时,不少开发者开始纠结 Python 的入门究竟该从 2.x 还是 3.x 开始学起?

毕竟 Python 语言作者 Guido van Rossum 曾于 2014 年宣布 Python 2.7 支持时间延长到 2020 年。Python 2.7 是 2.x 系列的最后一个版本,它的继承者 Python 3.0 在 2008 年 12 月发布,但不兼容 2.x 系列。也就意味着 2020 年之前,对于 Python 2.x 会一直提供 bug 修正,但它却与 3.x 不兼容。 所以我们该如何抉择?又该如何快速着手呢?

Python 2.x vs Python 3.x

基于此,Semaphore 社区调查了 Python 在 Semaphore 的托管 CI 服务中构建应用程序的使用情况。据去年的调查结果显示,有 70% 以上的用户仍在使用 Python 2.7,Python 3 的使用率较低。而今年,Python 3 的使用出现了明显的上涨,涨幅约 8.2%。如下图所示:

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相较而言,使用 Python 3 的开发者更愿意进行版本更新。去年,Python 3.5 的使用率达到 60%,Python 3.4 的使用率占 30%。今年的调查数据显示,3.5 版和 3.4 版的使用率分别只占 34% 和 20%,有 35% 的用户已经开始使用 Python 3.6。

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根据 Python 2.7 和 Python 3 各版本的使用率对比图,我们可以看出 Python 3.x 版的用户群体正在迅速扩展:

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针对大家始终纠结的 Python 2.x 或 Python 3.x,不少网友也给出了自己的建议:

nexcvon:Python 3 有很大改进,比 Python 2 更容易理解。 如果大家决定学 Python 2.x,建议当被 string bytes 搞晕时,了解一下 Python 3,再做决定。另外,Python 3 的库已经比较全了,不支持 Python 3 的,多数是不再维护的。

林灿斌:编程最重要的是编程思想,Python 3 和 Python 2 虽然不同,但是它的思想基本是共通的,只有少量的语法差异。而编程中,语法只是细枝末节的东西。当你学会了 Python 3,只要稍微花一点时间学习 Python 2 的语法,那么这两种语言也都学会了。而认识语法差距所花费的时间,一般也不会比大家在纠结学哪个版本所花的时间更多。

adv adj:Python 语言的最大优势并不是语言本身的特性,而是它拥有脚本语言中最丰富的第三方包(模块、库),这是其他任何语言都无法比拟的巨大优势。很多人学 Python 并不是因为 Python 适合开发什么软件或者工程,而是因为 Python 拥有某个非常适合他们工作相关领域的简单易用的工具包。所以,学 Python 2 还是 3 关键要考虑的是你所准备使用的模块是否支持 3.x。

黄欢:建议先学习 Python2.7, 随后再了解 Python 3.x 与 Python 2.7 的差异部分。

整体而言,基于以上数据,大多数开发者更倾向于 Python 3.x。

### 适合 Python 3.7 的 OpenCV-Python 版本兼容性 对于 Python 3.7,OpenCV-Python 提供了多个版本的支持。为了确保兼容性和稳定性,在安装之前需要确认所的 OpenCV-Python 版本与当前使用的 Python 解释器版本相匹配[^1]。 以下是部分经过测试并广泛应用于生产环境中的 OpenCV-PythonPython 3.7 的兼容版本- **OpenCV-Python 4.1.x 系列**: 这一版本系列被设计用于支持较新的 Python 版本,包括 Python 3.7。它提供了丰富的功能集以及良好的性能表现[^2]。 - **OpenCV-Python 4.2.x 系列**: 此版本进一步优化了图像处理算法,并修复了一些早期版本中存在的 bug。同样也完全适配于 Python 3.7[^3]。 - **OpenCV-Python 4.5.x 系列**: 如果项目需求涉及更先进的计算机视觉技术或者机器学习集成,则可以选择版本。该版本不仅保持了向后兼容性,还引入了许多新特性[^4]。 需要注意的是,尽管更高版本 (如 4.5.x 或以上) 可能提供更多的特性和改进,但在某些特定场景下可能会遇到依赖项冲突等问题。因此建议先从较低稳定版开始尝试,逐步升级至满足具体应用需求为止。 如果手动下载 `.whl` 文件进行安装,请访问清华大学开源软件镜像站点获取对应资源链接地址[^5]。例如针对 Windows 平台下的 AMD64 架构设备可用如下路径寻找合适轮子包: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/ 完成安装后可以通过执行以下脚本来验证是否成功加载库及其版本号信息: ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` #### 注意事项 在实际操作过程中,若遭遇 `Failed building wheel for ...` 类型错误提示时,通常表明本地开发环境中缺少必要的编译工具链或者是目标二进制文件未能正确构建等原因引起。此时可以考虑切换到预编译好的官方发行版 Wheel 包形式来进行部署工作。 ---
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