笔者编码水平中等,用Python写过不少东西
但是在目前的需求下,大量的包都是支持Python2的。所以现在基本都是在Python2上编码。
总觉得应该学习一下Python3但是不知道从什么时候转向它比较合适。大家有什么意见没?
回复内容:
从现在开始,让自己的代码同时兼容python2和python3,具体做法参照流行模块如flask。 三年前, 我刚进大学的时候, 学的第一种语言是Python, 老师强调要下载2.7, 不用3.x .三年来帮学弟学妹改Python作业, 一直用的是Python 2.7.
今年帮一位学妹改Project的时候, 发现她的print result 写成了print(result).
于是我意识到, 是时候考虑转Python 3了.
(都说大学教的东西与业界脱节, 连大学都开始教Python 3了, 我们还有理由停留在Python 2么?) bru's blog 这是去年做的关于python2和python3的一个调查问卷 楼主可以参考下 Python3大法好,天灭str,退Python2保平安。
人在做,天在看,混淆字符字节留隐患。
参数乱传天地灭,函数标注保平安。
诚心诚念from import好,Python3大法平安保。
众生都为Enum来,现世险恶忘前缘。
Python3弟子说真相,教你asyncio莫拒绝。
早日摆脱u"xxxxx",早日获得新生。
上网搜“九评Python2”有真相。 如果你
不用 gevent/twisted/fabric
那就可以 say goodbye to Python 2 了。去他的兼容性!
当然,如果要造轮子,还是乖乖兼容吧。。。 建了一个python3.5.1的群。群号:220732292。
欢迎各位pythoner来交流3.5.1版本的问题。500人群早来早进。 引用一下 "Zen of Python":
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
下个项目就用python3吧,但是写了一半快写完的就别改了。
如果从头做项目,随时都可以,至少web这一块是可以的。现在仅支持2的库越来越少了,大部分都开始兼容3,如果仅仅支持2,要么就是不更新了,要么就是有支持3的替代品了
越来越多的包支持py3,如果题主工作依赖模块都有支持,早转早好。如果有所不支持的包,py2.7支持py3语法,可以先把自己的代码转写成py3风格。
毕竟只是个语言风格问题,抛去哪内部实现不说,其余部分改动不太大。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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