python2 与 python3的区别文档格式.docx
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Unicode字符串和非Unicode字符串。
Python3中只有一种类型：
Unicode字符串。
u'
PapayaWhip'
python2中的Unicode字符串在python3即为普通字符串
ur'
PapayaWhip\foo'
r'
PapayWhip\foo'
Unicode原始字符串（使用这种字符串，python不会自动转义反斜线"
\"
）也被替换为普通的字符串，因为在python3里，所有原始字符串都是以unicode编码的。
全局函数UNICODE（）
python２有两个全局函数可以把对象强制转换成字符串:
unicode（）把对象转换成unicode字符串，还有str（）把对象转换为非Unicode字符串。
Python3只有一种字符串类型，unicode字符串，所以str（）函数即可完成所有的功能。
LONG长整型
python2有非浮点数准备的int和long类型。
int类型最大值不能超过，而且这个最大值是平台相关的。
可以通过在数字的末尾附上一个Ｌ来定义长整型，显然，它比int类型表示的数字范围更大。
在python3里，只有一种整数类型int,大多数情况下，和python２中的长整型类似。
python2中的十进制长整型在python3中被替换为十进制普通整数
x=0xFFFFFFFFFFFFL
x=0xFFFFFFFFFFFF
python2里的十六进制长整型在python3里被替换为十六进制的普通整数
long（x）
int（x）
python3没有long（）
type（x）islong
type（x）isint
python3用int判断是否为整型
isinstance（x,long）
isinstance（x,int）
int检查整数类型
<
比较运算符
Python2支持<
作为!
=的同义词， python3只支持!
=,不再支持<
字典类方法HAS_KEY（）
Python2中，字典对象has_key（）方法测试字典是否包含指定的键。
python3不再支持这个方法，需要使用in.
返回列表的字典类方法
在python2里，许多字典类方法的返回值是列表。
最常用方法有keys,items和values。
python3，所有以上方法的返回值改为动态试图。
在一些上下文环境里，这种改变不会产生影响。
如果这些方法的返回值被立即传递给另外一个函数，而且那个函数会遍历整个序列，那么以上方法的返回值是列表或视图并不会产生什么不同。
如果你期望获得一个被独立寻址元素的列表，那么python3的这些改变将会使你的代码卡住，因为视图不支持索引。
（）
list（））
使用list（）将keys返回值转换为一个静态列表
将items返回值转为列表
iter（））
python3不再支持iterkeys,使用iter（）将keys（）的返回值转换为一个迭代器
[（）]
不需要使用额外的iter（），keys（）方法返回的是可迭代的
min（））
nochange
对min（）,max（）,sum（）,list（）,tuple（）,set（）,sorted（）,any（）和all（）同样有效
重命名或重新组织的模块
从python2到python3，标准库里的一些模块已经被重命名。
还有一些相互关联的模块也被组合或则重新组织，使得这种关联更有逻辑性。
HTTP
python3中几个相关的http模块被组合成一个单独的包，即http
importhttplib
模块实现一个底层的库，可以用来请求和解析http
importcookie
提供一个pythonic接口进行cookies操作
importcookielib
可以操作cookies文件
importBaseHTTPServerimportSimpleHTTPServerimportCGIHttpServer
实现了一个基本的http服务器
URLLIB
python2中用来分析、编码和获取URL的模块，但是比较混乱，python3中，这些模块被重构，组合成为一个单独的包，即urllib
|python2|python3|备注|importurllib|,,||importurllib2|,||importurlparse|||importrobotparser|||fromurllibimportFancyURLopener|所有的DBM现在都在一个单独的包里，即dbm。
如果需要其中某个特定的变体，比如GNUDBM,可以导入dbm包中合适的模块。
importdbm
importgdbm
importdbhash
importdumbdbm
importanydbmimportwhichdb
XMLRPC
XML-RPC是一个通过HTTP协议执行远程RPC调用的轻重级方法。
一些XML_RPC客户端和XML_RPC服务端的实现库组合成独立的包，xmlrpc.
importxmlrpclib
importDocXMLRPCServerimportSimpleXMLRPCServer
其他模块
Python2
try:
importcStringIOasStringIOexceptImportError:
importSTringIO
importio
importcPickleaspickleexceptImportError:
importpickle
importbuiltin
importbuiltins
importcopy_reg
importcopyreg
importQueue
importqueue
importSocketServer
importsocketserver
importConfigParser
importconfigparser
importrepr
importreprlib
importcommands
importsubprocess
包内的相对导入
包是由一组相关联的模块共同组成的单个实体。
在python２的时候，为了实现同一个包内模块的相互引用，你会使用importfoo或者fromfooimportBar。
Python2解释器会先在当前目录里搜索，然后再去python搜索路径搜索。
在python3里这个过程有一点不同。
Python3不会首先在当前路径搜索，它会直接在Python的搜索路径里寻找。
如果想要包里的一个模块导入包的另一个模块，需要显式的提供两个模块的相对路径。
迭代器方法NEXT（）
python2里，迭代器有一个next（）方法，用来返回序列的下一项。
在python3里同样成立。
但是有一个新的全局的函数next（）,它使用一个迭代器作为参数。
next（anIterator）
a_function_that_returns_an_iterator（）.next（）
next（a_function_that_returns_an_iterator（））
classA:
defnext（self）:
pass
defnext（self,x,y）:
next=42foran_iteratorina_sequence_of_iterators:
next=42foraninteratorina_sequence_of_iterators:
全局函数FILTER（）
在python2里，filter（）方法返回一个列表，这个列表是通过一个返回值为True或False的函数来检测序列里的每一项的道德。
在python3中，filter（）函数返回一个迭代器，不再是列表。
filter（a_function,a_sequence）
list（filter（a_function,a_sequence））
filter（None,a_sequence）
[iforiina_sequenceifi]
foriinfilter（None,a_sequence）:
[iforiinfilter（a_function,a_sequence）]
MAP（）
跟filter（）的改变一样，map（）函数现在返回一个迭代器,python2中返回一个列表。
map（a_function,'
list（map（a_function,'
））
map（None,'
list（'
PapayWhip'
map（lambdax:
x+1,range（42））
[x+1forxinrange（42）]
foriinmap（a_function,a_sequence）:
[iforiinmap（a_function,a_sequence）]
REDUCE（）
在python3里，reduce（）函数已经从全局名字空间移除，现在被放置在fucntools模块里。
reduce（a,b,c）
fromfunctoolsimportreducereduce（a,b,c）
APPLY（）
python2有一个叫做apply（）的全局函数，它使用一个函数f和一个列表[a,b,c]作为参数，返回值是f（a,b,c）.可以直接调用这个函数，在列表前添加一个星号作为参数传递给它来完成同样的事情。
在python3里，apply（）函数不再存在；
必须使用星号标记。
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,a_list_of_args）
（*a_list_of_args）
INTERN（） python2里，你可以用intern（）函数作用在一个字符串上来限定intern以达到性能优化，python3里，intern（）函数转移到sys模块里。
intern（aString）
（aString）
--------
EXEC
就像print语句在python3里变成了一个函数一样，exec语句也是这样的。
exec（）函数使用一个包含任意python代码的字符串作为参数，然后像执行语句或表达式一样执行它。
exec（）跟eval（）是相似，但exec（）更加强大并具有挑战性。
eval（）函数只能执行单独一条表达式，但是exec（）能够执行多条语句，导入（import）,函数声明－实际上整个python程序的字符串表示也可以。
execcodeString
exec（codeString）
execcodeStringina_global_namespace
exec（codeString,a_global_namespace）
exec_codeStringina_global_namespace,a_local_namespace
exec（codeString,a_global_namespace,a_local_namespace
execfile
python２中的execfile语句可以像执行python代码那样使用字符串。
不同的是exec使用字符串，而execfile使用文件。
在python3，execfile语句被去掉了。
REPR
在python2，为了得到一个任意对象的字符串表示，有一种把对象包装在反引号里（比如x）的特殊语法。
在python3里，这种能力仍然存在，但是你不能再使用反引号获得这种字符串表示了，需要使用全局函数repr（）.
x
repr（x）
+2
repr（'
+repr
（2））
TRYEXCEPT语句
python２到python3，捕获异常的语法有些变化。
Python3
importmymoduleexceptImportError,epass
importmymoduleexceptImportErrorase:
importmymoduleexcept（RuntimeError,ImportError）,epass
importmymoduleexcept（RuntimeError,ImportError）ase:
importmymoduleexceptImportError:
importmymoduleexcept:
RAISE
python3里，抛出自定义异常的语法有细微的变化。
raiseMyException
unchanged
raiseMyException,'
errormessage'
raiseMyException（'
）.with_traceback（a_traceback）
raise'
unsupported
生成器THROW
在python2里，生成器有一个throw（）方法。
调用（）会在生成器被暂停的时候抛出异常，然后返回由生成器函数获取的下一个值。
python3中，这一功能仍然可用，但语法有一点不同。
（MyException）
（MyException,'
（MyException（'
（'
XRANGE（）
python２里，有两种方法获得一定范围内的数字：
range（）,返回一个列表，还有xrange（）,返回一个迭代器。
python3 里，range（）返回迭代器，xrange（）不再存在。
xrange（10）
range（10）
a_list=range（10）
a_list=list（range（10））
[iforiinxrange（10）]
[iforiinrange（10）]
foriinrange（10）:
sum（range（10））
RAW_INPUT（）和INPUT（）
python2有两个全局函数，用在命令行请求用户输入。
第一个叫input（），它等待用户输入一个python表达式（然后返回结果）。
第二个叫做raw_input（）,用户输入什么他就返回什么。
python3通过input替代了他们。
raw_input（）
input
input替代了raw_input
raw_input（'
prompt'
input（'
python3仍然支持提示符参数
input（）
eval（input））
函数属性FUNC_*
python2,函数的代码可用访问到函数本身的特殊属性。
python3为了一致性，这些特殊属性被重命名了。
__name__属性包含了函数的名字
__doc__包含了函数源代码定义的文档字符串
是一个保存参数默认值的元组
__dict__属性是一个支持任意函数属性的名字空间
__closure__属性是由cell对象组成的元组，包含了函数对自由变量的绑定
是对模块全局名字空间的引用
是一个代码对象，表示编译后的函数体
I/O方法XREADLINES（）
python2中，文件对象有一个xreadlines（）方法，返回一个迭代器，一次读取文件的一行。
这在for循环中尤其实用。
python3中，xreadlines（）方法不再可用。
lambda函数
在python2中，可以定义匿名函数lambda函数，通过指定作为参数的元组的元素个数，使这个函数实际上能够接收多个参数。
python2的解释器把这个元组"
解开“成命名参数，然后可以在lambda函数里引用它们。
在python3中仍然可以传递一个元组为lambda函数的参数。
但是python解释器不会把它当成解析成命名参数。
需要通过位置索引来引用每个参数。
lambda（x,）:
x+f（x）
lambdax1:
x1[0]+f（x1[0]）
注１
lambda（x,y）:
x+f（y）
lambdax_y:
x_y[0]+f（x_y[1]）
注２
lambda（x,（y,z））:
x+y+z
lambdax_y_z:
x_y_z[0]+x_y_z[1][0]+x_y_z[1][1]
注３
lambdax,y,z:
注４
注１：
如果定义了一个lambda函数，使用包含一个元素的元组作为参数，python3中，会被转换成一个包含到x1[0]的引用的lambda函数。
x1是2to3脚本基于原来元组里的命名参数自动生成的。
注２：
使用含有两个元素的元组（x,y）作为参数的lambda函数被转换为x_y,它有两个位置参数，即x_y[0]和x_y[1]
注３：
2to3脚本可以处理使用嵌套命名参数的元组作为参数的lambda函数。
产生的结果有点晦涩，但python3下和python2的效果是一样的。
注４：
可以定义使用多个参数的lambda函数。
语法在python3同样有效
特殊的方法属性
在python2里，类方法可以访问到定义他们的类对象,也能访问方法对象本身。
im_self是类的实例对象；
im_func是函数对象，im_class是类本身。
在python3里，这些属性被重命名，以遵循其他属性的命名约定。
特殊方法
在python2里，可以创建自己的类，并使他们能够在布尔上下文中使用。
举例来说，可以实例化这个类，并把这个实例对象用在一个if语句中。
为了实现这个目的，可以定义一个特别的__nonzero__（）方法，它的返回值为True或False,当实例对象处在布尔上下文中的时候这个方法就会被调用。
在python3中，仍然可以完成同样的功能，但这个特殊方法的名字改为了__bool__（）
比如python2中
def__nonzero__（self）:
python3中改为：
classA:
defbool（self）：
在布尔上下文使用一个类对象时，python3会调用__bool__（）.
python2中:
def__nonzero__（self,x,y）:
这种情况python3中不做改变，使用两个参数的__nonzero__（）方法，2to3脚本会假设你定义的这个方法有其他用处，不做修改。
八进制类型
python2和python3，定义八进制数的语法有轻微的改变
x=0755
x=0o755
python3中长整型和整型被整合到一起，常量不再精确。
但是因为这个值用于检查特定平台，所以被python3保留，重命名为.
全局函数CALLABLE（）
python２里，可以使用全局函数callable（）
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