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。

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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