学 Python 到底是学2还是学3？
Python社区存在这样一个疑问："学Python到底是要学Py2还是要学Py3？"这个疑问如同周期性出现的经期现象，在编程圈子里每隔一段时间就会再次浮现，并且成为了众多新手在选择编程语言时面临的困惑。其起源者无疑是Python的父系——Python语言的发展历史中始终未能摆脱与之相关的争论影响。各方观点此起彼伏：有人认为Py2仍然是主流语言，并被广泛使用；而另一派人则认为.Py3才是未来的主要方向，并得到了越来越多第三方框架的支持。
我的观点认为Python2会在相当长的时间里继续存在（只要相关企业还在运营），因此在求职过程中可能会需要用到它。同时，Python3也是必须学会的技能，因为越来越多的人正在转向学习它。从本质上来说，这两者是一体化的语言体系，在少数大约1%左右的地方会出现不兼容的情况。因此，在选择学习哪个版本时无需过分纠结——学一个版本后另一个相对容易掌握。
#今天给大家介绍 Python2 和 Python3 的一些主要区别
在程序调试过程中最常用的一个指令通常是 print指令，在 Python 2环境中它被定义为一条独立的语句，在 Python3版本中则被定义为一个函数。可能会有这样的疑问：在 Python2环境中是否也能将 print 指令当作一个函数来调用呢？
# py2
print("hello") # 等价 print ("hello")
#py3
print("hello")
AI写代码但是，在表面现象之下隐藏着更深层的东西。反观上述两种表达方式有何不同？它们的行为结果看似一致。但核心区别在于前者将这一部分视为一个独立的整体进行处理；而后者调用了print()函数，并接受了一个字符串作为输入参数。
# py2
>>> print("hello", "world")
('hello', 'world')
# py3
>>> print("hello", "world")
hello world
AI写代码这一事例更加突出地展示了，在Python 2版本中，默认情况下，在print语句后紧跟的是一个元组对象；而在Python 3版本中，默认情况下（print函数）能够接收多个位置参数。如果要在Python 2版本中将print视为一个函数来使用，则可以通过导入future模块中的print_function来实现这一功能。
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# py2
>>> print("hello", "world")
('hello', 'world')
>>>
>>> from __future__ import print_function
>>> print("hello", "world")
hello world
AI写代码#编码
Python2采用了ASCII作为默认编码方案，默认情况下无法正确处理多字节字符这也成为导致Python2中常见编码问题的重要原因之一。正是由于这一时期Unicode尚未被广泛采用使得早期版本难以支持现代字符集需求从版本3开始，默认使用的是UTF-8字符集因此，在版本3及以后无需在文件开头声明# coding= utf-8
# py2
>>> sys.getdefaultencoding()
'ascii'
# py3
>>> sys.getdefaultencoding()
'utf-8'
AI写代码许多网络文章提到调整默认编码设置以解决Python2中的编码问题。然而这实际上是一个危险的误区，请避免采取这种做法
#字符串
字符型的变化最为显著。这一变革将编码问题降至最低水平。在Python 2时代存在两种不同的字符型：一种是纯文字符型（unicode），另一种是二进制数据型（str）。然而，在这些情况下开发者仍感困惑——他们难以理解其背后的根本原因为何如此复杂。但在Python 3时代则进行了严格分类：一种明确标识纯文字符型（str），另一种则明确标识二进制数据型（byte）。所有需输出纯文字符型或在网络上传输的数据仅接受二进制形式——通过这种方式实现了从根本上消除潜在问题根源的能力
#True和False
在Python2中，True和False被视为两个全局变量名称；其数值值分别为1和0；由于它们作为变量存在，在程序运行时它们可以指向其他对象实例；例如：
# py2
>>> True = False
>>> True
False
>>> True is False
True
>>> False = "x"
>>> False
'x'
>>> if False:
... print("?")
...
?
AI写代码显然可以看出上面的代码违反了 Python 的这一原则。而 Python3 则解决了这一问题，并将 True 和 False 设为两个关键字以确保它们始终指向各自的唯一实例。
# py3
>>> True = 1
File "<stdin>", line 1
SyntaxError: can't assign to keyword
AI写代码#迭代器
在 Python2 中多个返回数据结构的内置函数和方法在 Python 3 都生成了类似迭代器的对象。由于迭代器的惰性加载特性使得处理大数据更加高效。在 Python2 中 range() 和 xrange() 被整合为 range()。如果同时兼容 2 和 3 版本，则可以采用以下方式：
try:
range = xrange
except:
pass
AI写代码此外，在 Python 内置的数据处理中，默认情况下字典接口 dict 的 keys() 和 values() 方法也不再直接返回列表结构，而是以一个类似于迭代器的对象形式进行数据管理。这些高级函数如 map、filter 和 zip 也都不再直接返回列表结构，在 Python2 中则采用了 next 方法来表示下一个操作，在 Python3 则采用了 next 来表示下一个操作。
#nonlocal
在Python2环境中，在函数内部使用关键字global来声明一个全局变量是可以实现的；但在嵌套函数体内无法对一个变量进行非局部性声明；从Python3起新增了nonlocal关键字使得对非局部性进行声明成为可能。
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def func():
c = 1
def foo():
c = 12
foo()
print(c)
func() #1
可以对比上面两段代码的输出结果
def func():
c = 1
def foo():
nonlocal c
c = 12
foo()
print(c)
func() # 12
AI写代码其中许多内置模块进行了较为显著的优化；在Python3中模块之间的层次更加分明；同时支持了异步输入输出（IO）操作。