python更新版本

Python2.x与3.x版本区别 Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。 为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。 许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。 为了照顾现有程式，Python 2.6作为一个过渡版本，基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Py..

Python2.x与3.x版本区别

Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。

为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。

许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。

为了照顾现有程式，Python 2.6作为一个过渡版本，基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。

新的Python程式建议使用Python 3.0版本的语法。

除非执行环境无法安装Python 3.0或者程式本身使用了不支援Python 3.0的第三方库。目前不支援Python 3.0的第三方库有Twisted, py2exe, PIL等。

大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.0版本。即使无法立即使用Python 3.0，也建议编写相容Python 3.0版本的程式，然后使用Python 2.6, Python 2.7来执行。

主要变化

Python 3.0的变化主要在以下几个方面:

print语句没有了，取而代之的是print()函数。 Python 2.6与Python 2.7部分地支持这种形式的print语法。在Python 2.6与Python 2.7里面，以下三种形式是等价的：

print "fish"print ("fish") #注意print后面有个空格print("fish") #print()不能带有任何其它参数然而，Python 2.6实际已经支持新的print()语法：

from __future__ import print_functionprint("fish", "panda", sep=', ')新的str类别表示一个Unicode字串，相当于Python 2.x版本的unicode类别。而位元组序列则用类似b"abc"的语法表示，用bytes类表示，相当于Python 2.x的str类别。

现在两种类别不能再隐式地自动转换，因此在Python 3.x里面"fish"+b"panda"是错误。正确的写法是"fish"+b"panda".decode("utf-8")。 Python 2.6可以自动地将位元组序列识别为Unicode字串，方法是：

from __future__ import unicode_literalsprint(repr("fish"))除法运算符"/"在Python 3.x内总是返回浮点数。而在Python 2.6内会判断被除数与除数是否是整数。如果是整数会返回整数值，相当于整除;浮点数则返回浮点数值。

为了让Python 2.6统一返回浮点数值，可以：

from __future__ import pisionprint(3/2)捕获异常的语法由except exc, var改为except exc as var。使用语法except (exc1, exc2) as var可以同时捕获多种类别的异常。 Python 2.6已经支援这两种语法。集合(set) 的新写法：{1,2,3,4}。注意{}仍然表示空的字典(dict) 。字典推导式(Dictionary comprehensions) {expr1: expr2 for k, v in d}，这个语法等价于result={}for k, v in d.items(): result[expr1]=expr2return result集合推导式(Set Comprehensions) {expr1 for x in stuff}。这个语法等价于：

result = set()for x in stuff: result.add(expr1)return result八进制数必须写成0o777，原来的形式0777不能用了；二进制必须写成0b111。新增了一个bin()函数用于将一个整数转换成二进制字串。 Python 2.6已经支援这两种语法。dict.keys(), dict.values(), dict.items(), map(), filter(), range(), zip()不再返回列表，而是迭代器。如果两个物件之间没有定义明确的有意义的顺序。使用<, >,<=, >=比较它们会投掷异常。比如1< ""在Python 2.6里面会返回True，而在Python 3.0里面会投掷异常。现在cmp(), instance.__cmp__()函数已经被删除。可以注释函数的参数与返回值。此特性可方便IDE对原始码进行更深入的分析。例如给参数增加类别讯息：def sendMail(from_: str, to: str, title: str, body: str) -> bool: pass合并int与long类型。多个模块被改名（根据PEP8）：旧的名字新的名字_winregwinregConfigParserconfigparsercopy_regcopyregQueuequeueSocketServersocketserverreprreprlibStringIO模块现在被合并到新的io模组内。 new, md5, gopherlib等模块被删除。 Python 2.6已经支援新的io模组。httplib, BaseHTTPServer, CGIHTTPServer, SimpleHTTPServer, Cookie, cookielib被合并到http包内。取消了exec语句，只剩下exec()函数。 Python 2.6已经支援exec()函数。

不管你是否承认，人工智能已经爆发，你我早已是局中人。

不信？

当司机打开滴滴APP，靠说话输入目的地——这是语音识别；

当走进火车站，机器查验身份证——这是图像识别；

当你打开度秘APP，说想去一家不辣、好吃、人均消费100元左右的餐厅——这是自然语言处理。

人工智能火爆，人工智能第一语言Python疯长。

近日，Python官网静悄悄地发布了一条大消息：正式发布 Python 3.7.0！同时发布的还有Python 3.6.6稳定版。

Python官网宣布，正式发布Python 3.7.0。

全文如下：

2018年6月27日星期三Python 3.7.0现已推出（同时还有3.6.6版本）！代表Python开发社区和Python 3.7发布团队，我们很高兴地宣布Python 3.7.0现在可以使用了。Python 3.7.0是Python语言的最新功能版本，包含许多新的功能和优化。你可以在这里下载 Python 3.7.0：https://python.org/downloads/release/python-370/Python的大多数第三方库也应该尽快支持3.7.0软件包。有关3.7系列功能的更多信息，请参阅Python 3.7中的新功能文档。有关3.7.0中所做更改的详细信息，请参见其更改日志。3.7系列的维护版本将从2018年7月开始定期进行。我们希望您喜欢Python 3.7！另附：我们也很高兴地宣布，Python 3.6.6的下一个维护版本Python 3.6可以使用了：https://python.org/downloads/release/python-366/感谢所有帮助Python开发和这些发布的志愿者！欢迎通过志愿或组织捐赠支持Python软件基金会的工作。

1

Python 3.7.0 重大功能改进

那么，这次新发布的Python 3.7.0 有哪些重要的改进呢？总的来说，

新的syntax功能：

PEP 563，推迟了类型注释（type annotations）的评估

向后不兼容的syntax更改：

async 和 await 现在是保留关键词

新的库模块：

contextvars：PEP 567 - 上下文变量dataclasse：PEP 557 - 数据类importlib.resources

新的内置功能：

PEP 553，新的 breakpoint() 函数

Python 数据模型改进：

PEP 562，定制访问模块属性PEP 560，核心支持 typing module 和 generic typesdict 对象的插入顺序保存性质被纳入Python官方语言规范

标准库的重大改进：

asyncio 模块增加了新功能，提高了可用性和性能time 模块新增纳秒级函数支持，新函数将纳秒数作为整数值返回

CPython 部署改进：

避免使用 ASCII 作为默认文本编码PEP 552，deterministic .pycs新的 runtime 模式PEP 565，改进了 DeprecationWarning 处理

C API 改进：

PEP 539，用于线程本地存储的新C API

文档改进：

PEP 545，Python文档翻译新增日语、法语和韩语文档

2

Python 3.7.0 新增特性

那么，接下来详细看看这些功能。

PEP 563：推迟对注释语句的评估

Python的类型提示有两个明显的可用性问题：

注释只能使用当前范围内已有的名称，换句话说，它们不支持任何类型的前向引用; 注释源代码对Python程序的启动时间有不利影响。

通过推迟注释评估可以解决这两个问题。编译器不是编译在定义时在注释中执行表达式的代码，而是将注释以字符串形式存储。如果需要，可以使用typing.get_type_hints（）在运行时解析注释。在不需要解析的常见情况下，注释的存储成本更低，并且启动时间更快。

PEP 538：C语言环境强制

Python 3系列中的一个持续的挑战是确定一种合理的默认策略，用于处理目前在非Windows平台上使用默认C或POSIX语言环境的“7-bit ASCII”文本编码假设。

PEP 538更新默认解释器命令行界面，自动将该语言环境强制转换为可用的基于UTF-8的语言环境。 自动设置LC_CTYPE意味着核心解释器和C扩展（例如readline）将假设使用UTF-8作为默认文本编码，而不是ASCII。

PEP 540：强制UTF-8 Runtime 模式

新的-X utf8命令行选项和PYTHONUTF8环境变量可用于启用CPython UTF-8模式。

PEP 553：内置breakpoint()

Python 3.7新增了内置函数breakpoint()，作为进入Python调试器的简单而一致的方式。

PEP 539：新增用于线程本地存储的C API

虽然Python为线程本地存储支持提供了一个C API; 但现有的线程本地存储（TLS）API使用int来表示所有平台上的TLS密钥，但这既不符合POSIX标准，也不具备任何实际意义上的便携性。

PEP 539通过向CPython提供新的线程本地存储（TSS）API来改变这一点，该API取代了在CPython解释器中使用现有TLS API，同时弃用现有API。TSS API使用新类型Py_tss_t而不是int来表示TSS密钥，这将允许在本地TLS密钥定义的平台上构建CPython。

PEP 562：定制对模块属性的访问

Python 3.7支持在模块上定义__getattr __（），并且只要没有找到模块属性就会调用它。也允许在模块上定义__dir __（）。

PEP 564：time 内置函数支持纳秒

为了避免精度损失，PEP 564在timemodule添加了六个新“纳秒”（nanosecond）变量：

time.clock_gettime_ns（）time.clock_settime_ns（）time.monotonic_ns（）time.perf_counter_ns（）time.process_time_ns（）time.time_ns（）

PEP 565：在__main__中默认显示DeprecationWarning

DeprecationWarning的默认处理已更改，以便默认情况下再次显示这些警告，但仅当触发它们的代码直接在__main__模块中运行时才会显示。

PEP 560：新增支持类型模块和泛型

PEP引入了两种特殊方法__class_getitem __（）和__mro_entries__，这些方法现在被大多数类和特殊构造用于输入。结果，不同类型的各种操作的速度提高了7倍，可以使用泛型而没有元类冲突，并且修改了类型模块中长期存在的一些bug。

PEP 552：基于哈希的.pyc文件

PEP 552扩展了pyc格式，允许源文件的哈希值用于invalidation，而不是源timestamp。这种.pyc文件称为“hash-based”。默认情况下，Python仍然使用基于时间戳的invalidation，并且不会在运行时生成基于哈希的.pyc文件。可以使用py_compile或compileall生成基于哈希的.pyc文件。

PEP 545：Python文档翻译

PEP 545描述了创建和维护Python文档翻译的过程。添加了三种语言的翻译：

日本：https://docs.python.org/ja/

法语：https://docs.python.org/fr/

韩国：https://docs.python.org/ko/

开发运行时模式：-X dev

新的-X dev命令行选项或newPYTHONDEVMODE环境变量可用于启用CPython的开发模式。在开发模式下，CPython执行额外的运行时检查，这些检查无法在默认情况下启用。

3

性能提升及文档下载

根据官方文档表示，新升级的各种优化使 Linux 上的 Python 启动时间减少了 10％，而 macOS 上的启动时间更是减少了 30％。

由于字节码更改，方法调用现在可以快 20％。

由于PEP 560工作，typing 导入时间减少了 7 倍，现在许多 typing 操作也更快。

等等优化，还有更多。

Python官网有非常全面的文档：

也列出了转换为新版本会遇到的问题和应对方法：

4

下载地址

Python 3.7.0 下载地址为：https://python.org/downloads/

1、安装MATLAB Engine API for python

2、Python调用我们的脚本/函数

通过引擎调用新的

triarea

函数。

ret = eng.triarea(1.0,5.0)print(ret)

2.5

triarea

函数仅返回一个输出参数，因此无需指定

nargout

函数

MATLAB建立一个function文件：

你能否找出更加简便的Python与MATLAB结合？Windows，Mac和Linux环境都适用！

Python一个很大的缺陷是版本2 和版本3 不兼容，初学者也经常纠结是学2还是学3。2017年Semaphore 社区调查了 Python 在 Semaphore 的托管 CI 服务中构建应用程序的使用情况。

1、Python2和Python3 事情情况

2016年调查显示有 70% 以上的用户仍在使用 Python 2.7，Python 3 的使用率较低。2017年，Python 3 的使用出现了上涨，涨幅约 8.2%。如下图所示：

2、升级新版本愿望

2016年，Python 3.5 的使用率达到 60%，Python 3.4 的使用率占 30%。2017年，3.5 版和 3.4 版的使用率分别只占 34% 和 20%，有 35% 的用户已经开始使用 Python 3.6。

可见，使用 Python 3 的群体更愿意进行版本更新。

3、Python 2.7 和 Python 3 各版本的使用率对比

从图中，可以看到 Python 3 版的用户群体正在迅速扩展。

现在，新入行的学习者，如果不是项目限制必须学 Python 2.7，那还是直接学 Python3 吧。

毕竟 Guido van Rossum 曾于 2014 年宣布 Python 2.7 支持时间延长到 2020 年。

Python Web 开发框架 Django 释出了 2.0 版本。主要变化包括：停止支持 Python 2 系列。

大名鼎鼎的NumPy也宣布，从2019年1月1日开始，任何新的功能版本都只支持Python3。

本文所选的Python版本：

2.7.10，

3.4.4，

3.5.4，

3.6.1，和

3.7（我有beta 2）。

此外，这包括PyPy（5.6。）和PyPy3（5.4.10）。

呈现HTML模板

该django_html测试将使用Django模板渲染引擎，以建立一个150×150的HTML表格。它利用了Django引擎的内容和模板类。

Python 3.7的速度比Python 2.7快1.19倍，但是它是唯一一个能够击败我运行的Python 2.7基准的Python 3.x版本。speed.python.org基准测试显示类似的结果。

PyPy可以摧毁任何CPython结果，但PyPy3会比PyPy慢两倍。值得注意的是Django最近决定在Django 2.0及更高版本中放弃对Python 2的支持，这意味着PyPy将不再与Django 2兼容。

启动时间

该测试只是测试解释器启动所花费的时间。如果您通过运行多个进程来解决Python的“GIL”约束，那么这将非常重要。

Cryptography: crypto_paes

在这个测试中，你会看到Python 2和3之间的速度明显下降。为什么？加密需要大量的数字运算，Python 3不再具有32位整数类型，只有一个（非常）长整数。

PyPy用户 - 您会注意到PyPy3 比PyPy 慢5倍！

n-queens：算法测试

在CPython系列中，3.7 又一次出现，但值得注意的是PyPy和PyPy3的结果非常相似。

浮点运算

“浮动”的基准是一种人为的，浮点运算繁重的应用程序，将创建计算10万点的对象math.cos()，math.sin()和math.sqrt() 。

这是PyPy的完美应用，大量的数据处理，可预测的类型和方法以及循环。Python 3.7具有新的快速方法调用操作码，该操作码正在此测试中使用。

常用表达

在正则表达式测试中，“网络上最流行的网页有50个，并记录了所有正则表达式操作。每个操作都有一个权重，它是根据页面出现的热门程度以及加载每个页面时执行的次数来估算的。最后，使用ROT13对数据中的字母进行编码，这样不会影响正则表达式匹配其输入的方式。“

那么Python 3比Python 2更快吗？

是! 在几乎所有的测试中。值得注意的例外是crypto_paes测试，Python 3的速度慢了1.35倍（因为整数类型），python_startup的速度慢了1.39倍。

缓慢的Python 3启动是核心CPython团队正在为3.8,3.9版本开发的问题之一。

除了这两项测试外，Python 3在这些基准测试中的速度大约快1.2-1.3倍。今年晚些时候，你会看到升级到Python 3.7的改进。

为什么PyPy要快得多，为什么不是每个人都使用它呢？

PyPy比CPython快，因为它具有即时编译器。JIT编译器具有很大的好处，因为它们在执行可预测的重复性任务时非常高效。基准的其中一个特点是，您尝试多次运行同一段代码以使其准确无误，推送应用程序并减少错误边界。正如PyPy照耀这些测试。

JIT编译器，尤其是PyPy的缺点是启动成本高。另一个缺点是许多C-Extensions缺乏兼容性。因为“Python”（CPython，官方的PSF Python）是用C语言编写的，PyPi上的许多第三方扩展利用了这一点。Numpy就是一个很好的例子，Numpy的大部分都是用优化的C代码编写的。当你pip install numpy使用本地C编译器并为你的Python运行时建立一个二进制库来使用。

由于PyPy是用Python编写的，很多模块根本无法在PyPy中工作。

此外，PyPy也遭遇了与CPython相同的挑战 - 从语言版本2转移到版本3. PyPy3直到最近我发现它仍然不稳定，在基准测试中，您仍然可以看到与PyPy的奇怪不一致。我还遇到了一些软件包问题（例如PyTest），他们放弃了对PyPy3的支持，但他们解决了问题。

想学习Python的人都会有一个困惑，那就是Python目前有两个版本Python2和Python3，Python2与Python3有何区别，两个版本该学习哪个呢？

python3 和 python2 是不兼容的，而且差异比较大，python3是不向下兼容的，但是绝大多数组件和扩展都是基于python2的。目前实际应用中大部分暂不考虑 Python3，有的时候注意写兼容 2/3 的代码。用 Python2 为主的写新代码时要考虑以后迁移到 Python3 的可能性。据数据统计显示目前10% 使用 Python 3；20% 既使用Python 2也使用Python 3，Python 2用的更多；70% 使用Python 2。

其实python是linux上最常用的软件之一，但是linux目前的版本大部分还是使用python2的，而且，在linux上依赖python2的程序更多一些，所以 Python3 要代替 python2 成为主流还需要几年的时间。如果为了找工作还是学Python 2，学会了Python 2，由Python 2转到python3也不难。

说了半天，Python2与Python3到底有何区别呢？

1.性能

Py3.0运行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可以取得很好的优化结果。

Py3.1性能比Py2.5慢15%，还有很大的提升空间。

2.编码

Py3.X源码文件默认使用utf-8编码

3. 语法

1）去除了<>，全部改用!=

2）去除``，全部改用repr()

3）关键词加入as 和with，还有True,False,None

4）整型除法返回浮点数，要得到整型结果，请使用//

5）加入nonlocal语句。使用noclocal x可以直接指派外围（非全局）变量

6）去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。同样的还有 exec语句，已经改为exec()函数

7）改变了顺序操作符的行为，例如x

8）输入函数改变了，删除了raw_input，用input代替：

9）去除元组参数解包。不能def(a, (b, c)):pass这样定义函数了

10）新式的8进制字变量，相应地修改了oct()函数。

11）增加了 2进制字面量和bin()函数

12）扩展的可迭代解包。在Py3.X 里，a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的，只要求两点：rest是list 对象和seq是可迭代的。

13）新的super()，可以不再给super()传参数，

14）新的metaclass语法：

15）支持class decorator。

4. 字符串和字节串

1）现在字符串只有str一种类型，但它跟2.x版本的unicode几乎一样。

2）关于字节串，请参阅“数据类型”的第2条目

5.数据类型

1）Py3.X去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long

2）新增了bytes类型

6.面向对象

1）引入抽象基类（Abstraact Base Classes，ABCs）。

2）容器类和迭代器类被ABCs化，所以cellections模块里的类型比Py2.5多了很多。

3）迭代器的next()方法改名为__next__()，并增加内置函数next()，用以调用迭代器的

4）增加了@abstractmethod和 @abstractproperty两个 decorator，编写抽象方法（属性）更加方便。

7.异常

1）所以异常都从 BaseException继承，并删除了StardardError

2）去除了异常类的序列行为和.message属性

3）用 raise Exception(args)代替 raise Exception, args语法

4）捕获异常的语法改变，引入了as关键字来标识异常实例

5）异常链，因为__context__在3.0a1版本中没有实现

8.模块变动1）移除了cPickle模块，可以使用pickle模块代替。最终我们将会有一个透明高效的模块。

2）移除了imageop模块

3）移除了 audiodev, Bastion, bsddb185, exceptions, linuxaudiodev, md5, imeWriter, mimify, popen2, rexec, sets, sha, stringold, strop, sunaudiodev, timing和xmllib模块

4）移除了bsddb模块(单独发布，可以从Python "bindings" for Oracle Berkeley DB获取)

5）移除了new模块

6）os.tmpnam()和os.tmpfile()函数被移动到tmpfile模块下

7）tokenize模块现在使用bytes工作。主要的入口点不再是generate_tokens，而是 tokenize.tokenize()

9.其它 1）xrange() 改名为range()，要想使用range()获得一个list，必须显式调用

2）bytes对象不能hash，也不支持 b.lower()、b.strip()和b.split()方法

3）zip()、map()和filter()都返回迭代器。

4）string.letters和相关的.lowercase和.uppercase被去除，请改用string.ascii_letters 等

5）如果x< y的不能比较，抛出TypeError异常

6）__getslice__系列成员被废弃。

7）file类被废弃

这个问题其实也不是在树莓派上的问题，在linux上都有这个问题，我们知道python有很多的版本，比较常用的是2.7和3.0。然而在有些时候，有些包对版本的要求很高。有时候我们不得不去装几个版本的python。

我们就以树莓派为例来说一下：我们知道树莓派自带了一个python2.7。

它的可执行文件在这个目录下：/usr/bin/python

那现在我要去安装一个python 3.5。这个地方我们直接可使用源码安装，github上源码很多的。不需要我们先删除python2.7。

这个地方源码安装的可执行文件不在/usr/bin/中，它在/usr/local/bin/中

下面我们就开始切换版本了：

开始之前拷贝是很有必要的，万一搞错了呢。sudo cp /usr/bin/python /usr/bin/python_bak删除以前的这个2.7。sudo rm /usr/bin/python重新指定新的链接。sudo ln -s /usr/local/bin/python3.5 /usr/bin/python

这其实就成功了。现在的版本就是3.5了。

那么我们怎么在切换回去呢？

sudo cp /usr/bin/python /usr/bin/python3.5_baksudo rm /usr/bin/pythonsudo ln -s /usr/bin/python2.7 /usr/bin/python

在附带一个源码装python3.6.4的教程吧：

先安装依赖sudo apt-get installbuild-essential libsqlite3-dev sqlite3 bzip2 libbz2-dev libssl-dev openssl libgdbm-dev liblzma-dev libreadline-dev libncursesw5-dev现下载源码，再解压tar -zvxf Python-3.6.4.tgz进入该目录下：

./configuremake

sudo make install

这就安装上了，自己也可以自由切换了。

本文所选的Python版本：

2.7.10，

3.4.4，

3.5.4，

3.6.1，和

3.7（我有beta 2）。

此外，这包括PyPy（5.6。）和PyPy3（5.4.10）。

呈现HTML模板

该django_html测试将使用Django模板渲染引擎，以建立一个150×150的HTML表格。它利用了Django引擎的内容和模板类。

Python 3.7的速度比Python 2.7快1.19倍，但是它是唯一一个能够击败我运行的Python 2.7基准的Python 3.x版本。speed.python.org基准测试显示类似的结果。

PyPy可以摧毁任何CPython结果，但PyPy3会比PyPy慢两倍。值得注意的是Django最近决定在Django 2.0及更高版本中放弃对Python 2的支持，这意味着PyPy将不再与Django 2兼容。

启动时间

该测试只是测试解释器启动所花费的时间。如果您通过运行多个进程来解决Python的“GIL”约束，那么这将非常重要。

Cryptography: crypto_paes

在这个测试中，你会看到Python 2和3之间的速度明显下降。为什么？加密需要大量的数字运算，Python 3不再具有32位整数类型，只有一个（非常）长整数。

PyPy用户 - 您会注意到PyPy3 比PyPy 慢5倍！

n-queens：算法测试

在CPython系列中，3.7 又一次出现，但值得注意的是PyPy和PyPy3的结果非常相似。

浮点运算

“浮动”的基准是一种人为的，浮点运算繁重的应用程序，将创建计算10万点的对象math.cos()，math.sin()和math.sqrt() 。

这是PyPy的完美应用，大量的数据处理，可预测的类型和方法以及循环。Python 3.7具有新的快速方法调用操作码，该操作码正在此测试中使用。

常用表达

在正则表达式测试中，“网络上最流行的网页有50个，并记录了所有正则表达式操作。每个操作都有一个权重，它是根据页面出现的热门程度以及加载每个页面时执行的次数来估算的。最后，使用ROT13对数据中的字母进行编码，这样不会影响正则表达式匹配其输入的方式。“

那么Python 3比Python 2更快吗？

是! 在几乎所有的测试中。值得注意的例外是crypto_paes测试，Python 3的速度慢了1.35倍（因为整数类型），python_startup的速度慢了1.39倍。

缓慢的Python 3启动是核心CPython团队正在为3.8,3.9版本开发的问题之一。

除了这两项测试外，Python 3在这些基准测试中的速度大约快1.2-1.3倍。今年晚些时候，你会看到升级到Python 3.7的改进。

为什么PyPy要快得多，为什么不是每个人都使用它呢？

PyPy比CPython快，因为它具有即时编译器。JIT编译器具有很大的好处，因为它们在执行可预测的重复性任务时非常高效。基准的其中一个特点是，您尝试多次运行同一段代码以使其准确无误，推送应用程序并减少错误边界。正如PyPy照耀这些测试。

JIT编译器，尤其是PyPy的缺点是启动成本高。另一个缺点是许多C-Extensions缺乏兼容性。因为“Python”（CPython，官方的PSF Python）是用C语言编写的，PyPi上的许多第三方扩展利用了这一点。Numpy就是一个很好的例子，Numpy的大部分都是用优化的C代码编写的。当你pip install numpy使用本地C编译器并为你的Python运行时建立一个二进制库来使用。

由于PyPy是用Python编写的，很多模块根本无法在PyPy中工作。

此外，PyPy也遭遇了与CPython相同的挑战 - 从语言版本2转移到版本3. PyPy3直到最近我发现它仍然不稳定，在基准测试中，您仍然可以看到与PyPy的奇怪不一致。我还遇到了一些软件包问题（例如PyTest），他们放弃了对PyPy3的支持，但他们解决了问题。

想学习Python的人都会有一个困惑，那就是Python目前有两个版本Python2和Python3，Python2与Python3有何区别，两个版本该学习哪个呢？

python3 和 python2 是不兼容的，而且差异比较大，python3是不向下兼容的，但是绝大多数组件和扩展都是基于python2的。目前实际应用中大部分暂不考虑 Python3，有的时候注意写兼容 2/3 的代码。用 Python2 为主的写新代码时要考虑以后迁移到 Python3 的可能性。据数据统计显示目前10% 使用 Python 3；20% 既使用Python 2也使用Python 3，Python 2用的更多；70% 使用Python 2。

其实python是linux上最常用的软件之一，但是linux目前的版本大部分还是使用python2的，而且，在linux上依赖python2的程序更多一些，所以 Python3 要代替 python2 成为主流还需要几年的时间。如果为了找工作还是学Python 2，学会了Python 2，由Python 2转到python3也不难。

说了半天，Python2与Python3到底有何区别呢？

1.性能

Py3.0运行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可以取得很好的优化结果。

Py3.1性能比Py2.5慢15%，还有很大的提升空间。

2.编码

Py3.X源码文件默认使用utf-8编码

3. 语法

1）去除了<>，全部改用!=

2）去除``，全部改用repr()

3）关键词加入as 和with，还有True,False,None

4）整型除法返回浮点数，要得到整型结果，请使用//

5）加入nonlocal语句。使用noclocal x可以直接指派外围（非全局）变量

6）去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。同样的还有 exec语句，已经改为exec()函数

7）改变了顺序操作符的行为，例如x

8）输入函数改变了，删除了raw_input，用input代替：

9）去除元组参数解包。不能def(a, (b, c)):pass这样定义函数了

10）新式的8进制字变量，相应地修改了oct()函数。

11）增加了 2进制字面量和bin()函数

12）扩展的可迭代解包。在Py3.X 里，a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的，只要求两点：rest是list 对象和seq是可迭代的。

13）新的super()，可以不再给super()传参数，

14）新的metaclass语法：

15）支持class decorator。

4. 字符串和字节串

1）现在字符串只有str一种类型，但它跟2.x版本的unicode几乎一样。

2）关于字节串，请参阅“数据类型”的第2条目

5.数据类型

1）Py3.X去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long

2）新增了bytes类型

6.面向对象

1）引入抽象基类（Abstraact Base Classes，ABCs）。

2）容器类和迭代器类被ABCs化，所以cellections模块里的类型比Py2.5多了很多。

3）迭代器的next()方法改名为__next__()，并增加内置函数next()，用以调用迭代器的

4）增加了@abstractmethod和 @abstractproperty两个 decorator，编写抽象方法（属性）更加方便。

7.异常

1）所以异常都从 BaseException继承，并删除了StardardError

2）去除了异常类的序列行为和.message属性

3）用 raise Exception(args)代替 raise Exception, args语法

4）捕获异常的语法改变，引入了as关键字来标识异常实例

5）异常链，因为__context__在3.0a1版本中没有实现

8.模块变动1）移除了cPickle模块，可以使用pickle模块代替。最终我们将会有一个透明高效的模块。

2）移除了imageop模块

3）移除了 audiodev, Bastion, bsddb185, exceptions, linuxaudiodev, md5, imeWriter, mimify, popen2, rexec, sets, sha, stringold, strop, sunaudiodev, timing和xmllib模块

4）移除了bsddb模块(单独发布，可以从Python "bindings" for Oracle Berkeley DB获取)

5）移除了new模块

6）os.tmpnam()和os.tmpfile()函数被移动到tmpfile模块下

7）tokenize模块现在使用bytes工作。主要的入口点不再是generate_tokens，而是 tokenize.tokenize()

9.其它 1）xrange() 改名为range()，要想使用range()获得一个list，必须显式调用

2）bytes对象不能hash，也不支持 b.lower()、b.strip()和b.split()方法

3）zip()、map()和filter()都返回迭代器。

4）string.letters和相关的.lowercase和.uppercase被去除，请改用string.ascii_letters 等

5）如果x< y的不能比较，抛出TypeError异常

6）__getslice__系列成员被废弃。

7）file类被废弃