Python 2.7.13 是一个已经停止维护的旧版本，而 Python 3 是目前和未来的主流，所有新项目都应该使用 Python 3。
（图片来源网络，侵删）
Python 2.7.13 是 Python 2.x 系列的最后一个次要版本发布于 2025 年，主要用于“平稳过渡”，自 2025 年 1 月 1 日起，Python 2 已完全停止官方支持,这意味着它不再接收安全补丁或错误修复。
详细对比
下面我们从几个关键维度进行详细对比。
核心哲学与设计理念
-
Python 2 (2.7.13):
print是语句:print "Hello, World!"或print("Hello", "World")。- 整数除法: 两个整数相除，结果会自动截断为整数。
5 / 2的结果是2,这常常是初学者错误的来源。 unicode和str混乱: 字符串类型分为str(字节串) 和unicode(文本字符串)，默认的"hello"是str类型,处理非英文字符非常麻烦。range()返回列表:range(5)会生成一个内存中的列表[0, 1, 2, 3, 4]，当生成大范围数字时,会消耗大量内存。- 没有
nonlocal关键字: 在闭包中修改外部函数的变量，只能使用全局变量,这破坏了封装性。
-
Python 3:
（图片来源网络，侵删）print()是函数:print("Hello, World!")，这使得print的行为更统一，可以像其他函数一样使用参数（如sep,end）。- 真除法:
5 / 2的结果是5，要获取整数除法结果，需要使用 运算符，即5 // 2的结果是2,这更符合数学直觉。 - 清晰的字符串模型: 统一了字符串类型。
str类型专门用于存储文本（Unicode 字符串），s = "你好"。bytes类型专门用于存储原始字节，b"hello"。- 这从根本上解决了 Python 2 的字符编码混乱问题。
range()返回迭代器:range(5)返回的是一个range对象（一个惰性计算的迭代器），只有在需要时才会生成数字，极大地节省了内存。range(1000000)不会占用 100 万个数字的内存空间。- 引入
nonlocal关键字: 允许在闭包中优雅地修改外部（非全局）函数的变量。 - 更严格的语法: 移除了许多导致歧义或容易出错的语法。
关键语法差异示例
| 特性 | Python 2.7.13 | Python 3 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 打印 | print "Hello"print "Hello", "World" |
print("Hello")print("Hello", "World") |
print 从语句变为函数 |
| 除法 | >>> 5 / 22 |
>>> 5 / 25>>> 5 // 22 |
默认为真除法， 为整数除法 |
| 字符串 | >>> s = "你好">>> type(s)<br<type 'str'>>>> u = u"你好">>> type(u)<br<type 'unicode'> |
>>> s = "你好">>> type(s)<br<class 'str'>>>> b = b"hello">>> type(b)<class 'bytes'> |
Python 3 中 str 即 Unicode，bytes 为字节 |
| 异常处理 | try:1 / 0except ZeroDivisionError, e:print e |
try:1 / 0except ZeroDivisionError as e:print(e) |
except 语法从逗号变为 as |
| 定义函数参数 | def foo(a, b=[]):b.append(a)return b |
def foo(a, b=None):if b is None:b = []b.append(a)return b |
Python 3 中可变默认参数问题更突出，推荐使用 None 作为默认值 |
| 迭代器/列表推导式 | >>> x = range(5)>>> type(x)<type 'list'>>>> [x for x in range(5)][0, 1, 2, 3, 4] |
>>> x = range(5)>>> type(x)<class 'range'>>>> [x for x in range(5)][0, 1, 2, 3, 4] |
range() 返回内存高效的迭代器 |
| 变量作用域 | (无 nonlocal) |
def outer():x = "outer"def inner():nonlocal xx = "inner"print(x)inner()print(x) |
nonlocal 关键字解决了闭包中修改外部变量的难题 |
生态系统与库支持
-
Python 2.7.13:
- 已停止维护: 最大的问题，没有安全更新，意味着使用 Python 2 的系统可能存在安全漏洞。
- 库支持停滞: 绝大多数新的开源库和框架都只支持 Python 3，许多旧的库也不再维护，或者只发布最后一个支持 Python 2 的版本后就不再更新。
- 遗留系统: 主要存在于一些古老的、没有预算或资源进行现代化改造的企业内部系统或硬件设备中。
-
Python 3:
- 积极维护: 持续获得安全补丁、性能改进和新特性，目前最新的稳定版本是 3.12+,并且会长期支持。
- 库生态繁荣: 几乎所有现代的科学计算（NumPy, Pandas, Matplotlib）、Web 开发（Django, Flask, FastAPI）、数据科学、机器学习（TensorFlow, PyTorch）等领域的顶级库都优先支持甚至只支持 Python 3。
- 社区和文档: 所有新的教程、书籍、课程和官方文档都基于 Python 3。
如何选择？
开始一个新项目
毫无疑问，选择 Python 3。 这是唯一正确的选择，你将获得更好的性能、更清晰的语法、更安全的语言以及强大的生态系统支持。
维护一个旧的 Python 2 项目
如果你需要维护一个基于 Python 2.7.13 的旧项目,情况会复杂一些：
（图片来源网络，侵删）
- 评估迁移成本: 代码量越大、依赖的第三方库越旧，迁移到 Python 3 的成本和难度就越高。
- 权衡利弊:
- 继续使用 Python 2: 风险极高，你将无法获得安全补丁，项目会越来越脆弱,难以集成新的技术。
- 迁移到 Python 3: 虽然需要投入时间和精力，但从长远来看是绝对值得的
