1.效能

Py3.0執行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido認為Py3.0有極大的最佳化空間，在字串和整形操作上可

以取得很好的最佳化結果。

Py3.1效能比Py2.5慢15%，還有很大的提升空間。

2.編碼

Py3.X原始碼檔案預設使用utf-8編碼，這就使得以下程式碼是合法的：

>>> 中國 = "china"

>>>print(中國)

china

3. 語法

1）去除了<>，全部改用!=

2）去除``，全部改用repr()

3）關鍵詞加入as 和with，還有True,False,None

4）整型除法返回浮點數，要得到整型結果，請使用//

5）加入nonlocal語句。使用noclocal x可以直接指派外圍（非全域性）變數

6）去除print語句，加入print()函式實現相同的功能。同樣的還有 exec語句，已經改為exec()函式

例如：

2.X: print "The answer is", 2*2

3.X: print("The answer is", 2*2)

2.X: print x, # 使用逗號結尾禁止換行

3.X: print(x, end=" ") # 使用空格代替換行

2.X: print # 輸出新行

3.X: print() # 輸出新行

2.X: print >>sys.stderr, "fatal error"

3.X: print("fatal error", file=sys.stderr)

2.X: print (x, y) # 輸出repr((x, y))

3.X: print((x, y)) # 不同於print(x, y)!

7）改變了順序運算子的行為，例如x<y，當x和y型別不匹配時丟擲TypeError而不是返回隨即的 bool值

2.X:guess = int(raw_input("Enter an integer : ")) # 讀取鍵盤輸入的方法

3.X:guess = int(input("Enter an integer : "))

9）去除元組引數解包。不能def(a, (b, c)):pass這樣定義函數了

10）新式的8進位制字變數，相應地修改了oct()函式。

2.X的方式如下：

>>> 0666

438

>>> oct(438)

"0666"

3.X這樣：

>>> 0666

SyntaxError: invalid token (<pyshell#63>, line 1)

>>> 0o666

438

>>> oct(438)

"0o666"

11）增加了 2進位制字面量和bin()函式

>>> bin(438)

"0b110110110"

>>> _438 = "0b110110110"

>>> _438

"0b110110110"

12）擴充套件的可迭代解包。在Py3.X 裡，a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的，只要求兩點：rest是list

物件和seq是可迭代的。

13）新的super()，可以不再給super()傳引數，

>>> class C(object):

def __init__(self, a):

print("C", a)

>>> class D(C):

def __init(self, a):

super().__init__(a) # 無引數呼叫super()

>>> D(8)

C 8

<__main__.D object at 0x00D7ED90>

14）新的metaclass語法：

class Foo(*bases, **kwds):

pass

15）支援class decorator。用法與函式decorator一樣：

>>> def foo(cls_a):

def print_func(self):

print("Hello, world!")

cls_a.print = print_func

return cls_a

>>> @foo

class C(object):

pass

>>> C().print()

Hello, world!

class decorator可以用來玩玩狸貓換太子的大把戲。更多請參閱PEP 3129

4. 字串和位元組串

1）現在字串只有str一種型別，但它跟2.x版本的unicode幾乎一樣。

2）關於位元組串，請參閱“資料型別”的第2條目

5.資料型別

1）Py3.X去除了long型別，現在只有一種整型——int，但它的行為就像2.X版本的long

2）新增了bytes型別，對應於2.X版本的八位串，定義一個bytes字面量的方法如下：

>>> b = b"china"

>>> type(b)

<type "bytes">

str物件和bytes物件可以使用.encode() (str -> bytes) or .decode() (bytes -> str)方法相互轉化。

>>> 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()等函式都被廢棄。同時去掉的還有

dict.has_key()，用 in替代它吧

6.面向物件

1）引入抽象基類（Abstraact Base Classes，ABCs）。

2）容器類和迭代器類被ABCs化，所以cellections模組裡的型別比Py2.5多了很多。

>>> import collections

>>> print("\n".join(dir(collections)))

Callable

Container

Hashable

ItemsView

Iterable

Iterator

KeysView

Mapping

MappingView

MutableMapping

MutableSequence

MutableSet

NamedTuple

Sequence

Set

Sized

ValuesView

__all__

__builtins__

__doc__

__file__

__name__

_abcoll

_itemgetter

_sys

defaultdict

deque

另外，數值型別也被ABCs化。關於這兩點，請參閱 PEP 3119和PEP 3141。

3）迭代器的next()方法改名為__next__()，並增加內建函式next()，用以呼叫迭代器的__next__()方法

4）增加了@abstractmethod和 @abstractproperty兩個 decorator，編寫抽象方法（屬性）更加方便。

7.異常

2）去除了異常類的序列行為和.message屬性

3）用 raise Exception(args)代替 raise Exception, args語法

4）捕獲異常的語法改變，引入了as關鍵字來標識異常例項，在Py2.5中：

>>> try:

... raise NotImplementedError("Error")

... except NotImplementedError, error:

... print error.message

...

Error

在Py3.0中：

>>> try:

raise NotImplementedError("Error")

except NotImplementedError as error: #注意這個 as

print(str(error))

Error

5）異常鏈，因為__context__在3.0a1版本中沒有實現

8.模組變動

1）移除了cPickle模組，可以使用pickle模組代替。最終我們將會有一個透明高效的模組。

2）移除了imageop模組

3）移除了 audiodev, Bastion, bsddb185, exceptions, linuxaudiodev, md5, MimeWriter, mimify, popen2,

rexec, sets, sha, stringold, strop, sunaudiodev, timing和xmllib模組

4）移除了bsddb模組(單獨釋出，可以從http://www.jcea.es/programacion/pybsddb.htm獲取)

5）移除了new模組

6）os.tmpnam()和os.tmpfile()函式被移動到tmpfile模組下

7）tokenize模組現在使用bytes工作。主要的入口點不再是generate_tokens，而是 tokenize.tokenize()

9.其它

1）xrange() 改名為range()，要想使用range()獲得一個list，必須顯式呼叫：

>>> list(range(10))

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

2）bytes物件不能hash，也不支援 b.lower()、b.strip()和b.split()方法，但對於後兩者可以使用 b.strip(b’

\n\t\r \f’)和b.split(b’ ‘)來達到相同目的

3）zip()、map()和filter()都返回迭代器。而apply()、 callable()、coerce()、 execfile()、reduce()和reload

()函式都被去除了

現在可以使用hasattr()來替換 callable(). hasattr()的語法如：hasattr(string, "__name__")

4）string.letters和相關的.lowercase和.uppercase被去除，請改用string.ascii_letters 等

5）如果x < y的不能比較，丟擲TypeError異常。2.x版本是返回偽隨機布林值的

6）__getslice__系列成員被廢棄。a[i:j]根據上下文轉換為a.__getitem__(slice(I, j))或 __setitem__和

__delitem__呼叫

7）file類被廢棄，在Py2.5中：

>>> file

<type "file">

在Py3.X中：

>>> file

Traceback (most recent call last):

File "<pyshell#120>", line 1, in <module>

file

NameError: name "file" is not defined

個人認為學習Python3比較好一些，有部分庫Python3不支援那都是常年不使用的庫而已，注意一定要確定方向是資料分析、爬蟲還是Web等等。

差異其實python官網都有給出解釋，效能上的差異其實並不是問題，因為它的定位就不是效能或者說效能本身不是python的優勢，使用哪個版本取決於你要用的庫是否都支援，同樣條件下還是要選擇高版本，高版本不代表一定好但是代表了新的設計思想和趨勢。

話說回來，2和3都不要付出多少學習成本。所以不要糾結，省事的辦法是都過一遍，並多問問自己，為什麼要做這些改變，這麼改有什麼好處，畢竟語言並不難學，但是思想和經驗需要積累。

別看現在python被炒的很火 五年以後的python就像現在java一樣 用工需求量減少 市場供給量增多 會的人越多越不值錢 也許那時候會出現新的語言被炒作起來 因為培訓機構也要掙錢吃飯 總不能關門大吉吧

　　如果你是一個初學者，或者你以前接觸過其他的程式語言，你可能不知道，在開始學習python的時候都會遇到一個比較讓人很頭疼的問題：版本問題！！是學習python2 還是學習 python3 ？這是非常讓人糾結的！

　　搜尋一下便會發現python3 和 python2 是不相容的，而且差異比較大，到底學習哪個版本呢？下面就來為大家分析一下：

　　其實python是linux上最常用的軟體之一，但是linux目前的版本大部分還是使用python2的，而且，在linux上依賴python2的程式更多一些，所以 Python3 要代替 python2 成為主流還需要幾年的時間。

　　當初設計 Python3 的目的是沒有程式碼相容的包袱的情況下改進 Python，但個人認為改進得還不夠大刀闊斧，沒有徹底改進一些bug，還有不少的 wart 錯過了改進機會，因此造成的語法不相容的地方也沒最初設想的多。

　　人們幾年摸索慢慢下來，大部分的情況下可以直接寫 2/3 相容的程式碼，也有 six 這類的相容層可用。

　　所以先學 Python2 還是 Python3 都不是問題，或者說都是問題。

　　目前現狀是實際應用中大部分暫不考慮 Python3，有的時候注意寫相容 2/3 的程式碼。用 Python2 為主的寫新程式碼時要考慮以後遷移到 Python3 的可能性。

　　無論學 Python2 還是 Python3，都需要注意另外一邊的不同點：所幸就是這些不同點很容易掌握，只有一個 unicode encoding 對較多人造成困擾（同時也是很多 web 相關庫移植的主要障礙，3.3 重新支援 u""，情況大大改善了）

　　學習python2 還是 python3 、使用python2 還是 python3 需要看具體情況而定

　　所以我建議：

　　1. 如果是你在企業中，需要用到python而學習python的話，那就要看企業的應用python的版本進行學習；

　　2. 如果想要更多的成熟解決方案，最少的bug，最穩定的應用那就用python2 ；

　　3. 如果你是在讀大學的學生，那我建議你學習python3，等到畢業的時候或許python已經成為了主流。

先說結論：學3！

首先，現在大部分第三方開發包都支援3以上版本，不用再像幾年前糾結了。

其次，效能確實不如2，但3代表趨勢，開發語言這種東西，能否長期發展下去是最關鍵的，個人認為3比2要更具發展潛力。

最後，那些對比2和3效能的文章總有一些誤區，決定一個系統性能好壞的因素很多，如資料庫系統的最佳化，網路環境的最佳化，程式碼編寫質量會高低，語言自身的執行效能是無法決定系統性能。我用java做的系統響應比php的laravel還快，因為我做了最佳化。所以語言本身的效能不能作為主要決定因素

現在都17年了，竟然還糾結這個問題。學3吧，現在基本上沒有不相容的庫了，如果到現在還不相容3，只能說這個庫離著被拋棄也不遠了。現在搞人工智慧，還沒發現什麼庫3不能用的。而且新書都是3，而且3的書也會越來越多。你說用什麼？如果實在想相容2，你以為會3的人學2很難嗎？