之前做Spark大数据分析的时候，考虑要做Python的版本升级，对于Python2和Python3的差异做了一个调研，主要对于语法和第三方工具包支持程度进行了比较。

基本语法差异

核心类差异

1. Python3对Unicode字符的原生支持

   Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode，Python3只支持unicode的string。python2和python3字节和字符对应关系为：

   

2. Python3采用的是绝对路径的方式进行import。

   Python2中相对路径的import会导致标准库导入变得困难（想象一下，同一目录下有file.py，如何同时导入这个文件和标准库file）。Python3中这一点将被修改，如果还需要导入同一目录的文件必须使用绝对路径，否则只能使用相关导入的方式来进行导入。

3. Python2中存在老式类和新式类的区别，Python3统一采用新式类。新式类声明要求继承object，必须用新式类应用多重继承。

4. Python3使用更加严格的缩进。Python2的缩进机制中，1个tab和8个space是等价的，所以在缩进中可以同时允许tab和space在代码中共存。这种等价机制会导致部分IDE使用存在问题。Python3中1个tab只能找另外一个tab替代，因此tab和space共存会导致报错：TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation.

废弃类差异

1. print语句被python3废弃，统一使用print函数

2. exec语句被python3废弃，统一使用exec函数

3. execfile语句被Python3废弃，推荐使用exec(open(“./filename”).read())

4. 不相等操作符”<>”被Python3废弃，统一使用”!=”

5. long整数类型被Python3废弃，统一使用int

6. xrange函数被Python3废弃，统一使用range，Python3中range的机制也进行修改并提高了大数据集生成效率

7. Python3中这些方法再不再返回list对象：dictionary关联的keys()、values()、items()，zip()，map()，filter()，但是可以通过list强行转换：

   mydict={"a":1,"b":2,"c":3}
   mydict.keys()  #<built-in method keys of dict object at 0x000000000040B4C8>
   list(mydict.keys()) #['a', 'c', 'b']

8. 迭代器iterator的next()函数被Python3废弃，统一使用next(iterator)

9. raw_input函数被Python3废弃，统一使用input函数

10. 字典变量的has_key函数被Python废弃，统一使用in关键词

11. file函数被Python3废弃，统一使用open来处理文件，可以通过io.IOBase检查文件类型

12. apply函数被Python3废弃

13. 异常StandardError 被Python3废弃，统一使用Exception

修改类差异

1. 浮点数除法操作符/和//区别

   • Python2:/是整数除法，//是小数除法
   • Python3:/是小数除法，//是整数除法。

2. 异常抛出和捕捉机制区别

   • Python2

   raise IOError, "file error" #抛出异常
   except NameError, err:  #捕捉异常

   • Python3

   raise IOError("file error") #抛出异常
   except NameError as err: #捕捉异常

3. for循环中变量值区别

   • Python2，for循环会修改外部相同名称变量的值

   i = 1
   print （'comprehension: ', [i for i in range(5)]）
   print （'after: i =', i  ） #i=4

   • Python3，for循环不会修改外部相同名称变量的值

   i = 1
   print （'comprehension: ', [i for i in range(5)]）
   print （'after: i =', i  ） #i=1

4. round函数返回值区别

   • Python2，round函数返回float类型值

   isinstance(round(15.5),int) #True

   • Python3，round函数返回int类型值

   isinstance(round(15.5),float) #True

5. 比较操作符区别

   • Python2中任意两个对象都可以比较

   11 < 'test' #True

   • Python3中只有同一数据类型的对象可以比较

   11 < 'test' # TypeError: unorderable types: int() < str()

新增类差异

所有在Python3.X中增加的新特性在Python2中都不支持，这些新特性的说明在官网中有详细的说明：

• 3.1 https://docs.python.org/3.1/whatsnew/
• 3.2 https://docs.python.org/3.2/whatsnew/3.2.html
• 3.3 https://docs.python.org/3.3/whatsnew/3.0.html
• 3.4 https://docs.python.org/3.4/whatsnew/3.4.html
• 3.5 https://docs.python.org/3.5/whatsnew/3.5.html
• 3.6 https://docs.python.org/3.6/whatsnew/3.6.html

国内有对这些特性中的重要点进行介绍的博文，可以作为参考：http://www.cnblogs.com/animalize/p/5633215.html

第三方工具包

我们在pip官方下载源pypi搜索Python2.7和Python3.5的第三方工具包数可以发现，Python2.7版本对应的第三方工具类目数量是28523,Python3.5版本的数量是12457，这两个版本在第三方工具包支持数量差距相当大。

https://pypi.python.org/pypi?:action=browse&c=532

https://pypi.python.org/pypi?:action=browse&c=607

我们从数据分析的应用角度列举了常见实用的第三方工具包（如下表），并分析这些工具包在Python2.7和Python3.5的支持情况：

工具安装问题

• windows环境

Python2 无法安装mysqlclient。Python3 无法安装MySQL-python、 flup、functools32、Gooey、Pywin32、 webencodings。

matplotlib在python3环境中安装报错：The following required packages can not be built:freetype, png。需要手动下载安装源码包安装解决。

scrapy在python3环境中安装报错，需安装VC++2015安装包： http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools

scipy在Python3环境中安装报错，numpy.distutils.system_info.NotFoundError，需要自己手工下载对应的安装包，依赖numpy,pandas必须严格根据python版本、操作系统、64位与否。

运行matplotlib后发现基础包numpy+mkl安装失败，需要自己下载，国内暂无下载源

• centos环境下

python2无法安装mysql-python和mysqlclient包，报错：EnvironmentError: mysql_config not found，解决方案是安装mysql-devel包解决。使用matplotlib报错：no module named _tkinter，安装Tkinter、tk-devel、tc-devel解决。

pywin32也无法在centos环境下安装。

工具测试结果

解决上述的安装问题后，编写了测试脚本(附录)运行上述工具包的简单案例，测试结果均通过，表明上述第三方工具包安装成功后在Windows和Centos环境下均可以成功运行。