Python 3 新特性

Python 3 的主要特性及与 Python 2 的区别

与 Python 2（已于 2020 年终止支持，即 end-of-life）相比，Python 3 引入了多项重大变化和改进。理解这些区别有助于阐明 Python 3 中某些功能的工作原理，并提供了历史背景。

内置函数 print

这是最显著的变化之一。在 Python 3 中，print 是一个内置函数（built-in function），需要在其参数（arguments）周围加上括号 ()。在 Python 2 中，print 是一个语句（statement），括号是可选的。

# Python 3（正确）
print("Hello, World!")

# Python 2 风格（在 Python 3 中会产生 SyntaxError）
# print "Hello, World"

print() 函数还包含可选的关键字参数（keyword arguments），如 sep（参数之间的分隔符，separator）和 end（附加在末尾的字符，默认为换行符 \n）。

# Python 3: 控制分隔符和结束字符
print("apple", "banana", "cherry", sep=", ")
print("This line stays on the same", end=" ")
print("line.")

# 输出：
# apple, banana, cherry
# This line stays on the same line.

在 Python 2 中，抑制换行通常需要在末尾加上逗号，但在 Python 3 中这已不是用于此目的的有效语法（syntax）。

整数除法

在 Python 3 中，除法运算符 / 总是执行浮点除法（floating-point division），即使是整数之间也是如此。这通常更直观。

# Python 3
result = 3 / 2
print(result) # 输出: 1.5

如果需要整除（integer division，舍弃余数），请使用向下取整除法运算符（floor division operator）//。

# Python 3: 向下取整除法
result_floor = 3 // 2
print(result_floor) # 输出: 1

result_neg = -3 // 2
print(result_neg) # 输出: -2（向负无穷方向取整）

在 Python 2 中，如果两个操作数（operands）都是整数，/ 执行整除（例如 3 / 2 结果是 1）；只有当至少一个操作数是浮点数（float）时，才执行浮点除法（例如 3.0 / 2 结果是 1.5）。这一区别是常见的错误（bug）来源。

默认使用 Unicode 字符串

Python 3 默认使用 Unicode（在大多数环境中特指 UTF-8）处理所有字符串（string，str 类型）。这直接提供了对国际字符和 emoji 的更好支持。

# Python 3
my_string = "你好世界 €"
print(my_string)
print(type(my_string)) # 输出: <class 'str'>

为了表示原始字节序列（raw bytes），Python 3 使用 bytes 类型。可以使用 b 前缀创建字节字面值（bytes literals）。

# Python 3
my_bytes = b"\x48\x65\x6c\x6c\x6f" # 表示 ASCII "Hello"
print(my_bytes)
print(type(my_bytes)) # 输出: <class 'bytes'>

# 将字符串编码为字节
encoded_string = my_string.encode('utf-8')
print(encoded_string)
print(type(encoded_string)) # 输出: <class 'bytes'>

# 将字节解码为字符串
decoded_string = encoded_string.decode('utf-8')
print(decoded_string) # 输出: 你好世界 €

在 Python 2 中，默认的 str 类型处理 ASCII 字符，需要一个单独的 unicode 类型（通常使用 u 前缀创建，例如 u"你好"）来处理 Unicode 文本。在 Python 2 中，区分字节（bytes）和文本（text）的处理更加复杂且容易出错。

使用 range() 而非 xrange()

在 Python 3 中，range() 函数返回一个不可变序列类型（immutable sequence type）（一个 ‘range object’），它在你迭代（iterate）时按需生成数字。这对于大范围的数字来说是内存高效（memory-efficient）的。

# Python 3
my_range = range(1, 10, 2) # 表示 1, 3, 5, 7, 9
print(my_range) # 输出: range(1, 10, 2)
print(type(my_range)) # 输出: <class 'range'>

for i in my_range:
    print(i, end=" ") # 输出: 1 3 5 7 9

# Range 对象支持切片（slicing）（Python 3.2+）
print("\n", my_range[1:3]) # 输出: range(3, 7, 2)

在 Python 2 中，range() 会在内存中创建一个完整的数字列表（list），这可能效率低下。Python 2 有一个单独的 xrange() 函数，其行为类似于 Python 3 的 range()（延迟生成数字）。在 Python 3 中，xrange() 被移除，range() 采用了其高效的行为。

异常处理（Exception Handling）语法

在 Python 3 中，需要在 except 代码块（block）中使用 as 关键字将捕获到的异常对象（exception object）赋值给一个变量。

# Python 3（正确）
try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(f"Caught an exception: {e}")
    print(f"Exception type: {type(e)}")

# Python 2 风格（在 Python 3 中会产生 SyntaxError）
# except ZeroDivisionError, e:

此外，引发异常（raising exceptions）时需要将异常参数（exception arguments）括在括号内。

# Python 3（正确）
raise ValueError("Invalid input provided")

# Python 2 风格（在 Python 3 中会产生 SyntaxError）
# raise ValueError, "Invalid input provided"

input() 函数的行为

在 Python 3 中，input() 函数总是将用户输入读取为字符串（string）。如果需要将输入视为数字，必须显式地进行类型转换（convert）。

# Python 3
user_name = input("Enter your name: ")
print(f"Hello, {user_name}! Type: {type(user_name)}")

user_age_str = input("Enter your age: ")
try:
    user_age_int = int(user_age_str)
    print(f"Your age is {user_age_int}. Type: {type(user_age_int)}")
except ValueError:
    print("Invalid age entered.")

在 Python 2 中，有两个函数：raw_input()（其行为类似于 Python 3 的 input()，总是返回一个字符串）和 input()（它会尝试将输入作为 Python 代码进行求值，存在安全风险且经常引起混淆）。Python 3 移除了 raw_input() 并使 input() 的行为更安全。

迭代器（Iterators）和 next()

要从迭代器（例如由 iter() 或生成器函数（generator functions）创建的迭代器）获取下一个项目，在 Python 3 中需要使用内置函数 next()。

# Python 3
my_list = [10, 20, 30]
my_iterator = iter(my_list)

item1 = next(my_iterator)
print(item1) # 输出: 10

item2 = next(my_iterator)
print(item2) # 输出: 20

# 直接调用 .next() 方法会引发错误
# item3 = my_iterator.next() # 在 Python 3 中产生 AttributeError

在 Python 2 中，迭代器有一个 .next() 方法可以直接调用。Python 3 标准化为使用 next() 函数。

其他值得注意的变化

• 字典视图（Dictionary Views）： 在 Python 3 中，.keys()、.values() 和 .items() 等方法返回内存高效的 ‘视图’ 对象（view objects），而不是像 Python 2 中那样返回列表（lists）。如果需要，可以将它们转换为列表：list(my_dict.keys())。
• 元类语法（Metaclass Syntax）： 指定元类（metaclasses）的方式发生了变化。
• 标准库重组（Standard Library Reorganization）： 一些模块（modules）被重命名或移动了（例如，urllib2 现在是 urllib 的一部分）。
• 函数注解（Function Annotations）： Python 3 引入了用于类型提示（type hints）的语法（参见 typing 模块）。

__future__ 模块（历史背景）

__future__ 模块在 Python 2 中用于选择性地启用来自 Python 3 的特性，以方便过渡。例如，from __future__ import division 会使 / 在 Python 2 中执行浮点除法。

虽然对于迁移具有历史意义，但这些导入（imports）在 Python 3 中没有效果，并且在现代 Python 3 代码中通常不再需要。

2to3 工具（历史背景）

Python 包含一个名为 2to3 的命令行工具（command-line tool），它可以自动将大多数 Python 2 代码转换为 Python 3 语法。它应用了一系列修复器（fixers）来处理诸如 print 语句变为函数、模块重命名以及异常语法更新等变化。

虽然在主要的迁移时期很有用，但由于目前大多数活跃的开发直接在 Python 3 中进行，它的相关性已不如从前。然而，了解它的存在为多年前遇到的过渡挑战提供了背景信息。

# Python 2 代码片段示例：
def greet(name):
    print "Hello,", name

# 在此代码片段上运行 '2to3' 会建议将其更改为：
def greet(name):
    print("Hello,", name)