Python2与Python3的区别
1) 核心类差异
Python3 对 Unicode 字符的原生支持。
Python2 中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致 string 有两种类型 str 和 unicode，Python3 只
支持 unicode 的 string。Python2 和 Python3 字节和字符对应关系为：python2 python3 表现 转换 作用 str bytes 字节 encode 存储 unicode str 字符 decode 显示 - Python3 采用的是绝对路径的方式进行 import
- Python2中存在老式类和新式类的区别，Python3统一采用新式类。新式类声明要求继承object，
必须用新式类应用多重继承 Python3 使用更加严格的缩进。Python2 的缩进机制中，1 个 tab 和 8 个 space 是等价的，所
以在缩进中可以同时允许 tab 和 space 在代码中共存。这种等价机制会导致部分 IDE 使用存在问题。
Python3 中 1 个 tab 只能找另外一个 tab 替代，因此 tab 和 space 共存会导致报错：TabError:
inconsistent use of tabs and spaces in indentation.
2) 废弃类差异
print 语句被 Python3 废弃，统一使用 print 函数
exec 语句被 python3 废弃，统一使用 exec 函数
execfile 语句被 Python3 废弃，推荐使用 exec(open("./filename").read())
不相等操作符"<>"被 Python3 废弃，统一使用"!="
long 整数类型被 Python3 废弃，统一使用 int
xrange 函数被 Python3 废弃，统一使用 range，Python3 中 range 的机制也进行修改并提高了大数据集生成效率
Python3 中这些方法再不再返回 list 对象：dictionary 关联的 keys()、values()、items()，zip()，map()，filter()，但是可以通过 list 强行转换：
mydict = dict() mydict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} mydict.keys() # <built-in method keys of dict object at 0x000000000040B4C8> list(mydict.keys()) # ['a', 'c', 'b']迭代器 iterator 的 next()函数被 Python3 废弃，统一使用 next(iterator)
raw_input 函数被 Python3 废弃，统一使用 input 函数
字典变量的 has_key 函数被 Python 废弃，统一使用 in 关键词
file 函数被 Python3 废弃，统一使用 open 来处理文件，可以通过 io.IOBase 检查文件类型
apply 函数被 Python3 废弃
异常 StandardError 被 Python3 废弃，统一使用 Exception
3)修改类差异
- 浮点数除法操作符“/”和“//”的区别
“ / ”：
Python2：若为两个整形数进行运算，结果为整形，但若两个数中有一个为浮点数，则结果为
浮点数；
Python3:为真除法，运算结果不再根据参加运算的数的类型。
“//”：
Python2：返回小于除法运算结果的最大整数；从类型上讲，与"/"运算符返回类型逻辑一致。
Python3：和 Python2 运算结果一样。 - 异常抛出和捕捉机制区别
python2
raise IOError, "file error" # 抛出异常except NameError, err： # 捕捉异常python3
raise IOError("file error") #抛出异常except NameError as err: #捕捉异常for 循环中变量值区别
Python2，for 循环会修改外部相同名称变量的值
i = 1 print('comprehension: ', [i for i in range(5)]) print('after:i = ', i) # i = 4Python3，for 循环不会修改外部相同名称变量的值
i = 1 print("comprehension: ", [i for i in range(5)]) print('after: i = ', i) # i = 1round 函数返回值区别
Python2，round 函数返回 float 类型值
isinstance(round(15.5),int) #TruePython3，round 函数返回 int 类型值
isinstance(round(15.5),float) #True比较操作符区别
Python2 中任意两个对象都可以比较
11 < 'test' # TruePython3 中只有同一数据类型的对象可以比较
11 < 'test' # TypeError: unorderable types: int() < str()
4)第三方工具包差异
我们在pip官方下载源pypi搜索Python2.7和Python3.5的第三方工具包数可以发现，Python2.7
版本对应的第三方工具类目数量是 28523,Python3.5 版本的数量是 12457，这两个版本在第三方工具
包支持数量差距相当大。
我们从数据分析的应用角度列举了常见实用的第三方工具包（如下表），并分析这些工具包在
Python2.7 和 Python3.5 的支持情况：
| 分类 | 工具名 | 用途 |
|---|---|---|
| 数据收集 | scrapy | 网页采集，爬虫 |
| 数据收集 | scrapy-redis | 分布式爬虫 |
| 数据收集 | selenium | web 测试，仿真浏览器 |
| 数据处理 | beautifulsoup | 网页解释库，提供 lxml 的支持 |
| 数据处理 | lxml | xml 解释库 |
| 数据处理 | xlrd | excel 文件读取 |
| 数据处理 | xlwt | excel 文件写入 |
| 数据处理 | xlutils | excel 文件简单格式修改 |
| 数据处理 | pywin32 | excel 文件的读取写入及复杂格式定制 |
| 数据处理 | Python-docx | Word 文件的读取写入 |
| 数据分析 | numpy | 基于矩阵的数学计算库 |
| 数据分析 | pandas | 基于表格的统计分析库 |
| 数据分析 | scipy | 科学计算库，支持高阶抽象和复杂模型 |
| 数据分析 | statsmodels | 统计建模和计量经济学工具包 |
| 数据分析 | scikit-learn | 机器学习工具库 |
| 数据分析 | gensim | 自然语言处理工具库 |
| 数据分析 | jieba | 中文分词工具库 |
| 数据存储 | MySQL-python | mysql 的读写接口库 |
| 数据存储 | mysqlclient | mysql 的读写接口库 |
| 数据存储 | SQLAlchemy | 数据库的 ORM 封装 |
| 数据存储 | pymsql | sql server 读写接口库 |
| 数据存储 | redis | redis 的读写接口 |
| 数据存储 | PyMongo | mongodb 的读写接口 |
| 数据呈现 | matplotlib | 流行的数据可视化库 |
| 数据呈现 | seaborn | 美观的数据可是湖库，基于 matplotlib |
| 工具辅助 | chardet | 字符检查工具 |
| 工具辅助 | ConfigParser | 配置文件读写支持 |
| 工具辅助 | requests | HTTP 库，用于网络访问 |
5）工具安装问题
windows 环境
Python2 无法安装 mysqlclient。Python3 无法安装 MySQL-python、 flup、functools32、Gooey、Pywin32 、webencodings。
matplotlib 在 python3 环境中安装报错：The following required packages can not be built:freetype, png。需要手动下载安装源码包安装解决。
scipy 在 Python3 环境中安装报错，numpy.distutils.system_info.NotFoundError，需要自己手工下载对应的安装包，依赖 numpy,pandas 必须严格根据 python 版本、操作系统、64 位与否。运行matplotlib 后发现基础包 numpy+mkl 安装失败，需要自己下载，国内暂无下载源
centos 环境下
Python2 无法安装mysql-python和 mysqlclient包，报错：EnvironmentError: mysql_config not found，解决方案是安装 mysql-devel 包解决。使用 matplotlib 报错：no module named _tkinter，安装 Tkinter、tk-devel、tc-devel 解决。
pywin32 也无法在 centos 环境下安装
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