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python改进针对并非的处理
- 有些优化，python项目这些年已经发现了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发布日程
- 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，2020年以后仅支持Python 3
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
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# -*- coding:utf-8 -*-import sysif 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Python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
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
- virtualenv介绍及基本使用 https://blog.csdn.net/weixin_37773766/article/details/80773590
