python 的现状

本是古典何须时尚 2021-09-19 11:32 327阅读 0赞

***python升级及原因***

1.  语言之前的竞争
2.  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
3.  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）***

1.  　　提交了的pep文档路径：http://www.python.org/dev/peps/pep-0001
2.  　　只有发布了pep稳定，新的变化才会生效
3.  　　汇总python核心开发者的需要的信息，并通知python发不日程
4.  　　提供代码风格，文档或其他指导意见
5.  　　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***

1. 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
2. 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***

1.  主版本号（MAJOR）：当你做了不兼容API的修改
2.  次版本号（MINOR）：当你做了向后兼容的功能性新增
3.  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

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 </td> 
 <td> <code># -*- coding:utf-8 -*-</code> <code>import sys</code> <code>if</code>&nbsp;<code>sys.version_info&lt;(3,0,0,):</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>import urlparse</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>def is_string(s):</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>return</code>&nbsp;<code>isinstance(s,basestring)</code> <code>else</code><code>:</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>from</code>&nbsp;<code>urllib import&nbsp; parse&nbsp;</code><code>as</code>&nbsp;<code>urlparse</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>def is_string(s):</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>return</code>&nbsp;<code>isinstance(s,str)</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

***　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：

1.  1.  使用垃圾回收，而不是引用计数器
    2.  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
    3.  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：***

1.  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
2.  使用工具创建虚拟执行环境：virtualenv，venv和buildout
3.  virtualenv介绍及基本使用  https://blog.csdn.net/weixin\_37773766/article/details/80773590