python2 与 python3 语法区别--转
原文地址:http://old.sebug.net/paper/books/dive-into-python3/porting-code-to-python-3-with-2to3.html
使用2to3將代碼移植到Python 3
??Life is pleasant. Death is peaceful. It’s the transition that’s troublesome.??
— Isaac Asimov (attributed)
?
概述
幾乎所有的Python 2程序都需要一些修改才能正常地運行在Python 3的環境下。為了簡化這個轉換過程,Python 3自帶了一個叫做2to3的實用腳本(Utility Script),這個腳本會將你的Python 2程序源文件作為輸入,然后自動將其轉換到Python 3的形式。案例研究:將chardet移植到Python 3(porting chardet to Python 3)描述了如何運行這個腳本,然后展示了一些它不能自動修復的情況。這篇附錄描述了它能夠自動修復的內容。
print語句
在Python 2里,print是一個語句。無論你想輸出什么,只要將它們放在print關鍵字后邊就可以。在Python 3里,print()是一個函數。就像其他的函數一樣,print()需要你將想要輸出的東西作為參數傳給它。
| print() | |
| print 1 | print(1) |
| print 1, 2 | print(1, 2) |
| print 1, 2, | print(1, 2, end=' ') |
| print >>sys.stderr, 1, 2, 3 | print(1, 2, 3, file=sys.stderr) |
Unicode字符串
Python 2有兩種字符串類型:Unicode字符串和非Unicode字符串。Python 3只有一種類型:Unicode字符串(Unicode strings)。
| u'PapayaWhip' | 'PapayaWhip' |
| ur'PapayaWhip\foo' | r'PapayaWhip\foo' |
全局函數unicode()
Python 2有兩個全局函數可以把對象強制轉換成字符串:unicode()把對象轉換成Unicode字符串,還有str()把對象轉換為非Unicode字符串。Python 3只有一種字符串類型,Unicode字符串,所以str()函數即可完成所有的功能。(unicode()函數在Python 3里不再存在了。)
| unicode(anything) | str(anything) |
long?長整型
Python 2有為非浮點數準備的int和long類型。int類型的最大值不能超過sys.maxint,而且這個最大值是平臺相關的。可以通過在數字的末尾附上一個L來定義長整型,顯然,它比int類型表示的數字范圍更大。在Python 3里,只有一種整數類型int,大多數情況下,它很像Python 2里的長整型。由于已經不存在兩種類型的整數,所以就沒有必要使用特殊的語法去區別他們。
進一步閱讀:PEP?237:統一長整型和整型。
| x = 1000000000000L | x = 1000000000000 |
| x = 0xFFFFFFFFFFFFL | x = 0xFFFFFFFFFFFF |
| long(x) | int(x) |
| type(x) is long | type(x) is int |
| isinstance(x, long) | isinstance(x, int) |
<> 比較運算符
Python 2支持<>作為!=的同義詞。Python 3只支持!=,不再支持<>了。
| if x <> y: | if x != y: |
| if x <> y <> z: | if x != y != z: |
字典類方法has_key()
在Python 2里,字典對象的has_key()方法用來測試字典是否包含特定的鍵(key)。Python 3不再支持這個方法了。你需要使用in運算符。
| a_dictionary.has_key('PapayaWhip') | 'PapayaWhip' in a_dictionary |
| a_dictionary.has_key(x) or a_dictionary.has_key(y) | x in a_dictionary or y in a_dictionary |
| a_dictionary.has_key(x or y) | (x or y) in a_dictionary |
| a_dictionary.has_key(x + y) | (x + y) in a_dictionary |
| x + a_dictionary.has_key(y) | x + (y in a_dictionary) |
返回列表的字典類方法
在Python 2里,許多字典類方法的返回值是列表。其中最常用方法的有keys,items和values。在Python 3里,所有以上方法的返回值改為動態視圖(dynamic view)。在一些上下文環境里,這種改變并不會產生影響。如果這些方法的返回值被立即傳遞給另外一個函數,并且那個函數會遍歷整個序列,那么以上方法的返回值是列表或者視圖并不會產生什么不同。在另外一些情況下,Python 3的這些改變干系重大。如果你期待一個能被獨立尋址元素的列表,那么Python 3的這些改變將會使你的代碼卡住(choke),因為視圖(view)不支持索引(indexing)。
| a_dictionary.keys() | list(a_dictionary.keys()) |
| a_dictionary.items() | list(a_dictionary.items()) |
| a_dictionary.iterkeys() | iter(a_dictionary.keys()) |
| [i for i in a_dictionary.iterkeys()] | [i for i in a_dictionary.keys()] |
| min(a_dictionary.keys()) | no change |
被重命名或者重新組織的模塊
從Python 2到Python 3,標準庫里的一些模塊已經被重命名了。還有一些相互關聯的模塊也被組合或者重新組織,以使得這種關聯更有邏輯性。
http
在Python 3里,幾個相關的HTTP模塊被組合成一個單獨的包,即http。
| import?httplib | import http.client |
| import?Cookie | import http.cookies |
| import?cookielib | import http.cookiejar |
| import BaseHTTPServer import SimpleHTTPServer import CGIHttpServer | import http.server |
urllib
Python 2有一些用來分析,編碼和獲取URL的模塊,但是這些模塊就像老鼠窩一樣相互重疊。在Python 3里,這些模塊被重構、組合成了一個單獨的包,即urllib。
| import?urllib | import urllib.request, urllib.parse, urllib.error |
| import?urllib2 | import urllib.request, urllib.error |
| import?urlparse | import urllib.parse |
| import?robotparser | import urllib.robotparser |
| from urllib import FancyURLopener from urllib import urlencode | from urllib.request import FancyURLopener from urllib.parse import urlencode |
| from urllib2 import Request from urllib2 import HTTPError | from urllib.request import Request from urllib.error import HTTPError |
我是否有提到2to3也會重寫你的函數調用?比如,如果你的Python 2代碼里導入了urllib模塊,調用了urllib.urlopen()函數獲取數據,2to3會同時修改import語句和函數調用。
| import urllib print urllib.urlopen('http://diveintopython3.org/').read() | import urllib.request, urllib.parse, urllib.error print(urllib.request.urlopen('http://diveintopython3.org/').read()) |
dbm
所有的DBM克隆(DBM?clone)現在在單獨的一個包里,即dbm。如果你需要其中某個特定的變體,比如GNU?DBM,你可以導入dbm包中合適的模塊。
| import?dbm | import dbm.ndbm |
| import?gdbm | import dbm.gnu |
| import?dbhash | import dbm.bsd |
| import?dumbdbm | import dbm.dumb |
| import anydbm import whichdb | import dbm |
xmlrpc
XML-RPC是一個通過HTTP協議執行遠程RPC調用的輕重級方法。一些XML-RPC客戶端和XML-RPC服務端的實現庫現在被組合到了獨立的包,即xmlrpc。
| import?xmlrpclib | import xmlrpc.client |
| import DocXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer | import xmlrpc.server |
其他模塊
| try:import cStringIO as StringIO except ImportError:import StringIO | import io |
| try:import cPickle as pickle except ImportError:import pickle | import pickle |
| import?__builtin__ | import builtins |
| import?copy_reg | import copyreg |
| import?Queue | import queue |
| import?SocketServer | import socketserver |
| import?ConfigParser | import configparser |
| import repr | import reprlib |
| import?commands | import subprocess |
包內的相對導入
包是由一組相關聯的模塊共同組成的單個實體。在Python 2的時候,為了實現同一個包內模塊的相互引用,你會使用import foo或者from foo import Bar。Python 2解釋器會先在當前目錄里搜索foo.py,然后再去Python搜索路徑(sys.path)里搜索。在Python 3里這個過程有一點不同。Python 3不會首先在當前路徑搜索,它會直接在Python的搜索路徑里尋找。如果你想要包里的一個模塊導入包里的另外一個模塊,你需要顯式地提供兩個模塊的相對路徑。
假設你有如下包,多個文件在同一個目錄下:
chardet/ | +--__init__.py | +--constants.py | +--mbcharsetprober.py | +--universaldetector.py現在假設universaldetector.py需要整個導入constants.py,另外還需要導入mbcharsetprober.py的一個類。你會怎樣做?
| import constants | from . import constants |
| from mbcharsetprober import MultiByteCharSetProber | from .mbcharsetprober import MultiByteCharsetProber |
迭代器方法next()
在Python 2里,迭代器有一個next()方法,用來返回序列里的下一項。在Python 3里這同樣成立,但是現在有了一個新的全局的函數next(),它使用一個迭代器作為參數。
| anIterator.next() | next(anIterator) |
| a_function_that_returns_an_iterator().next() | next(a_function_that_returns_an_iterator()) |
| class A:def next(self):pass | class A:def __next__(self):pass |
| class A:def next(self, x, y):pass | no change |
| next = 42 for an_iterator in a_sequence_of_iterators:an_iterator.next() | next = 42 for an_iterator in a_sequence_of_iterators:an_iterator.__next__() |
全局函數filter()
在Python 2里,filter()方法返回一個列表,這個列表是通過一個返回值為True或者False的函數來檢測序列里的每一項得到的。在Python 3里,filter()函數返回一個迭代器,不再是列表。
| filter(a_function, a_sequence) | list(filter(a_function, a_sequence)) |
| list(filter(a_function, a_sequence)) | no change |
| filter(None, a_sequence) | [i for i in a_sequence if i] |
| for i in filter(None, a_sequence): | no change |
| [i for i in filter(a_function, a_sequence)] | no change |
全局函數map()
跟filter()作的改變一樣,map()函數現在返回一個迭代器。(在Python 2里,它返回一個列表。)
| map(a_function, 'PapayaWhip') | list(map(a_function, 'PapayaWhip')) |
| map(None, 'PapayaWhip') | list('PapayaWhip') |
| map(lambda x: x+1, range(42)) | [x+1 for x in range(42)] |
| for i in map(a_function, a_sequence): | no change |
| [i for i in map(a_function, a_sequence)] | no change |
全局函數reduce()
在Python 3里,reduce()函數已經被從全局名字空間里移除了,它現在被放置在fucntools模塊里。
| reduce(a, b, c) | from functools import reduce reduce(a, b, c) |
全局函數apply()
Python 2有一個叫做apply()的全局函數,它使用一個函數f和一個列表[a, b, c]作為參數,返回值是f(a, b, c)。你也可以通過直接調用這個函數,在列表前添加一個星號(*)作為參數傳遞給它來完成同樣的事情。在Python 3里,apply()函數不再存在了;必須使用星號標記法。
| apply(a_function, a_list_of_args) | a_function(*a_list_of_args) |
| apply(a_function, a_list_of_args, a_dictionary_of_named_args) | a_function(*a_list_of_args, **a_dictionary_of_named_args) |
| apply(a_function, a_list_of_args + z) | a_function(*a_list_of_args + z) |
| apply(aModule.a_function, a_list_of_args) | aModule.a_function(*a_list_of_args) |
全局函數intern()
在Python 2里,你可以用intern()函數作用在一個字符串上來限定(intern)它以達到性能優化。在Python 3里,intern()函數被轉移到sys模塊里了。
| intern(aString) | sys.intern(aString) |
exec語句
就像print語句在Python 3里變成了一個函數一樣,exec語句也是這樣的。exec()函數使用一個包含任意Python代碼的字符串作為參數,然后就像執行語句或者表達式一樣執行它。exec()跟eval()是相似的,但是exec()更加強大并更具有技巧性。eval()函數只能執行單獨一條表達式,但是exec()能夠執行多條語句,導入(import),函數聲明?—?實際上整個Python程序的字符串表示也可以。
| exec codeString | exec(codeString) |
| exec codeString in a_global_namespace | exec(codeString, a_global_namespace) |
| exec codeString in a_global_namespace, a_local_namespace | exec(codeString, a_global_namespace, a_local_namespace) |
execfile語句
就像以前的exec語句,Python 2里的execfile語句也可以像執行Python代碼那樣使用字符串。不同的是exec使用字符串,而execfile則使用文件。在Python 3里,execfile語句已經被去掉了。如果你真的想要執行一個文件里的Python代碼(但是你不想導入它),你可以通過打開這個文件,讀取它的內容,然后調用compile()全局函數強制Python解釋器編譯代碼,然后調用新的exec()函數。
| execfile('a_filename') | exec(compile(open('a_filename').read(), 'a_filename', 'exec')) |
repr(反引號)
在Python 2里,為了得到一個任意對象的字符串表示,有一種把對象包裝在反引號里(比如`x`)的特殊語法。在Python 3里,這種能力仍然存在,但是你不能再使用反引號獲得這種字符串表示了。你需要使用全局函數repr()。
| `x` | repr(x) |
| `'PapayaWhip' + `2`` | repr('PapayaWhip' + repr(2)) |
try...except語句
從Python 2到Python 3,捕獲異常的語法有些許變化。
| try:import mymodule except ImportError, epass | try:import mymodule except ImportError as e:pass |
| try:import mymodule except (RuntimeError, ImportError), epass | try:import mymodule except (RuntimeError, ImportError) as e:pass |
| try:import mymodule except ImportError:pass | no change |
| try:import mymodule except:pass | no change |
?在導入模塊(或者其他大多數情況)的時候,你絕對不應該使用這種方法(指以上的fallback)。不然的話,程序可能會捕獲到像KeyboardInterrupt(如果用戶按Ctrl-C來中斷程序)這樣的異常,從而使調試變得更加困難。
raise語句
Python 3里,拋出自定義異常的語法有細微的變化。
| raise?MyException | unchanged |
| raise MyException, 'error message' | raise MyException('error message') |
| raise MyException, 'error message', a_traceback | raise MyException('error message').with_traceback(a_traceback) |
| raise 'error message' | unsupported |
生成器的throw方法
在Python 2里,生成器有一個throw()方法。調用a_generator.throw()會在生成器被暫停的時候拋出一個異常,然后返回由生成器函數獲取的下一個值。在Python 3里,這種功能仍然可用,但是語法上有一點不同。
| a_generator.throw(MyException) | no change |
| a_generator.throw(MyException, 'error message') | a_generator.throw(MyException('error message')) |
| a_generator.throw('error message') | unsupported |
全局函數xrange()
在Python 2里,有兩種方法來獲得一定范圍內的數字:range(),它返回一個列表,還有range(),它返回一個迭代器。在Python 3里,range()返回迭代器,xrange()不再存在了。
| xrange(10) | range(10) |
| a_list = range(10) | a_list = list(range(10)) |
| [i for i in xrange(10)] | [i for i in range(10)] |
| for i in range(10): | no change |
| sum(range(10)) | no change |
全局函數raw_input()和input()
Python 2有兩個全局函數,用來在命令行請求用戶輸入。第一個叫做input(),它等待用戶輸入一個Python表達式(然后返回結果)。第二個叫做raw_input(),用戶輸入什么它就返回什么。這讓初學者非常困惑,并且這被廣泛地看作是Python語言的一個“肉贅”(wart)。Python 3通過重命名raw_input()為input(),從而切掉了這個肉贅,所以現在的input()就像每個人最初期待的那樣工作。
| raw_input() | input() |
| raw_input('prompt') | input('prompt') |
| input() | eval(input()) |
函數屬性func_*
在Python 2里,函數的里的代碼可以訪問到函數本身的特殊屬性。在Python 3里,為了一致性,這些特殊屬性被重新命名了。
| a_function.func_name | a_function.__name__ |
| a_function.func_doc | a_function.__doc__ |
| a_function.func_defaults | a_function.__defaults__ |
| a_function.func_dict | a_function.__dict__ |
| a_function.func_closure | a_function.__closure__ |
| a_function.func_globals | a_function.__globals__ |
| a_function.func_code | a_function.__code__ |
I/O方法xreadlines()
在Python 2里,文件對象有一個xreadlines()方法,它返回一個迭代器,一次讀取文件的一行。這在for循環中尤其有用。事實上,后來的Python 2版本給文件對象本身添加了這樣的功能。
在Python 3里,xreadlines()方法不再可用了。2to3可以解決簡單的情況,但是一些邊緣案例則需要人工介入。
| for line in a_file.xreadlines(): | for line in a_file: |
| for line in a_file.xreadlines(5): | no change (broken) |
?
使用元組而非多個參數的lambda函數
在Python 2里,你可以定義匿名lambda函數(anonymous?lambda?function),通過指定作為參數的元組的元素個數,使這個函數實際上能夠接收多個參數。事實上,Python 2的解釋器把這個元組“解開”(unpack)成命名參數(named arguments),然后你可以在lambda函數里引用它們(通過名字)。在Python 3里,你仍然可以傳遞一個元組作為lambda函數的參數,但是Python解釋器不會把它解析成命名參數。你需要通過位置索引(positional index)來引用每個參數。
| lambda (x,): x + f(x) | lambda x1: x1[0] + f(x1[0]) |
| lambda (x, y): x + f(y) | lambda x_y: x_y[0] + f(x_y[1]) |
| lambda (x, (y, z)): x + y + z | lambda x_y_z: x_y_z[0] + x_y_z[1][0] + x_y_z[1][1] |
| lambda x, y, z: x + y + z | unchanged |
特殊的方法屬性
在Python 2里,類方法可以訪問到定義他們的類對象(class object),也能訪問方法對象(method object)本身。im_self是類的實例對象;im_func是函數對象,im_class是類本身。在Python 3里,這些屬性被重新命名,以遵循其他屬性的命名約定。
| aClassInstance.aClassMethod.im_func | aClassInstance.aClassMethod.__func__ |
| aClassInstance.aClassMethod.im_self | aClassInstance.aClassMethod.__self__ |
| aClassInstance.aClassMethod.im_class | aClassInstance.aClassMethod.__self__.__class__ |
__nonzero__特殊方法
在Python 2里,你可以創建自己的類,并使他們能夠在布爾上下文(boolean context)中使用。舉例來說,你可以實例化這個類,并把這個實例對象用在一個if語句中。為了實現這個目的,你定義一個特別的__nonzero__()方法,它的返回值為True或者False,當實例對象處在布爾上下文中的時候這個方法就會被調用 。在Python 3里,你仍然可以完成同樣的功能,但是這個特殊方法的名字變成了__bool__()。
| class A:def __nonzero__(self):pass | class A:def __bool__(self):pass |
| class A:def __nonzero__(self, x, y):pass | no change |
八進制類型
在Python 2和Python 3之間,定義八進制(octal)數的語法有輕微的改變。
| x = 0755 | x = 0o755 |
sys.maxint
由于長整型和整型被整合在一起了,sys.maxint常量不再精確。但是因為這個值對于檢測特定平臺的能力還是有用處的,所以它被Python 3保留,并且重命名為sys.maxsize。
| from sys import?maxint | from sys import?maxsize |
| a_function(sys.maxint) | a_function(sys.maxsize) |
全局函數callable()
在Python 2里,你可以使用全局函數callable()來檢查一個對象是否可調用(callable,比如函數)。在Python 3里,這個全局函數被取消了。為了檢查一個對象是否可調用,可以檢查特殊方法__call__()的存在性。
| callable(anything) | hasattr(anything, '__call__') |
全局函數zip()
在Python 2里,全局函數zip()可以使用任意多個序列作為參數,它返回一個由元組構成的列表。第一個元組包含了每個序列的第一個元素;第二個元組包含了每個序列的第二個元素;依次遞推下去。在Python 3里,zip()返回一個迭代器,而非列表。
| zip(a, b, c) | list(zip(a, b, c)) |
| d.join(zip(a, b, c)) | no change |
StandardError異常
在Python 2里,StandardError是除了StopIteration,GeneratorExit,KeyboardInterrupt,SystemExit之外所有其他內置異常的基類。在Python 3里,StandardError已經被取消了;使用Exception替代。
| x = StandardError() | x = Exception() |
| x = StandardError(a, b, c) | x = Exception(a, b, c) |
types模塊中的常量
types模塊里各種各樣的常量能幫助你決定一個對象的類型。在Python 2里,它包含了代表所有基本數據類型的常量,如dict和int。在Python 3里,這些常量被已經取消了。只需要使用基礎類型的名字來替代。
| types.UnicodeType | str |
| types.StringType | bytes |
| types.DictType | dict |
| types.IntType | int |
| types.LongType | int |
| types.ListType | list |
| types.NoneType | type(None) |
| types.BooleanType | bool |
| types.BufferType | memoryview |
| types.ClassType | type |
| types.ComplexType | complex |
| types.EllipsisType | type(Ellipsis) |
| types.FloatType | float |
| types.ObjectType | object |
| types.NotImplementedType | type(NotImplemented) |
| types.SliceType | slice |
| types.TupleType | tuple |
| types.TypeType | type |
| types.XRangeType | range |
?types.StringType被映射為bytes,而非str,因為Python 2里的“string”(非Unicode編碼的字符串,即普通字符串)事實上只是一些使用某種字符編碼的字節序列(a sequence of bytes)。
全局函數isinstance()
isinstance()函數檢查一個對象是否是一個特定類(class)或者類型(type)的實例。在Python 2里,你可以傳遞一個由類型(types)構成的元組給isinstance(),如果該對象是元組里的任意一種類型,函數返回True。在Python 3里,你依然可以這樣做,但是不推薦使用把一種類型作為參數傳遞兩次。
| isinstance(x, (int, float, int)) | isinstance(x, (int, float)) |
basestring數據類型
Python 2有兩種字符串類型:Unicode編碼的字符串和非Unicode編碼的字符串。但是其實還有另外 一種類型,即basestring。它是一個抽象數據類型,是str和unicode類型的超類(superclass)。它不能被直接調用或者實例化,但是你可以把它作為isinstance()的參數來檢測一個對象是否是一個Unicode字符串或者非Unicode字符串。在Python 3里,只有一種字符串類型,所以basestring就沒有必要再存在了。
| isinstance(x, basestring) | isinstance(x, str) |
itertools模塊
Python 2.3引入了itertools模塊,它定義了全局函數zip(),map(),filter()的變體(variant),這些變體的返回類型為迭代器,而非列表。在Python 3里,由于這些全局函數的返回類型本來就是迭代器,所以這些itertools里的這些變體函數就被取消了。(在itertools模塊里仍然還有許多其他的有用的函數,而不僅僅是以上列出的這些。)
| itertools.izip(a, b) | zip(a, b) |
| itertools.imap(a, b) | map(a, b) |
| itertools.ifilter(a, b) | filter(a, b) |
| from itertools import imap, izip, foo | from itertools import foo |
sys.exc_type,?sys.exc_value,?sys.exc_traceback
處理異常的時候,在sys模塊里有三個你可以訪問的變量:sys.exc_type,sys.exc_value,sys.exc_traceback。(實際上這些在Python 1的時代就有。)從Python 1.5開始,由于新出的sys.exc_info,不再推薦使用這三個變量了,這是一個包含所有以上三個元素的元組。在Python 3里,這三個變量終于不再存在了;這意味著,你必須使用sys.exc_info。
| sys.exc_type | sys.exc_info()[0] |
| sys.exc_value | sys.exc_info()[1] |
| sys.exc_traceback | sys.exc_info()[2] |
對元組的列表解析
在Python 2里,如果你需要編寫一個遍歷元組的列表解析,你不需要在元組值的周圍加上括號。在Python 3里,這些括號是必需的。
| [i for i in 1, 2] | [i for i in (1, 2)] |
os.getcwdu()函數
Python 2有一個叫做os.getcwd()的函數,它將當前的工作目錄作為一個(非Unicode編碼的)字符串返回。由于現代的文件系統能夠處理能何字符編碼的目錄名,Python 2.3引入了os.getcwdu()函數。os.getcwdu()函數把當前工作目錄用Unicode編碼的字符串返回。在Python 3里,由于只有一種字符串類型(Unicode類型的),所以你只需要os.getcwd()就可以了。
| os.getcwdu() | os.getcwd() |
元類(metaclass)
在Python 2里,你可以通過在類的聲明中定義metaclass參數,或者定義一個特殊的類級別的(class-level)__metaclass__屬性,來創建元類。在Python 3里,__metaclass__屬性已經被取消了。
| class C(metaclass=PapayaMeta):pass | unchanged |
| class Whip:__metaclass__ = PapayaMeta | class Whip(metaclass=PapayaMeta):pass |
| class C(Whipper, Beater):__metaclass__ = PapayaMeta | class C(Whipper, Beater, metaclass=PapayaMeta):pass |
關于代碼風格
以下所列的“修補”(fixes)實質上并不算真正的修補。意思就是,他們只是代碼的風格上的事情,而不涉及到代碼的本質。但是Python的開發者們在使得代碼風格盡可能一致方面非常有興趣(have a vested interest)。為此,有一個專門o描述Python代碼風格的官方指導手冊?—?細致到能使人痛苦?—?都是一些你不太可能關心的在各種各樣的細節上的挑剔。鑒于2to3為轉換代碼提供了一個這么好的條件,腳本的作者們添加了一些可選的特性以使你的代碼更具可讀性。
set()字面值(literal)(顯式的)
在Python 2城,定義一個字面值集合(literal set)的唯一方法就是調用set(a_sequence)。在Python 3里這仍然有效,但是使用新的標注記號(literal notation):大括號({})是一種更清晰的方法。這種方法除了空集以外都有效,因為字典也用大括號標記,所以{}表示一個空的字典,而不是一個空集。
?2to3腳本默認不會修復set()字面值。為了開啟這個功能,在命令行調用2to3的時候指定-f set_literal參數。
| set([1, 2, 3]) | {1, 2, 3} |
| set((1, 2, 3)) | {1, 2, 3} |
| set([i for i in a_sequence]) | {i for i in a_sequence} |
全局函數buffer()(顯式的)
用C實現的Python對象可以導出一個“緩沖區接口”(buffer interface),它允許其他的Python代碼直接讀寫一塊內存。(這聽起來很強大,它也同樣可怕。)在Python 3里,buffer()被重新命名為memoryview()。(實際的修改更加復雜,但是你幾乎可以忽略掉這些不同之處。)
?2to3腳本默認不會修復buffer()函數。為了開啟這個功能,在命令行調用2to3的時候指定-f buffer參數。
| x =?buffer(y) | x =?memoryview(y) |
逗號周圍的空格(顯式的)
盡管Python對用于縮進和凸出(indenting and outdenting)的空格要求很嚴格,但是對于空格在其他方面的使用Python還是很自由的。在列表,元組,集合和字典里,空格可以出現在逗號的前面或者后面,這不會有什么壞影響。但是,Python代碼風格指導手冊上指出,逗號前不能有空格,逗號后應該包含一個空格。盡管這純粹只是一個美觀上的考量(代碼仍然可以正常工作,在Python 2和Python 3里都可以),但是2to3腳本可以依據手冊上的標準為你完成這個修復。
?2to3腳本默認不會修復逗號周圍的空格。為了開啟這個功能,在命令行調用2to3的時候指定-f wscomma參數。
| a ,b | a, b |
| {a :b} | {a: b} |
慣例(Common idioms)(顯式的)
在Python社區里建立起來了許多慣例。有一些比如while 1:?loop,它可以追溯到Python 1。(Python直到Python 2.3才有真正意義上的布爾類型,所以開發者以前使用1和0替代。)當代的Python程序員應該鍛煉他們的大腦以使用這些慣例的現代版。
?2to3腳本默認不會為這些慣例做修復。為了開啟這個功能,在命令行調用2to3的時候指定-f idioms參數。
| while 1:do_stuff() | while True:do_stuff() |
| type(x) == T | isinstance(x, T) |
| type(x) is T | isinstance(x, T) |
| a_list = list(a_sequence) a_list.sort() do_stuff(a_list) | a_list = sorted(a_sequence)
do_stuff(a_list) ? |
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的python2 与 python3 语法区别--转的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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