目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年 11 月，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从 Python 2 转向 Python 3 成为了正在面临的重大问题。来自莫斯科大学的 Alex Rogozhnikov 博士为我们整理了一份代码迁移指南。
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。
但是，Python 2 和 Python 3 长期共存于 Python 生态系统中，很多数据科学家仍然使用 Python 2。2019 年底，Numpy 等很多科学计算工具都将停止支持 Python 2，而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本将只支持 Python 3。
为了使 Python 2 向 Python 3 的转换更加轻松，我收集了一些 Python 3 的功能，希望对大家有用。
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：
from pathlib import Path
dataset = 'wiki_images'
datasets_root = Path('/path/to/datasets/')
train_path = datasets_root / dataset / 'train'
test_path = datasets_root / dataset / 'test'
for image_path in train_path.iterdir():
with image_path.open() as f: # note, open is a method of Path object
# do something with an image
Python 2 总是试图使用字符串级联（准确，但不好），现在有了 pathlib，代码安全、准确、可读性强。
此外，pathlib.Path 具备大量方法，这样 Python 新用户就不用每个方法都去搜索了：
p.exists()
p.is_dir()
p.parts()
p.with_name('sibling.png') # only change the name, but keep the folderp.with_suffix('.jpg') # only change the extension, but keep the folder and the name
p.chmod(mode)
p.rmdir()
pathlib 会节约大量时间，详见：
文档：https://docs.python.org/3/library/pathlib.html；
参考信息：https://pymotw.com/3/pathlib/。
类型提示（Type hinting）成为语言的一部分
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）。
类型提示被引入 Python，以帮助处理越来越复杂的项目，使机器可以更好地进行代码验证。而之前需要不同的模块使用自定义方式在文档字符串中指定类型（注意：PyCharm 可以将旧的文档字符串转换成新的类型提示）。
下列代码是一个简单示例，可以处理不同类型的数据（这就是我们喜欢 Python 数据栈之处）。
def repeat_each_entry(data): """ Each entry in the data is doubled""" index = numpy.repeat(numpy.arange(len(data)), 2) return data[index]
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：
repeat_each_entry(pandas.Series(data=[0, 1, 2], index=[3, 4, 5])) # returns Series with Nones inside
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。
def repeat_each_entry(data: Union[numpy.ndarray, bcolz.carray]):
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。
类型提示 → 运行时的类型检查
默认情况下，函数注释不会影响代码的运行，不过它也只能帮你指出代码的意图。
但是，你可以在运行时中使用 enforce 等工具强制进行类型检查，这可以帮助你调试代码（很多情况下类型提示不起作用）。
@enforce.runtime_validation
def foo(text: str) -> None:
print(text)
foo('Hi') # ok
foo(5) # fails
@enforce.runtime_validation
def any2(x: List[bool]) -> bool:
return any(x)
any ([False, False, True, False]) # True
any2([False, False, True, False]) # True
any (['False']) # True
any2(['False']) # fails
any ([False, None, "", 0]) # False
any2([False, None, "", 0]) # fails
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。
# Python 3 from astropy import units as u @u.quantity_input() def frequency(speed: u.meter / u.s, wavelength: u.m) -> u.terahertz: return speed / wavelength frequency(speed=300_000 * u.km / u.s, wavelength=555 * u.nm) # output: 540.5405405405404 THz, frequency of green visible light
如果你拥有 Python 表格式科学数据（不必要太多），你应该尝试一下 astropy。你还可以定义针对某个应用的装饰器，用同样的方式来控制／转换输入和输出。
通过 @ 实现矩阵乘法
下面，我们实现一个最简单的机器学习模型，即带 L2 正则化的线性回归：
# l2-regularized linear regression: || AX - b ||^2 + alpha * ||x||^2 -> min# Python 2 X = np.linalg.inv(np.dot(A.T, A) + alpha * np.eye(A.shape[1])).dot(A.T.dot(b)) # Python 3 X = np.linalg.inv(A.T @ A + alpha * np.eye(A.shape[1])) @ (A.T @ b)
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。
import glob
# Python 2
found_images = \
glob.glob('/path/*.jpg') \
+ glob.glob('/path/*/*.jpg') \
+ glob.glob('/path/*/*/*.jpg') \
+ glob.glob('/path/*/*/*/*.jpg') \
+ glob.glob('/path/*/*/*/*/*.jpg')
# Python 3
found_images = glob.glob('/path/**/*.jpg', recursive=True)
python3 中更好的选择是使用 pathlib：
# Python 3
found_images = pathlib.Path('/path/').glob('**/*.jpg')
Print 在 Python3 中是函数
Python 3 中使用 Print 需要加上麻烦的圆括弧，但它还是有一些优点。
使用文件描述符的简单句法：
print >>sys.stderr, "critical error" # Python 2
print("critical error", file=sys.stderr) # Python 3
在不使用 str.join 下输出 tab-aligned 表格：
# Python 3 print(*array, sep='\t') print(batch, epoch, loss, accuracy, time, sep='\t')
修改与重新定义 print 函数的输出：
# Python 3 _print = print # store the original print function def print(*args, **kargs): pass # do something useful, e.g. store output to some file
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：
@contextlib.contextmanager
def replace_print():
import builtins
_print = print # saving old print function
# or use some other function here
builtins.print = lambda *args, **kwargs: _print('new printing', *args, **kwargs)
yield
builtins.print = _print
with replace_print():
上面并不是一个推荐的方法，因为它会引起系统的不稳定。
print 函数可以加入列表解析和其它语言构建结构。
# Python 3
result = process(x) if is_valid(x) else print('invalid item: ', x)
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：
# Python 2
print('{batch:3} {epoch:3} / {total_epochs:3} accuracy: {acc_mean:0.4f}±{acc_std:0.4f} time: {avg_time:3.2f}'.format(
batch=batch, epoch=epoch, total_epochs=total_epochs,
acc_mean=numpy.mean(accuracies), acc_std=numpy.std(accuracies),
avg_time=time / len(data_batch)))# Python 2 (too error-prone during fast modifications, please avoid):
print('{:3} {:3} / {:3} accuracy: {:0.4f}±{:0.4f} time: {:3.2f}'.format(
batch, epoch, total_epochs, numpy.mean(accuracies), numpy.std(accuracies),
time / len(data_batch)))
样本输出：
120 12 / 300 accuracy: 0.8180±0.4649 time: 56.60
f-strings 即格式化字符串在 Python 3.6 中被引入：
# Python 3.6+
print(f'{batch:3} {epoch:3} / {total_epochs:3} accuracy: {numpy.mean(accuracies):0.4f}±{numpy.std(accuracies):0.4f} time: {time / len(data_batch):3.2f}')
另外，写查询语句时非常方便：
query = f"INSERT INTO STATION VALUES (13, '{city}', '{state}', {latitude}, {longitude})"
「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）。
data = pandas.read_csv('timing.csv')
velocity = data['distance'] / data['time']
Python 2 中的结果依赖于『时间』和『距离』（例如，以米和秒为单位）是否被保存为整数。
在 Python 3 中，结果的表示都是精确的，因为除法的结果是浮点数。
另一个案例是整数除法，现在已经作为明确的运算：
n_gifts = money // gift_price # correct for int and float arguments
注意，该运算可以应用到内建类型和由数据包（例如，numpy 或 pandas）提供的自定义类型。
严格排序
# All these comparisons are illegal in Python 3 3 < '3' 2 < None (3, 4) < (3, None) (4, 5) < [4, 5] # False in both Python 2 and Python 3 (4, 5) == [4, 5]
防止不同类型实例的偶然性的排序。
sorted([2, '1', 3]) # invalid for Python 3, in Python 2 returns [2, 3, '1']
在处理原始数据时帮助发现存在的问题。
旁注：对 None 的合适检查是（两个版本的 Python 都适用）：
if a is not None: pass if a: # WRONG check for None pass
自然语言处理的 Unicode
s = '您好' print(len(s)) print(s[:2])
输出：
Python 2: 6\
Python 3: 2\n 您好.
x = u'со' x += 'co' # ok x += 'со' # fail
Python 2 在此失败了，而 Python 3 可以如期工作（因为我在字符串中使用了俄文字母）。
在 Python 3 中 strs 是 Unicode 字符串，对非英语文本的 NLP 处理更加方便。
还有其它有趣的方面，例如：
'a' < type < u'a' # Python 2: True 'a' < u'a' # Python 2: False
from collections import Counter
Counter('Möbelstück')
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。
import json
x = {str(i):i for i in range(5)}
json.loads(json.dumps(x))
# Python 2
{u'1': 1, u'0': 0, u'3': 3, u'2': 2, u'4': 4}
# Python 3
{'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}
它同样适用于**kwargs（在 Python 3.6+版本中）：它们的顺序就像参数中显示的那样。当设计数据流程时，顺序至关重要，以前，我们必须以这样繁琐的方式来编写：
from torch import nn
# Python 2
model = nn.Sequential(OrderedDict([
('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
('relu1', nn.ReLU()),
('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
('relu2', nn.ReLU())
]))
# Python 3.6+, how it *can* be done, not supported right now in pytorch
model = nn.Sequential(
conv1=nn.Conv2d(1,20,5), relu1=nn.ReLU(),
conv2=nn.Conv2d(20,64,5), relu2=nn.ReLU()))
注意到了吗？名称的唯一性也会被自动检查。
迭代地拆封
# handy when amount of additional stored info may vary between experiments, but the same code can be used in all cases model_paramteres, optimizer_parameters, *other_params = load(checkpoint_name) # picking two last values from a sequence *prev, next_to_last, last = values_history # This also works with any iterables, so if you have a function that yields e.g. qualities, # below is a simple way to take only last two values from a list *prev, next_to_last, last = iter_train(args)
默认的 pickle 引擎为数组提供更好的压缩
# Python 2 import cPickle as pickle import numpy print len(pickle.dumps(numpy.random.normal(size=[1000, 1000]))) # result: 23691675 # Python 3import pickle import numpy len(pickle.dumps(numpy.random.normal(size=[1000, 1000])))# result: 8000162
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
labels =predictions = [model.predict(data) for data, labels in dataset] # labels are overwritten in Python 2 # labels are not affected by comprehension in Python 3
关于 super()
Python 2 的 super（...）是代码错误中的常见原因。
# Python 2 class MySubClass(MySuperClass): def __init__(self, name, **options): super(MySubClass, self).__init__(name='subclass', **options) # Python 3 class MySubClass(MySuperClass): def __init__(self, name, **options): super().__init__(name='subclass', **options)
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。
多种拆封（unpacking）
在 Python3 中融合两个字典的代码示例：
x = dict(a=1, b=2)
y = dict(b=3, d=4)
# Python 3.5+
z = {**x, **y}
# z = {'a': 1, 'b': 3, 'd': 4}, note that value for `b` is taken from the latter dict.
aame 方法对于列表（list）、元组（tuple）和集合（set）都是有效的（a、b、c 是任意的可迭代对象）：
[*a, *b, *c] # list, concatenating
(*a, *b, *c) # tuple, concatenating
{*a, *b, *c} # set, union
对于*args 和 **kwargs，函数也支持额外的 unpacking：
Python 3.5+
do_something(**{**default_settings, **custom_settings})
# Also possible, this code also checks there is no intersection between keys of dictionaries
do_something(**first_args, **second_args)
只带关键字参数的 API
我们考虑这个代码片段：
model = sklearn.svm.SVC(2, 'poly', 2, 4, 0.5)
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：
class SVC(BaseSVC): def __init__(self, *, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, ... )
现在，用户需要明确规定参数 sklearn.svm.SVC(C=2, kernel='poly', degree=2, gamma=4, coef0=0.5) 的命名。
这种机制使得 API 同时具备了可靠性和灵活性。
小调：math 模块中的常量
# Python 3 math.inf # 'largest' number math.nan # not a number max_quality = -math.inf # no more magic initial values! for model in trained_models: max_quality = max(max_quality, compute_quality(model, data))
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：
isinstance(x, numbers.Integral) # Python 2, the canonical way isinstance(x, (long, int)) # Python 2 isinstance(x, int) # Python 3, easier to remember
其他
Enums 有理论价值，但是字符串输入已广泛应用在 python 数据栈中。Enums 似乎不与 numpy 交互，并且不一定来自 pandas。
协同程序也非常有希望用于数据流程，但还没有出现大规模应用。
Python 3 有稳定的 ABI
Python 3 支持 unicode（因此ω = Δφ / Δt 也 okay），但你最好使用好的旧的 ASCII 名称
一些库比如 jupyterhub(jupyter in cloud)、django 和新版 ipython 只支持 Python 3，因此对你来讲没用的功能对于你可能只想使用一次的库很有用。
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(lambda x, (y, z): x, z, dict.items())
然而，它依然完美适用于不同的理解：
{x:z for x, (y, z) in d.items()}
通常，理解在 Python 2 和 3 之间可以更好地「翻译」。
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。
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。
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