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Python3 教程
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Python 3 教程
Python 3(常简写为 Py3)是 Python 编程语言的一个主要版本。该版本修复了早期语言设计中的根本性缺陷和冗余,致力于使 Python 更加清晰、一致和现代化。正因如此,Python 3 不再兼容 Python 2.x 系列。
Python 2 已于 2020 年正式终止维护与更新,Python 3 已成为这门语言现在与未来的唯一标准。
与 Python 2 的主要不兼容变化
Python 3 引入了许多与 Python 2 不兼容的变化,了解这些变化是理解 Python 3 的关键:
1. print 函数
- Py2:
print "Hello"
是一个语句。 - Py3:
print("Hello")
被改为一个内置函数。这一改变带来了更大的灵活性,例如可以通过参数指定输出文件、分隔符、结束符等。
2. 字符串与编码(最重要的变化)
- Py2: 字符串类型包括
str
(字节串)和unicode
(文本字符串),两者容易混淆,常引发编码错误。 - Py3: 仅保留
str
作为统一的 Unicode 字符串类型,并引入bytes
表示二进制数据。这一改进从根本上解决了编码问题,且默认所有字符串均为 Unicode,极大简化了非英文字符的处理。
3. 整数除法
- Py2:
5 / 2
结果是2
(返回取整结果,即整数除法)。 - Py3:
5 / 2
结果是2.5
(返回浮点数结果,真除法)。整数除法使用//
:5 // 2
结果是2
。
4. 迭代器与生成器
- Py3 的
map()
,filter()
,zip()
,range()
,dict.keys()
等方法现在返回迭代器(惰性求值),而不是列表,从而更节省内存。
5. 语法与库的重命名
- 许多标准库模块为了结构更清晰而进行了重组与更名。例如,
urllib2
和Queue
在 Python 3 中分别更名为urllib.request
和queue
。
Python 3 的主要版本与特性演进
Python 3 自身也在持续演进,每个小版本都带来了重要的新特性与优化:
版本 | 发布年份 | 重要新特性 |
---|---|---|
3.0 | 2008 | 启动版本,引入了上述所有不兼容变化。 |
3.5 | 2015 | async /await 关键字,用于原生的异步编程。 |
3.6 | 2016 | f-strings 格式化字符串字面量,极大地提升了字符串格式化的便利性。 |
3.7 | 2017 | dataclasses 模块,用极少的代码自动生成类的方法(如 __init__ )。 |
3.8 | 2019 | 海象运算符 := ,允许在表达式内部进行赋值。 |
3.9 | 2020 | 原生的字典类型注解 dict[str, int] ,新的字典合并`|` 运算符。 |
3.10 | 2021 | 结构模式匹配 (match-case),类似于其他语言的switch-case 但更强大。 |
3.11 | 2022 | 显著的性能提升(比 3.10 快 25%+),更详细的错误信息回溯。 |
3.12 | 2023 | 更强大的 f-strings ,性能进一步提升,更好的错误提示。 |
3.13 | 2024 | (预计)实验性移除 GIL(全局解释器锁),为真正的多线程并行铺路。 |
主要应用领域
Python 3 由于其简洁易读的语法和强大的生态库,已成为多个领域的首选编程语言:
1. Web 开发
- 框架:Django (全能型)、Flask (轻量级)、FastAPI (现代高性能 API)。
- 用途:快速构建后端服务、RESTful API、全栈网站。
2. 数据科学与机器学习
- 核心库:NumPy (数值计算)、Pandas (数据分析)、Matplotlib/Seaborn (数据可视化)。
- 机器学习:Scikit-learn (传统机器学习)、TensorFlow、PyTorch (深度学习)。
3. 自动化与脚本
- 用于编写系统管理脚本、文件批量处理、自动化测试等,是 “胶水语言”。
4. 网络爬虫
- 库:Requests、Scrapy、Beautiful Soup。可以高效地抓取和解析网络数据。
如何开始学习?
1. 安装
- 访问 Python 官网,下载最新稳定版(如 3.13 或 3.12)。
- 安装时务必勾选 “Add Python to PATH”。
2. 开发环境
- 编辑器/IDE: VS Code (推荐)、PyCharm、Jupyter Notebook (用于数据分析)。
- 包管理: 使用
pip
安装第三方库。强烈建议使用虚拟环境 (venv) 来隔离不同项目的依赖。
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教程介绍
Python3 未来主流版本,应用于 Web 开发、数据科学、人工智能、自动化脚本等领域。
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