대규모 Python 2 코드베이스를 Python 3으로 업데이트하는 방법은 무엇입니까?

소개

Python은 원래 "레거시 에디션"이라고도 알려진 Python 버전 2로 시작되었습니다. Python2의 마지막 버전은 Python2.7로 2020년에 중단되었습니다. Python 3.x는 Python 2.x 버전에 비해 수많은 개선 사항과 버그 수정이 포함된 대체 버전으로 도입되었습니다. 이전 레거시 버전의 Python은 LTS 소프트웨어이므로 장기적으로 지원됩니다. 그러나 Python 3.x 버전은 이전 버전과 호환되지 않는 버전이므로 Python 3의 사용 편의성과 지원을 완전히 활용하려면 Python 2 코드베이스를 Python 3으로 업그레이드해야 합니다. 개발자가 Python 3으로 업그레이드하는 가장 큰 이유는 a) 개발자 생산성(동적으로 유형이 지정되므로 학습 및 코딩이 매우 쉽기 때문) 및 b) 대부분의 작업에서 더 빠른 성능을 포함한 성능 향상을 들 수 있습니다.

Python3으로 업데이트하는 방법

• Python 3에서 코드 베이스를 다시 작성하세요

• 이식 과정을 이용하세요

방법 1: 전체 코드 베이스를 다시 작성

코드 베이스를 업그레이드하는 이 방법은 소규모 소프트웨어를 구축할 때만 유용합니다. 이는 코드베이스를 업그레이드하는 사람이라면 누구나 전체 코드베이스가 어떻게 작동하는지에 대한 일반적인 이해가 필요하기 때문입니다. Python 3에서 코드를 다시 작성하면 Python 3의 성능과 사용 용이성을 실현하여 코드를 더 짧고 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 또한 다른 방법을 사용하여 코드 베이스를 마이그레이션하는 경우 전체 코드 베이스가 마이그레이션될 때까지 Python 3.x 기능을 구현하는 데 문제가 있을 수 있습니다. 코드베이스를 다시 작성하면 이 문제가 해결되었으며 오랫동안 원했던 코드 블록을 업그레이드할 수 있는 기회도 생겼습니다.

그러나 이 방법은 코드 베이스의 확장 가능한 크기가 작은 경우에만 작동합니다.

방법 2: 포팅 프로세스 사용

한편, 문서에 공식적으로 설명된 Python 포팅 프로세스를 사용할 수 있습니다. 높은 수준에서 보면, 이 이식은 3단계 과정으로 이루어집니다 -

• 자동 변환

• 수동 변경

• 런타임 확인 및 수정

그러나 이 모든 것을 위한 전제 조건은 먼저 Python 3과 관련 패키지 및 라이브러리를 설치하는 것입니다. Windows 프로세스를 살펴보겠습니다.

다운로드 및 설치 -

https://www.python.org/ftp/python/3.7.4/python-3.7.4.exe

이렇게 하면 Python 소프트웨어가 설치됩니다. 그런 다음 공식 Python 2에서 Python 3로 포팅 모듈 또는 소프트웨어(예: 2to3 등)를 사용하여 포팅 프로세스를 시작할 수 있습니다. 이렇게 하면 코드가 Python 3으로 포팅되지만 다음 문제에 유의해야 합니다. -

Python3 호환성을 나타내기 위해 Setup.py 파일을 업데이트했습니다

설치 파일의 분류자는 프로그래밍 언어 :: Python :: 3을 포함하도록 업데이트되어야 합니다. 이렇게 하면 Python 3 또는 일부 버전만 코딩 환경에 존재할 수 있으므로(버전별 분류자도 사용 가능) 불필요한 Python 2 코드로의 역추적을 방지할 수 있습니다. 이는 코드 무결성을 유지하는 데 큰 도움이 되며 전체 코드베이스가 Python 3에만 존재하도록 허용합니다.

현대적이거나 미래 지향적인 스크립트를 사용하세요

Python 3은 이전 버전과 호환되지 않으므로 코드 베이스의 모든 스크립트를 Python 3 표준으로 업그레이드해야 합니다. 여기에서는 업그레이드해야 하는 각 모듈의 시작 부분에 Modernize 또는 Futurize와 같은 스크립트를 사용할 수 있습니다. 모든 Python 기능이 모듈에서 사용되는 것은 아니지만, 모듈의 원활한 작동을 보장하려면 일부 기본 기능을 현대화해야 합니다. 따라서 안전을 위해 공식 Python 문서에서는 다음 코드를 추가할 것을 권장합니다. -

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이렇게 하면 일부 기본 종속성으로 인해 현재 코드가 Python 3에서 성능이 저하되거나 작동이 중지되지 않습니다. 그러나 더 나은 접근 방식은 Pylink 프로젝트를 사용하는 것입니다. 여기서 --py3k 플래그는 코드가 Python 3 호환성에서 벗어날 때를 나타내는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 Modernize 또는 Futurize 스크립트가 각 블록의 시작 부분에서 개별적으로 실행되는 것을 방지할 수 있으므로 코드가 짧아지고 오류가 줄어듭니다. 하지만 Pylint는 Python 3.4 이상만 지원한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

버전 호환성을 보장하기 위해 가져올 때 기능 감지를 사용하세요

어떤 경우에는 Python 2 코드 베이스에 Python 3에서 실행되지 않는 모듈이 포함될 수 있습니다. 기능 감지를 사용하면 이전 프로젝트가 Python 3 버전을 지원하는지 여부를 확인할 수 있습니다. 버전 감지 대신 기능 감지를 사용하여 사용해야 하는 올바른 버전을 확인하는 것이 더 안전한 접근 방식이며 향후 더 많은 문제를 방지할 수 있습니다.

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바이너리 데이터와 텍스트 데이터를 비교할 때 확인하세요

Python 3에서는 텍스트와 바이너리 데이터 유형을 노골적으로 혼합하면 오류가 발생할 수 있습니다. 하지만 이 검사는 다른 Python 라이브러리를 사용하여 자동으로 수행할 수 없으므로 사용자 정의 코드 블록을 실행하여 문자열과 바이너리 기반 데이터를 비교하는 것이 더 좋습니다. 그 이유는 Python 3바이트가 이전 버전의 이전 str과 다르게 동작하기 때문입니다. Python 마찬가지입니다.

좋은 테스트 범위를 가지고 있습니다

버그를 방지하고 필요한 부분만 변경하여 코드를 업그레이드하는 데 필요한 시간을 줄이려면 좋은 테스트 범위를 확보하는 것이 중요합니다. Coverage.py와 같은 도구는 실행된 것과 오류 사이의 차이점을 찾아 오류의 정확한 위치를 찾는 상황에서 큰 도움이 될 수 있습니다.

결론

여기에서는 대규모 소프트웨어 코드베이스를 Python 2에서 Python 3으로 마이그레이션하는 몇 가지 방법과 우리가 알아야 할 몇 가지 제한 사항 및 사용할 수 있는 몇 가지 유용한 방법을 살펴보았습니다. 그러나 프로세스는 고려되는 코드 베이스와 프로젝트에 사용되는 라이브러리 및 모듈에 따라 어느 정도 달라질 수 있습니다. 이러한 일반적인 단계를 통해 실제로 대부분의 코드 기반을 Python 3으로 변환하고 전반적으로 좋은 방식으로 Python 코드를 현대화할 수 있습니다.

위 내용은 대규모 Python 2 코드베이스를 Python 3으로 업데이트하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!