python现状

python升级及原因
语言之前的竞争
python的很多改进往往是由特定的应用领域的需求驱动的。其中最重要的领域是web开发,这一领域需要pyton改进对并非的处理
有些变化只有由于python项目的历史原因导致的。这些年已经发现了python的一些不合理之处,有些标准库结构混乱和冗余,有些事程序设计缺陷。
追踪python最新变化----PEP文档(Python改进提案)
提交了的pep文档路径:http://www.python.org/dev/peps/pep-0001
只有发布了pep稳定,新的变化才会生效
汇总python核心开发者的需要的信息,并通知python发不日程
提供代码风格,文档或其他指导意见
对提交的功能进行说明
当前python的普及程度
造成普及程度低这种状况的主要原因是,将现有应用从Python 2迁移到Python 3上总是一项不小的挑战。像2to3之类的工具可以进行代码自动转换,但无法保证转换后的代码100%正确。而且,如果不做人工修改的话,转换后的代码性能可能不如转换前。将现有的复杂代码库迁移到Python 3上可能需要付出巨大的精力和成本,某些公司可能无法负担这些成本。但这些成本可以分割成小份来逐步完成。一些优秀的软件架构设计方法可以帮助其逐步实现这一目标,如面向服务的架构或者微服务。新的项目组件(服务或微服务)可以用新方法编写,现有的项目组件可以逐步迁移。
长远来看,将项目迁移到Python 3只有好处。根据PEP-404这份文档,Python 2.x分支将不会发布2.8版本。而且未来所有重要的项目(如Django、Flask和NumPy)可能都将放弃2.x的兼容性,仅支持Python 3
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python3和python2的主要差异
语法变化,删除或修改了一些语法元素,并添加了一些新的语法元素
捕获异常的语法由except exc,var 改为except exc as var
弃用比较运算符<>,改用!=
from module import *(....)只能用于模块,不能用于函数
其他参考:https://www.cnblogs.com/hanggegege/p/5840005.html
标准库中的变化\
一般情况下标准库变化 删除或重组的模块(例如urlparse迁移到了urllib.parse),在运行解释就会抛出异常。这样的问题很容易发现,但是也需要保证完整代码的测试覆盖率。但是在某些情况下(
例如:延迟加载的模块),这些模块通常不会抛异常,直到调用该模块时才会抛异常,因此完整且每行代码的都需要实际运行一遍
3.数据类型与集合的变化
版本兼容性版本号说明
主版本号(MAJOR):当你做了不兼容API的修改
次版本号(MINOR):当你做了向后兼容的功能性新增
修订号(PATCH):当你做了向后兼容的问题修改
python的__future__模块
它将python新版本中的一些功能反向迁移到旧版本中
https://www.cnblogs.com/evablogs/p/6688478.html
在某些情况下,开发人员不想在一些小型python包里添加其他依赖项,通常做法就是将所有兼容性的代码放在一个附加模块中,该模块通常命名为compat.py.下面是compat模块实例
# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
if sys.version_info<(3,0,0,):
import urlparse
def is_string(s):
return isinstance(s,basestring)
else:
from urllib import parse as urlparse
def is_string(s):
return isinstance(s,str)
 python的几种实现
CPython:用C编写,大多数使用的python
Stackless Python:增强版,没有依赖C语言的调用栈。实际上是修改过的CPython,并添加了一些新功能。最新版本为2.7.9和3.3.5分别实现python2.7和3.3。在stackless python中,所有的额外模块都内置在stackless模块内的框架/
stackless python引入的思想对编程有很大影响。将stackless python中的内核切换功能提取出来并作为一个独立包发布,叫greenlet。它的大部分功能在pypy中重新实现
Jpython:用java编写,它将代码编译为java字节码,在python模块中可以无缝使用java。Jpython运行人们在复杂应用程序(J2EE)中使用python作为顶层脚本语言。Jpython的一个很好例子就是在python程序中可以使用Apache Jackrabbit
Jython和Cpython实现的主要区别如下所示:
真正的java垃圾回收,而不是引用计数;没有全局解锁器锁(GIL),在多线程应用中可以充分利用多个内核;
缺点是:缺少对CPythonAPI的支持,用C编写的python无法在Jython中运行。Jython3.x计划支持
IronPython:将python引用Net框架中,主要是net开发人员使用
和CPtyhon的主要区别如下所示:
没有全局解锁器锁(GIL),在多线程应用中可以充分利用多个内核;
用C#和其他.net语言编写的代码可以轻松集成到IronPython中,反之亦然;缺点也是缺少对CPythonAPI的引用
PyPy:最令人兴奋的Pytho实现,因为其目标就是将python重写为python,在pypy中,python解释器本身使用python编写的。在python的CPython实现中,有一个C代码层来实现具体细节,但是在pypy中,这个c代码层完全用python实现。
和CPython的主要区别如下所示:
使用垃圾回收,而不是引用计数器
集成跟踪JIT编译器,可以显著提高性能,比CPython快好几倍,基于此,使得越来越多的开发人员决定在生产环境中切换到pypy
借鉴了Stackless Python在应用层的无栈特性
缺点也是缺少对CPython扩展API的完全官方支持
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Python隔离环境:
手动修改Path和PythonPath环境变量或将python二进制文件迁移到其他位置
使用工具创建虚拟执行环境:virtualenv,venv和buildout
【python现状】virtualenv介绍及基本使用 https://blog.csdn.net/weixin_37773766/article/details/80773590

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