Python 2已正式寿终正寝，是时候迁移到Python 3了

Python 2已正式寿终正寝。Python编程语言团队刚宣布了Python 2的最后一个版本Python 2.7.18。展望未来，Python 2将不再收到更新、错误报告、修复版或更改。

Python软件基金会建议使用Python 2的那些人尽快切换到Python 3。Python 3引入了不向后兼容的新功能和改进功能。自2008年以来，版本3处于积极开发的状态。Python3的最新版是版本3.8.2，这是Python 3.8的第二个维护版本。团队目前正在开发Python 3.9，该版本的早期预览版从本月开始供开发人员使用。

想进一步了解Python 2和Python 3之间的变化以及如何成功迁移到Python 3，软件开发网站SD Times采访了ActiveState的产品副总裁Jeff Rouse。以下是对话的编辑版。

SD Times：Python 2寿终正寝对组织而言意味着什么？

Rouse：引入Python 3时，Guido van Rossum及核心团队认为需要对该语言进行重大更改，这意味着他们要摈弃向后兼容性，而你在设计一种语言时这是艰难的决定。从新技术的角度来看，一二十年前做出的设计决策可能站不住脚，于是最终推出Python 3后，社区和核心语言维护者在十年间的大部分时间用于劝说人们从Python 2迁移到Python 3，以便所有维护者以及支持这两个版本的Python社区中的每个人都可以最终完成。

Python 2.7走到尽头意味着，将不再有任何错误修正版、没有改进，可能最重要的是，没有针对该语言的安全更新。这包括大多数社区软件包。

组织迁移到Python 3要花多久？

实际上，它们应该已经在考虑这一点。造势已有相当长一段时间。最初的想法是2010年左右每个人（都会）开始迁移。2014年将是截止日期，后来延长到了2020年。

组织应该已经在考虑，如果它们刚接触Python 3，那很好。它们实际上可以利用所有可用的内容、应用程序和项目来帮助从Python 2迁移到Python3。你需要执行一系列步骤来评估从Python 2迁移到Python 3需要多大的工作量，每种情况有所不同。

Python 2.7的最后版本已发布，你认为组织是否感受到了最终要积极迁移的压力？

是的，我们在ActiveState上已看到了这一幕。我们同时支持Python 2和Python 3，有许多新客户过来说“嘿，我仍在使用Python2。你能帮助我们摆脱困境吗？”或“你能给我们多一点时间，直到我们准备好使用Python 3吗？”

对于拥有庞大代码库的组织而言，进行更改并非易事。即使从Python 2迁移到Python 3不用重写，这项工作也足够重要，你需要非常认真地梳理代码库，以便确保将所有内容迁移过去。然后，出于同样的道理，你拥有代码库依赖的所有这些相关软件包，因此你还要考虑到这一点。

可能会有一些升级难题，因此组织应立即规划做好这项工作。要认识到安全漏洞和缺陷确实会慢慢出现。

如果他们计划将来维护应用程序，又想充分利用任何新技术，享有明显得到维护的安全更新和错误修正版，他们确实要转向Python 3。

你会在Python 2和Python 3之间看到什么区别？

Python 3确实加强了语法。Python的核心理念之一是，做某事只有一种方法，并且做得很好。Python的一大优点是，它是一种非常易读的语言，使用起来非常简单，以至于语言设计人员其实认定应该继续对此进行改进。

比如说，只有一种方法可以做迭代器（iterator），没有多种方法可以设定范围。因此，我认为开发人员会从语法方面受益匪浅，这使事情变得更简单了一点。Python 3的性能继续提高。标准库有大量改进。它以极其强大的方式处理异步函数；总体上讲，它旨在继续推进这门语言。

由于迁移过程中有许多考虑因素，组织如何才能成功地迁移过去？

首先要做的是弄清楚应用程序和实用程序面临的风险状况。然后，你便知道要投入多少，早做而不是晚做有多重要。第一件事其实是从Python 2应用程序出色的测试覆盖入手，因为在你迁移到Python 3时这至关重要，你的测试将继续表明该功能并未受到任何破坏。

我个人的看法是，如果你未使用最新的Python 2.7，也许你在使用2.6或2.7的早期版，那么确保一切正常运行是最明智的。然后，你实际上可以运行源代码转换器……这为你提供了将Python 2转换成Python 3的结果。之后，它会指出需要你手动修复的任何方面。

在此过程中，就你使用的各种软件包而言，你会在代码中遇到依赖项。你可能需要迁移至同一软件包的不同版本。

你如何看待Python在将来继续使用，Python 3将扮演怎样的角色？

如今，Python 3显然是数据科学背后的引擎，而且在许多方面，数据科学已围绕Python融合在一起。

所有世界优秀的数据科学都用Python来完成。我认为这种情况不会很快发生变化。

我们谈论Python 2时，有相当多的数据科学工作也是用Python 2完成的，但是大多数主要软件包（比如TensorFlow等）在相当早的修订版中不再支持Python 2。因此，如果你其实不考虑搞真正的数据科学，可以用Python 2处理很多数据分析，但是要搞真正的数据科学和机器学习，你确实应该使用Python 3。

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