


Bagaimana untuk mengemas kini pangkalan kod Python 2 yang besar kepada Python 3?
Pengenalan
Python pada asalnya bermula sebagai Python versi 2, juga dikenali sebagai "Edisi Legacy". Versi terakhir Python2 ialah Python2.7, yang telah dihentikan pada tahun 2020. Python 3.x telah diperkenalkan sebagai pengganti dengan banyak penambahbaikan dan pembetulan pepijat berbanding versi Python 2.x. Versi lama Python adalah perisian LTS, yang bermaksud ia mempunyai sokongan jangka panjang. Walau bagaimanapun, versi Python 3.x adalah versi yang tidak serasi ke belakang, menjadikannya perlu untuk menaik taraf pangkalan kod Python 2 anda kepada Python 3 untuk menikmati kemudahan penggunaan dan sokongan Python 3 sepenuhnya. Sebab terbesar pembangun menaik taraf kepada Python 3 boleh disebut sebagai a) produktiviti pembangun (memandangkan ia ditaip secara dinamik, ia sangat mudah dipelajari dan dikodkan) dan b) peningkatan prestasi, termasuk prestasi yang lebih pantas pada kebanyakan tugas.
Cara mengemas kini kepada Python3
Tulis semula pangkalan kod dalam Python 3
Gunakan proses pemindahan
Kaedah 1: Tulis semula keseluruhan asas kod
Kaedah menaik taraf pangkalan kod anda ini hanya berguna apabila membina perisian secara kecil-kecilan. Ini kerana sesiapa yang menaik taraf pangkalan kod perlu mempunyai pemahaman umum tentang cara keseluruhan pangkalan kod berfungsi. Menulis semula kod anda dalam Python 3 boleh membantu merealisasikan kuasa dan kemudahan penggunaan Python 3, menjadikan kod anda lebih pendek dan lebih cekap. Selain itu, jika anda menggunakan kaedah lain untuk memindahkan pangkalan kod anda, mungkin terdapat isu melaksanakan ciri Python 3.x sehingga keseluruhan pangkalan kod dipindahkan. Menulis semula pangkalan kod menyelesaikan masalah ini dan juga memberi kami peluang untuk menaik taraf mana-mana blok kod yang kami mahu lakukan untuk masa yang lama.
Walau bagaimanapun, kaedah ini hanya berfungsi jika asas kod mempunyai saiz berskala kecil.
Kaedah 2: Gunakan proses porting
Sebaliknya, kita boleh menggunakan proses porting Python yang diterangkan secara rasmi dalam dokumentasi. Pada tahap yang tinggi, pemindahan ini adalah proses tiga langkah -
Penukaran automatik
Perubahan manual
Pengesahan dan pembetulan masa jalan
Walau bagaimanapun, prasyarat untuk semua ini adalah terlebih dahulu memasang Python 3 dan pakej serta perpustakaan yang berkaitan. Mari lihat proses Windows.
Muat turun dan pasang -
https://www.python.org/ftp/python/3.7.4/python-3.7.4.exeIni akan memasang perisian Python. Selepas itu, anda boleh memulakan proses porting menggunakan modul atau perisian porting Python 2 hingga Python 3 rasmi (seperti 2to3, dll.). Ini akan mengalihkan kod ke Python 3, tetapi anda mesti mengetahui isu berikut -
Fail Setup.py dikemas kini untuk menunjukkan keserasian Python3
Pengkelas dalam fail pemasangan mesti dikemas kini untuk memasukkan bahasa pengaturcaraan :: Python :: 3. Ini hanya akan membenarkan Python 3 atau beberapa versinya hadir dalam persekitaran pengekodan (pengelas khusus versi juga tersedia), menghalang penjejakan balik yang tidak perlu ke dalam kod Python 2. Ini akan sangat membantu mengekalkan integriti kod dan membenarkan keseluruhan pangkalan kod hanya wujud dalam Python 3.
Gunakan skrip moden atau futuristik
Memandangkan Python 3 tidak serasi ke belakang, semua skrip dalam pangkalan kod mesti dinaik taraf kepada standard Python 3. Di sini kita boleh menggunakan skrip seperti Modernize atau Futurize pada permulaan setiap modul yang perlu dinaik taraf. Tidak semua ciri Python akan digunakan dalam modul, tetapi beberapa ciri asas mesti dimodenkan untuk memastikan operasi lancar mana-mana modul. Oleh itu, untuk berada di bahagian yang selamat, dokumentasi Python rasmi mengesyorkan menambah kod berikut -
from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function
Ini memastikan kod semasa kami tidak akan merosot dan berhenti berfungsi di bawah Python 3 disebabkan oleh beberapa kebergantungan asas. Walau bagaimanapun, pendekatan yang lebih baik ialah menggunakan projek Pylink, di mana bendera --py3k membantu menunjukkan apabila kod kami menyimpang daripada keserasian Python 3. Ini menghalang skrip Modernize atau Futurize daripada dijalankan secara individu pada permulaan setiap blok, menghasilkan kod yang lebih pendek dan lebih sedikit ralat, walaupun penting untuk ambil perhatian bahawa Pylint hanya menyokong Python 3.4 atau lebih tinggi.
Gunakan pengesanan ciri semasa mengimport untuk memastikan keserasian versi
Dalam sesetengah kes, pangkalan kod Python 2 mungkin mengandungi modul yang tidak dijalankan dalam Python 3. Dengan menggunakan pengesanan ciri, kita boleh mengetahui sama ada projek sebelumnya menyokong versi Python 3. Menggunakan pengesanan ciri dan bukannya pengesanan versi untuk menyemak versi yang betul yang perlu kami gunakan adalah pendekatan yang lebih selamat dan akan menghalang lebih banyak masalah pada masa hadapan.
try: from importlib import abc except ImportError: from importlib2 import abc
Semak apabila membandingkan data binari dan teks
Dalam Python 3, jenis data teks dan binari tidak boleh dicampur secara terang-terangan kerana ini akan menyebabkan ralat. Tetapi semakan ini tidak boleh dilakukan secara automatik menggunakan mana-mana perpustakaan Python lain, jadi lebih baik menjalankan blok kod tersuai untuk membandingkan rentetan dan data berasaskan binari, sebabnya Python 3 bait berkelakuan berbeza seperti str lama dalam versi lama. daripada Python Sama.
Mempunyai liputan ujian yang baik
Mempunyai liputan ujian yang baik adalah penting untuk mengelakkan pepijat dan mengurangkan masa yang diperlukan untuk menaik taraf kod anda dengan menukar hanya jika perlu. Alat seperti Coverage.py boleh membantu dalam situasi ini, mencari lokasi sebenar ralat dengan mencari perbezaan antara perkara yang telah dilaksanakan dan ralat.
Kesimpulan
Di sini kami melihat beberapa cara untuk memindahkan pangkalan kod perisian yang besar daripada Python 2 kepada Python 3, bersama-sama dengan beberapa batasan yang harus kami ketahui dan beberapa kaedah berguna yang boleh kami gunakan. Walau bagaimanapun, prosesnya mungkin berbeza-beza bergantung pada asas kod yang dipertimbangkan dan perpustakaan serta modul yang digunakan dalam projek. Langkah-langkah umum ini benar-benar boleh menukar kebanyakan asas kod kepada Python 3 dan memodenkan kod Python dengan cara yang baik secara keseluruhan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengemas kini pangkalan kod Python 2 yang besar kepada Python 3?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
