1.9 思考与提高

1．Python 2.x和Python 3.x的主要差别在哪里？

【案例分析】

考虑到Python 2.x还被广泛使用，Python社区也提供了部分方案以解决二者的兼容性问题。下面我们列出Python2.x和Python3.x的主要区别。

（1）字符编码方式的差异

Python 3.x中所有字符的编码方式都是unicode。在Python 2.x中，定义unicode字符时需要在字符前面显式加上标识符u，但在Python 3.x中则不需要。针对这种差异，可以在Python 2.x源文件中导入__future__“未来包”，妥善处理二者的兼容性问题，具体如下。

导入该包以后，Python 2.x即可使用Python 3.x的未来特性，即在Python 2.x中定义的普通字符将自动识别为unicode字符。

（2）print操作的差异

在早期的Python 2.x中，print是关键字，到了Python 3.x中，print变成了一个函数。事实上，Python 2.6以后也提供了print函数。既然是函数，输出内容就会被当作函数的参数包裹在一对括号之内。而Python 2.x则不需要这对括号。我们可以对比如下代码的差异。

为了同时打印输出多个字符串，我们可以导入print_function，用来阻止Python 2.x把它们解释成一个元组（tuple）。

在模块的顶部导入新的函数，可提升兼容性。

（3）异常处理上的差异

在Python 3.x中，对异常的处理也做了更新，这个和print处理手法类似，此处不再赘述。

（4）部分模块名和函数名的差异

相比于Python 2.x，Python 3.x中似乎“少”了很多的模块包，其实在大多数情况下，这些包只是改了个名字而已。部分函数名发生了变化，例如存在xrange和range的差异。此外，运算规则也发生了变化，例如在Python 3.x中，5/2的结果是2.5，而不是Python 2.x中的整数2，Python 3.x会把所有整数之间的除法结果换算成一个浮点数（float）。

以上仅仅给出粗略对比，更多具体细节上的差异，请读者自行参考Python 3.x官方文档。

下面给出好用的脚本，通过加载如下脚本，Python 3.x能完美兼容绝大部分通过Python 2.7以上版本编写的代码。

【范例1-3】

2．如何让Python代码像脚本、命令一样执行？

【案例分析】

有时，我们希望编写的Python代码在命令行直接运行，而不需要显式通过Python解释器来执行。这时我们可以在类UNIX系统下（如macOS或Linux）将.py文件变成一个可执行文件，步骤如下。

首先，声明解释器。我们需要为Python源文件指定解释器，例如在【范例1-3】中，我们在第01行使用“#!/usr/bin/env python”进行声明。

在脚本编程中，第1行以“#!”开头的代码在计算机行业中叫作“shebang”（也称为Hashbang），其作用是指定由哪个解释器来执行脚本。整行代码的含义是，从PATH环境变量中查找Python解释器的位置，然后调用该路径下的解释器来执行脚本。

然后，添加执行权限。在脚本运行前，必须让脚本获得执行权限。

3．Jupyter中的常见快捷键有哪些？

【案例分析】

使用快捷键能够显著提高我们的编程效率。Jupyter中的常见快捷键如表1-2所示。