站在 2020 年回看，如何评价 Python 2 到 3 的升级？
好了，咱们就站在 2020 年这个时间点，好好聊聊 Python 2 到 3 这个跨越，那会儿（大概是 2008 年，Python 3.0 发布）可真是热闹非凡，讨论得那是天翻地覆。现在回头看，这升级，怎么说呢，就像当年很多人唱衰的“史诗级灾难”，结果硬生生被证明是“一次必要的、痛苦但终将受益的涅槃”。
当年的“阵痛”：为什么那么多人不愿意迈出那一步？
我至今还记得，当年社区里充斥着各种各样的声音。一部分人，尤其是有大量维护的老项目、商业公司，是真心不想动。为什么？
兼容性问题，就像一道难以逾越的鸿沟。 这是最直接，也是最让人头疼的问题。Python 3 引入了一些“不兼容”的改动，最典型的就是：
print 语句变成函数： `print "hello"` 变成了 `print("hello")`。听起来小事一桩，但如果你项目里成千上万个 `print` 语句，逐个改过来，那得花多少人力？
整数除法： `5 / 2` 在 Python 2 里是 `2`（整除），在 Python 3 里是 `2.5`（浮点数除法）。这个改动听起来挺“科学”，但对很多依赖旧行为的算法，比如一些数学计算库、图形渲染，影响可能是深远的，需要仔细检查逻辑。
Unicode 默认： Python 3 默认使用 Unicode，字符串就是 Unicode 字符串。Python 2 默认使用 ASCII，Unicode 是 `unicode` 类型。这在处理国际化文本时，Python 3 简直是“天选之子”，但对于还在用 byte 串处理中文的老项目，迁移起来就是一场噩梦，各种 `UnicodeDecodeError`、`UnicodeEncodeError` 像雪花一样飘来。
xrange() 消失： Python 2 的 `xrange()` 是一个生成器，用来生成数字序列，比 `range()` 更节省内存。Python 3 把 `range()` 模拟成了 `xrange()` 的行为，取消了 `xrange()`。又是一个小改动，但很多习惯用 `xrange()` 的人觉得不方便，或者担心性能。
异常处理： `except Exception, e:` 变成了 `except Exception as e:`。同样是代码风格上的改变，影响不大，但也是需要修改的。
其他一些细节： 还有 `raw_input` 变成了 `input`，`long` 类型被合并进 `int`，文件操作的 `io` 模块改进等等。
时间成本和资源投入。 迁移一个大型项目，不是一蹴而就的。需要测试、重构、调试。这需要投入大量的时间、人力和金钱。对于很多已经上线、盈利的项目，冒然升级带来的风险是公司高层无法承受的。
生态系统的犹豫。 当时很多流行的库，比如 NumPy、SciPy、Django、Flask 等等，都还在观望或者缓慢地支持 Python 3。如果核心库不支持，或者支持得不好，那迁移的动力就更小了。大家都在等别人先趟雷。
“能用就行”的心态。 很多开发者，尤其是还在维护“能跑就行”的老项目的人，觉得 Python 2 也能满足他们的基本需求，没必要为了一些“看不见”的好处去冒风险。
为什么最终还是“真香”了？
尽管有这么多阻力，但时间证明了，Python 3 的升级是势在必行的，并且带来了很多实质性的好处，让大家“真香”了。
更现代、更健壮的语言特性：
Unicode 原生支持： 这个简直是救世主。解决了多少字符编码的难题，让跨平台、处理多语言文本变得简单太多。
更清晰的语法： `print()` 函数、`async/await`（虽然是后期加入，但也是 Python 3 的重要发展方向）、类型提示（Type Hinting）等，让代码更易读、易写、易维护。
改进的迭代器和生成器： `range()` 的改进，以及对生成器的更深入支持，让内存使用更高效，代码更简洁。
异步编程的良好支持： 随着 `asyncio` 的成熟，Python 3 在高并发、I/O 密集型任务上有了质的飞跃，这在 Web 开发、网络爬虫、实时通信等领域至关重要。
持续的社区支持和生态繁荣：
Python 2 的EOL (End of Life)： 2020 年 1 月 1 日，Python 2 正式停止了维护。这意味着没有安全更新，没有 bug 修复。继续使用 Python 2，就像在裸奔，风险极高。
新库和框架的出现： 几乎所有新推出的 Python 库和框架，都只支持 Python 3。如果你想使用最新的技术，就必须迁移到 Python 3。
现有库的全面支持： 那些曾经犹豫不决的库，现在都已经完全拥抱 Python 3，并且在 Python 3 上不断优化。
工具链的进步：
`2to3` 工具： 虽然不是万能的，但 `2to3` 工具可以自动化处理许多 Python 2 到 Python 3 的代码转换，大大降低了迁移的门槛。
更强大的 IDE 和调试器： 随着 Python 3 的普及，开发工具也跟着改进，提供了更好的代码提示、重构、调试功能，让迁移和开发更顺畅。
站在 2020 年回头看，这升级的意义？
一次凤凰涅槃： Python 2 就像一位老前辈，功劳卓著，但确实已经跟不上时代的步伐。Python 3 的升级，是为了让 Python 这门语言能够面向未来，解决更多复杂的问题，适应新的技术趋势。
推动了整个生态的进步： 强制性的迁移，虽然痛苦，但也迫使开发者和项目开始思考代码质量、最佳实践、对新技术的拥抱。它清理了许多陈旧的、低效的代码模式。
让 Python 更具竞争力： 在 AI、大数据、Web 开发、自动化运维等众多领域，Python 3 的强大表现，使其成为这些领域的首选语言之一。如果 Python 还在 Python 2 的时代徘徊，它很难有今天的地位。
给当时（以及现在）还在犹豫的人的建议（虽然现在有点马后炮了）：
不要害怕迁移，但要做足准备。 了解 Python 3 的主要变化，使用 `2to3` 等工具，分阶段进行迁移，并且要有充分的测试。
拥抱新特性。 迁移不仅仅是改语法，更是拥抱 Python 3 带来的更现代、更高效的编程范式。
关注社区动态。 了解你使用的第三方库对 Python 3 的支持情况。
总的来说，Python 2 到 3 的升级，就像是一场漫长而艰辛的“脱胎换骨”。经历了阵痛、争论、犹豫，最终用户和开发者们也看到了 Python 3 的强大和光明未来。站在 2020 年，我们几乎可以毫不犹豫地说，这场升级，是对 Python 这门语言，对整个开发者社区，一次无比正确和成功的“壮举”。那些当年叫苦连天的人，现在大概率都在享受 Python 3 带来的便利和力量了。
当年的“阵痛”：为什么那么多人不愿意迈出那一步？
我至今还记得，当年社区里充斥着各种各样的声音。一部分人，尤其是有大量维护的老项目、商业公司，是真心不想动。为什么？
兼容性问题，就像一道难以逾越的鸿沟。 这是最直接，也是最让人头疼的问题。Python 3 引入了一些“不兼容”的改动，最典型的就是：
print 语句变成函数： `print "hello"` 变成了 `print("hello")`。听起来小事一桩，但如果你项目里成千上万个 `print` 语句，逐个改过来，那得花多少人力？
整数除法： `5 / 2` 在 Python 2 里是 `2`（整除），在 Python 3 里是 `2.5`（浮点数除法）。这个改动听起来挺“科学”，但对很多依赖旧行为的算法，比如一些数学计算库、图形渲染，影响可能是深远的，需要仔细检查逻辑。
Unicode 默认： Python 3 默认使用 Unicode，字符串就是 Unicode 字符串。Python 2 默认使用 ASCII，Unicode 是 `unicode` 类型。这在处理国际化文本时，Python 3 简直是“天选之子”，但对于还在用 byte 串处理中文的老项目，迁移起来就是一场噩梦，各种 `UnicodeDecodeError`、`UnicodeEncodeError` 像雪花一样飘来。
xrange() 消失： Python 2 的 `xrange()` 是一个生成器，用来生成数字序列，比 `range()` 更节省内存。Python 3 把 `range()` 模拟成了 `xrange()` 的行为，取消了 `xrange()`。又是一个小改动，但很多习惯用 `xrange()` 的人觉得不方便，或者担心性能。
异常处理： `except Exception, e:` 变成了 `except Exception as e:`。同样是代码风格上的改变，影响不大，但也是需要修改的。
其他一些细节： 还有 `raw_input` 变成了 `input`，`long` 类型被合并进 `int`，文件操作的 `io` 模块改进等等。
时间成本和资源投入。 迁移一个大型项目，不是一蹴而就的。需要测试、重构、调试。这需要投入大量的时间、人力和金钱。对于很多已经上线、盈利的项目，冒然升级带来的风险是公司高层无法承受的。
生态系统的犹豫。 当时很多流行的库，比如 NumPy、SciPy、Django、Flask 等等，都还在观望或者缓慢地支持 Python 3。如果核心库不支持，或者支持得不好，那迁移的动力就更小了。大家都在等别人先趟雷。
“能用就行”的心态。 很多开发者，尤其是还在维护“能跑就行”的老项目的人，觉得 Python 2 也能满足他们的基本需求，没必要为了一些“看不见”的好处去冒风险。
为什么最终还是“真香”了？
尽管有这么多阻力，但时间证明了，Python 3 的升级是势在必行的，并且带来了很多实质性的好处，让大家“真香”了。
更现代、更健壮的语言特性：
Unicode 原生支持： 这个简直是救世主。解决了多少字符编码的难题，让跨平台、处理多语言文本变得简单太多。
更清晰的语法： `print()` 函数、`async/await`（虽然是后期加入，但也是 Python 3 的重要发展方向）、类型提示（Type Hinting）等，让代码更易读、易写、易维护。
改进的迭代器和生成器： `range()` 的改进，以及对生成器的更深入支持，让内存使用更高效，代码更简洁。
异步编程的良好支持： 随着 `asyncio` 的成熟，Python 3 在高并发、I/O 密集型任务上有了质的飞跃，这在 Web 开发、网络爬虫、实时通信等领域至关重要。
持续的社区支持和生态繁荣：
Python 2 的EOL (End of Life)： 2020 年 1 月 1 日，Python 2 正式停止了维护。这意味着没有安全更新，没有 bug 修复。继续使用 Python 2，就像在裸奔，风险极高。
新库和框架的出现： 几乎所有新推出的 Python 库和框架，都只支持 Python 3。如果你想使用最新的技术，就必须迁移到 Python 3。
现有库的全面支持： 那些曾经犹豫不决的库，现在都已经完全拥抱 Python 3，并且在 Python 3 上不断优化。
工具链的进步：
`2to3` 工具： 虽然不是万能的，但 `2to3` 工具可以自动化处理许多 Python 2 到 Python 3 的代码转换，大大降低了迁移的门槛。
更强大的 IDE 和调试器： 随着 Python 3 的普及，开发工具也跟着改进，提供了更好的代码提示、重构、调试功能，让迁移和开发更顺畅。
站在 2020 年回头看，这升级的意义？
一次凤凰涅槃： Python 2 就像一位老前辈，功劳卓著，但确实已经跟不上时代的步伐。Python 3 的升级，是为了让 Python 这门语言能够面向未来，解决更多复杂的问题，适应新的技术趋势。
推动了整个生态的进步： 强制性的迁移，虽然痛苦，但也迫使开发者和项目开始思考代码质量、最佳实践、对新技术的拥抱。它清理了许多陈旧的、低效的代码模式。
让 Python 更具竞争力： 在 AI、大数据、Web 开发、自动化运维等众多领域，Python 3 的强大表现，使其成为这些领域的首选语言之一。如果 Python 还在 Python 2 的时代徘徊，它很难有今天的地位。
给当时（以及现在）还在犹豫的人的建议（虽然现在有点马后炮了）：
不要害怕迁移，但要做足准备。 了解 Python 3 的主要变化，使用 `2to3` 等工具，分阶段进行迁移，并且要有充分的测试。
拥抱新特性。 迁移不仅仅是改语法，更是拥抱 Python 3 带来的更现代、更高效的编程范式。
关注社区动态。 了解你使用的第三方库对 Python 3 的支持情况。
总的来说，Python 2 到 3 的升级，就像是一场漫长而艰辛的“脱胎换骨”。经历了阵痛、争论、犹豫，最终用户和开发者们也看到了 Python 3 的强大和光明未来。站在 2020 年，我们几乎可以毫不犹豫地说，这场升级，是对 Python 这门语言，对整个开发者社区，一次无比正确和成功的“壮举”。那些当年叫苦连天的人，现在大概率都在享受 Python 3 带来的便利和力量了。
网友意见
整个Python生态为了这次升级付出了大约十年的代价。但十年之后来看，也许这个选择的确是对的，它最重要的作用在于在整个Python生态强化了str=unicode的强制态度，阻止了只接受ASCII或者默认某种本地编码的库进入生态，防止了不同编码体系下生态的分裂；此外，类型安全性也进一步提升，之前像字符串'a'和数字2之间是可以比较的，这就会引入一些非常隐蔽的bug，Python 3中比较这些值会抛出异常。再就是整个系统和语法的一致性进一步加强，抛弃了一些历史包袱，比如取消了没有必要的long类型，整数和浮点数的除法运算变得一致，抛弃了旧class等。如果没有这些措施，社区的分裂可能会更加严重。
关于这个，Julia语言的开发者做过很多讨论，因为在Julia从0.6进入到1.0的时候发生了类似的问题，在这个帖子以及类似主题下的帖子可以看到：
他们认为，Python最好的做法就是让Python 3.0（Python 3的第一个版本）既兼容2.x又兼容3.x，然后在Python 3.0中使用任何废弃的特性都会报警。再从Python 3.1开始不兼容Python 2.x。这样一个人可以先把自己的库升级到3.0检查错误，再移动到Python 3.1中彻底放弃Python 2.x。
不过说是这么说，实际上还是很困难。Python 3改动了很多内部实现，并且由于Python有很多C扩展，它们强烈依赖于Python暴露出的接口，而Python在2到3的时候出于性能的考虑修改了一些接口，这就导致尽管Python 2 to 3表面看上去并没有什么巨大变化（譬如print有没有括号的问题），实际上在后端做出了很大改动，除非3.0在后端的也仿照上述逻辑同时兼容两套接口，否则这些部分就只能靠开发者自己去适配Python 3了。
而这些库构成了生态的基石，它们不升级，用户就没有动力升级；而用户不升级，库也没有必要升级，导致了一个死锁。而如果提供一个兼容版本的话，就可以允许Python 2.x的用户使用Python 3.0的库，接着用户再把自己升级到Python 3.0，当大部分人都处于3.0的时候，就可以进入3.1时候完全放弃2.x的版本了。不过话说回来，这个策略对Julia可能会容易一点，因为很多库都是纯Julia实现的，但Python就会比较困难了。
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