学Python 3的理由和必要性

 更新时间:2019年11月19日 14:20:37   投稿:laozhang  
在本篇文章里小编给大家整理的是关于学Python 3的理由的优势,有兴趣的朋友们跟着学习参考下。

Python很多年前就已经出现了,并且还在不断发展。本书第1版基 于Python 1.5.2,Python 2.x作为主流版本已经持续了很多年。本书是基 于Python 3.6的,并在Python 3.7的Alpha版中通过了测试。

Python 3最初被异想天开地命名为Python 3000,因为它是Python历 史上第一个打破向下兼容的版本。这就意味着,如果不做任何修改,在 低版本Python中编写的代码可能无法在Python 3下运行。例如,在低版 本的Python中,print语句不需要在参数外面加上括号:

print "hello"

在Python 3中,print成了一个函数,需要加上括号:

print("hello")

也许有人会想:既然会破坏以前的代码,为什么还要修改这种细节 呢?正因为对任何语言而言这种改动都是件大事,所以Python的核心开 发人员仔细考虑过这个问题。尽管Python 3中的变化会破坏与旧代码的 兼容性,但这些变化很小,好处却很多。新版本Python的一致性更好, 更具可读性,歧义也更少了。Python 3并不是翻天巨变,而是深思熟虑 之后的演进。核心开发人员也贴心地提供了代码迁移方案和工具,可以 安全高效地将以前的旧代码迁移到Python 3中,后续章节中将会介绍。 此外还可以利用Six和Future库来简化代码转换操作。

为什么要学Python 3呢?因为它是迄今为止最好的Python版本。随 着很多项目开始充分利用Python 3的改进之处,它将成为未来几年的主 流Python版本。自从Python 3推出之后,库的移植工作一直在稳步进 行。到目前为止,很多受欢迎的库都已支持Python 3了。事实上,根据 Python就绪页面所示(http://py3readiness.org),360个最流行的库中已 有359个被移植到Python 3中了。如果确实需要使用未被转换过的库,或 者要使用基于Python 2建立的代码,那就继续使用Python 2.x吧。但如果
是刚开始学习Python或新建项目,就使用Python 3吧。Python 3不仅更好 用,而且是大势所趋。

以上就是本次介绍的关于学Python 3的理由的相关知识点,感谢大家的学习和对脚本之家的支持。

相关文章

  • Selenium浏览器自动化如何上传文件

    Selenium浏览器自动化如何上传文件

    本文主要介绍了Selenium浏览器自动化如何上传文件,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2022-04-04
  • python可视化数据分析pyecharts初步尝试

    python可视化数据分析pyecharts初步尝试

    这篇文章主要为大家介绍了python可视化数据分析pyecharts初步尝试,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步早日升职加薪
    2022-04-04
  • PyCharm-错误-找不到指定文件python.exe的解决方法

    PyCharm-错误-找不到指定文件python.exe的解决方法

    今天小编就为大家分享一篇PyCharm-错误-找不到指定文件python.exe的解决方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-07-07
  • PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

    PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

    这篇文章主要介绍了PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-05-05
  • 在python里从协程返回一个值的示例

    在python里从协程返回一个值的示例

    今天小编就为大家分享一篇在python里从协程返回一个值的示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-02-02
  • Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析

    Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析

    这篇文章主要介绍了Python深度学习中的pyTorch权重衰减与L2范数正则化的详细解析,文中附含详细示例代码,有需要的朋友可以借鉴参考下
    2021-09-09
  • PyTorch使用Torchdyn实现连续时间神经网络的代码示例

    PyTorch使用Torchdyn实现连续时间神经网络的代码示例

    神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统,本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)介绍Neural ODE的实现与训练方法,需要的朋友可以参考下
    2025-02-02
  • 使用Python实现监听html点击事件教程

    使用Python实现监听html点击事件教程

    在Web开发中,经常需要在用户与页面交互时执行一些操作,本文将介绍如何使用Python来监听HTML点击事件,有需要的小伙伴可以跟随小编一起了解下
    2024-04-04
  • python之import机制详解

    python之import机制详解

    这篇文章主要介绍了python的import机制,需要的朋友可以参考下
    2014-07-07
  • 简单的命令查看安装的python版本号

    简单的命令查看安装的python版本号

    在本篇内容里小编给大家整理的是关于简单的命令查看安装的python版本号的文章,需要的朋友们可以参考下。
    2020-08-08

最新评论