Python2.7很快就是过去式了！还在用2.7的程序员，准备一份3指南

 

Python 3 功能简介

Python 是机器学习和其他科学领域中的主流语言，我们通常需要使用它处理大量的数据。Python 兼容多种深度学习框架，且具备很多优秀的工具来执行数据预处理和可视化。

 

 

使用 pathlib 更好地处理路径

pathlib 是 Python 3 的默认模块，帮助避免使用大量的 os.path.joins：

 

 

PyCharm 中的类型提示示例：

 

Python 不只是适合脚本的语言，现在的数据流程还包括大量步骤，每一步都包括不同的框架（有时也包括不同的逻辑）。

 

上述代码适用于 numpy.array（包括多维）、astropy.Table 和 astropy.Column、bcolz、cupy、mxnet.ndarray 等。

该代码同样可用于 pandas.Series，但是方式是错误的：

 

这是一个两行代码。想象一下复杂系统的行为多么难预测，有时一个函数就可能导致错误的行为。明确了解哪些类型方法适合大型系统很有帮助，它会在函数未得到此类参数时给出提醒。

 

如果你有一个很棒的代码库，类型提示工具如 MyPy 可能成为集成流程中的一部分。不幸的是，提示没有强大到足以为 ndarrays/tensors 提供细粒度类型，但是或许我们很快就可以拥有这样的提示工具了，这将是 DS 的伟大功能。

 

函数注释的其他用处

如前所述，注释不会影响代码执行，而且会提供一些元信息，你可以随意使用。

例如，计量单位是科学界的一个普遍难题，astropy 包提供一个简单的装饰器（Decorator）来控制输入量的计量单位，并将输出转换成所需单位。

 

下面 Python 3 带有 @ 作为矩阵乘法的符号更具有可读性，且更容易在深度学习框架中转译：因为一些如 X @ W + b[None, :] 的代码在 numpy、cupy、pytorch 和 tensorflow 等不同库下都表示单层感知机。

使用 ** 作为通配符

递归文件夹的通配符在 Python2 中并不是很方便，因此才存在定制的 glob2 模块来克服这个问题。递归 flag 在 Python 3.6 中得到了支持。

 

 

在 Jupyter 中，非常好的一点是记录每一个输出到独立的文档，并在出现错误的时候追踪出现问题的文档，所以我们现在可以重写 print 函数了。

在下面的代码中，我们可以使用上下文管理器暂时重写 print 函数的行为：

 

f-strings 可作为简单和可靠的格式化

默认的格式化系统提供了一些灵活性，且在数据实验中不是必须的。但这样的代码对于任何修改要么太冗长，要么就会变得很零碎。而代表性的数据科学需要以固定的格式迭代地输出一些日志信息，通常需要使用的代码如下：

 

「true division」和「integer division」之间的明显区别

对于数据科学来说这种改变带来了便利（但我相信对于系统编程来说不是）。

 

严格排序

 

输出：

• Python 2: 6 ��
• Python 3: 2 您好.

 

• Python 2: Counter({'\xc3': 2, 'b': 1, 'e': 1, 'c': 1, 'k': 1, 'M': 1, 'l': 1, 's': 1, 't': 1, '\xb6': 1, '\xbc': 1})
• Python 3: Counter({'M': 1, 'ö': 1, 'b': 1, 'e': 1, 'l': 1, 's': 1, 't': 1, 'ü': 1, 'c': 1, 'k': 1})

这些在 Python 2 里也能正确地工作，但 Python 3 更为友好。

保留词典和**kwargs 的顺序

在 CPython 3.6+ 版本中，字典的默认行为类似于 OrderedDict（在 3.7+版本中已得到保证）。这在字典理解（和其他操作如 json 序列化/反序列化期间）保持顺序。

 

注意到了吗？名称的唯一性也会被自动检查。

迭代地拆封

 

节省 3 倍空间，而且速度更快。实际上，类似的压缩（不过与速度无关）可以通过 protocol=2 参数来实现，但是用户通常会忽略这个选项（或者根本不知道）。

更安全的解析

 

关于 super 和方法解析顺序的更多内容，参见 *：https://*.com/questions/576169/understanding-python-super-with-init-methods

更好的 IDE 会给出变量注释

在使用 Java、C# 等语言编程的过程中最令人享受的事情是 IDE 可以提供非常好的建议，因为在执行代码之前，所有标识符的类型都是已知的。而在 Python 中这很难实现，但是注释可以帮助你：

• 以清晰的形式写下你的期望
• 从 IDE 获取良好的建议

 

这是一个带变量注释的 PyCharm 示例。即使你使用的函数不带注释（例如，由于向后兼容性），它也能工作。

 

 

很明显，代码的作者还没熟悉 Python 的代码风格（很可能刚从 cpp 和 rust 跳到 Python）。不幸的是，这不仅仅是个人偏好的问题，因为在 SVC 中改变参数的顺序（adding/deleting）会使得代码无效。特别是，sklearn 经常会重排序或重命名大量的算法参数以提供一致的 API。每次重构都可能使代码失效。

在 Python3，库的编写者可能需要使用*以明确地命名参数：

 

小调：单精度整数类型

Python 2 提供了两个基本的整数类型，即 int（64 位符号整数）和用于长时间计算的 long（在 C++变的相当莫名其妙）。

Python 3 有一个单精度类型的 int，它包含了长时间的运算。

下面是查看值是否是整数的方法：

 

数据科学特有的代码迁移问题（以及如何解决它们）

停止对嵌套参数的支持：

 

• map(), .keys(), .values(), .items(), 等等返回迭代器，而不是列表。迭代器的主要问题有：没有琐碎的分割和无法迭代两次。将结果转化为列表几乎可以解决所有问题。
• 遇到问题请参见 Python 问答：我如何移植到 Python 3？（https://eev.ee/blog/2016/07/31/python-faq-how-do-i-port-to-python-3/）

用 python 教机器学习和数据科学的主要问题

• 课程作者应该首先花时间解释什么是迭代器，为什么它不能像字符串那样被分片/级联/相乘/迭代两次（以及如何处理它）。
• 我相信大多数课程作者很高兴避开这些细节，但是现在几乎不可能。

结论

Python 2 与 Python 3 共存了近 10 年，时至今日，我们必须要说：是时候转向 Python 3 了。

研究和生产代码应该更短，更易读取，并且在迁移到 Python 3 代码库之后明显更加的安全。

现在大多数库同时支持 2.x 和 3.x 两个版本。但我们不应等到流行工具包开始停止支持 Python 2 才开始行动，提前享受新语言的功能吧。

迁移过后，我敢保证程序会更加顺畅：「我们不会再做向后不兼容的事情了（https://snarky.ca/why-python-3-exists/）」。

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