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Python 3.x引入了一些与Python 2不兼容的关键字和特性，在Python 2中，可以通过内置的__future__模块导入这些新内容。如果你希望在Python 2环境下写的代码也可以在Python 3.x中运行，那么建议使用__future__模块。例如，如果希望在Python 2中拥有Python 3.x的整数除法行为，可以通过下面的语句导入相应的模块。
Python
1
from __future__ import division
下表列出了__future__中其他可导入的特性：
特性
可选版本
强制版本
效果
nested_scopes2.1.0b12.2PEP 227:
Statically Nested Scopes
generators2.2.0a12.3PEP 255:
Simple Generators
division2.2.0a23.0PEP 238:
Changing the Division Operator
absolute_import2.5.0a13.0PEP 328:
Imports: Multi-Line and Absolute/Relative
with_statement2.5.0a12.6PEP 343:
The “with” Statement
print_function2.6.0a23.0PEP 3105:
Make print a function
unicode_literals2.6.0a23.0PEP 3112:
Bytes literals in Python 3000
示例：
Python
1
from platform import python_version
print函数
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虽然print语法是Python 3中一个很小的改动，且应该已经广为人知，但依然值得提一下：Python 2中的print语句被Python 3中的print()函数取代，这意味着在Python 3中必须用括号将需要输出的对象括起来。
在Python 2中使用额外的括号也是可以的。但反过来在Python 3中想以Python2的形式不带括号调用print函数时，会触发SyntaxError。
Python 2
Python
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print 'Python', python_version()
print 'Hello, World!'
print('Hello, World!')
print "text", print 'print more text on the same line'
Python
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Python 2.7.6
Hello, World!
Hello, World!
text print more text on the same line
Python 3
Python
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print('Python', python_version())
print('Hello, World!')
print("some text,", end="")
print(' print more text on the same line')
Python
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Python 3.4.1
Hello, World!
some text, print more text on the same line
Python
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print 'Hello, World!'
Python
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File "<ipython-input-3-139a7c5835bd>", line 1
print 'Hello, World!'
^
SyntaxError: invalid syntax
注意：
在Python中，带不带括号输出”Hello World”都很正常。但如果在圆括号中同时输出多个对象时，就会创建一个元组，这是因为在Python 2中，print是一个语句，而不是函数调用。
Python
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print 'Python', python_version()
print('a', 'b')
print 'a', 'b'
Python
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Python 2.7.7
('a', 'b')
a b
整数除法
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由于人们常常会忽视Python 3在整数除法上的改动（写错了也不会触发Syntax Error），所以在移植代码或在Python 2中执行Python 3的代码时，需要特别注意这个改动。
所以，我还是会在Python 3的脚本中尝试用float(3)/2或 3/2.0代替3/2，以此来避免代码在Python 2环境下可能导致的错误（或与之相反，在Python 2脚本中用from __future__ import division来使用Python 3的除法）。
Python 2
Python
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print 'Python', python_version()
print '3 / 2 =', 3 / 2
print '3 // 2 =', 3 // 2
print '3 / 2.0 =', 3 / 2.0
print '3 // 2.0 =', 3 // 2.0
Python
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Python 2.7.6
3 / 2 = 1
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0
Python 3
Python
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print('Python', python_version())
print('3 / 2 =', 3 / 2)
print('3 // 2 =', 3 // 2)
print('3 / 2.0 =', 3 / 2.0)
print('3 // 2.0 =', 3 // 2.0)
Python
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Python 3.4.1
3 / 2 = 1.5
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0
Unicode
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Python 2有基于ASCII的str()类型，其可通过单独的unicode()函数转成unicode类型，但没有byte类型。
而在Python 3中，终于有了Unicode（utf-8）字符串，以及两个字节类：bytes和bytearrays。
Python 2
Python
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print 'Python', python_version()
Python
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Python 2.7.6
Python
1
print type(unicode('this is like a python3 str type'))
Python
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<type 'unicode'>
Python
1
print type(b'byte type does not exist')
Python
1
<type 'str'>
Python
1
print 'they are really' + b' the same'
Python
1
they are really the same
Python
1
print type(bytearray(b'bytearray oddly does exist though'))
Python
1
<type 'bytearray'>
Python 3
Python
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print('Python', python_version())
print('strings are now utf-8 u03BCnicou0394é!')
Python
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Python 3.4.1
strings are now utf-8 μnicoΔé!
Python
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print('Python', python_version(), end="")
print(' has', type(b' bytes for storing data'))
Python
1
Python 3.4.1 has <class 'bytes'>
Python
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print('and Python', python_version(), end="")
print(' also has', type(bytearray(b'bytearrays')))
Python
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and Python 3.4.1 also has <class 'bytearray'>
Python
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'note that we cannot add a string' + b'bytes for data'
Python
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---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-d3e8942ccf81>in <module>()
---->1 'note that we cannot add a string' + b'bytes for data'
TypeError: Can't convert 'bytes' object to str implicitly
xrange
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在Python 2.x中，经常会用xrange()创建一个可迭代对象，通常出现在“for循环”或“列表/集合/字典推导式”中。
这种行为与生成器非常相似（如”惰性求值“），但这里的xrange-iterable无尽的，意味着可能在这个xrange上无限迭代。
由于xrange的“惰性求知“特性，如果只需迭代一次（如for循环中），range()通常比xrange()快一些。不过不建议在多次迭代中使用range()，因为range()每次都会在内存中重新生成一个列表。
在Python 3中，range()的实现方式与xrange()函数相同，所以就不存在专用的xrange()（在Python 3中使用xrange()会触发NameError）。
Python
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import timeit
n = 10000
def test_range(n):
return for i in range(n):
pass
def test_xrange(n):
for i in xrange(n):
pass
Python 2
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print 'Python', python_version()
print 'ntiming range()'
%timeit test_range(n)
print 'nntiming xrange()'
%timeit test_xrange(n)
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Python 2.7.6
timing range()
1000 loops, best of 3: 433 µs per loop
timing xrange()
1000 loops, best of 3: 350 µs per loop
Python 3
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print('Python', python_version())
print('ntiming range()')
%timeit test_range(n)
Python
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Python 3.4.1
timing range()
1000 loops, best of 3: 520 µs per loop
Python
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print(xrange(10))
Python
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NameError Traceback (most recent call last)
in ()
---->1 print(xrange(10))
NameError: name 'xrange' is not defined
Python 3中的range对象中的__contains__方法
另一个值得一提的是，在Python 3.x中，range有了一个新的__contains__方法。__contains__方法可以有效的加快Python 3.x中整数和布尔型的“查找”速度。
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x = 10000000
def val_in_range(x, val):
return val in range(x)
def val_in_xrange(x, val):
return val in xrange(x)
print('Python', python_version())
assert(val_in_range(x, x/2) == True)
assert(val_in_range(x, x//2) == True)
%timeit val_in_range(x, x/2)
%timeit val_in_range(x, x//2)
Python
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Python 3.4.1
1 loops, best of 3: 742 ms per loop
1000000 loops, best of 3: 1.19 µs per loop
根据上面的timeit的结果，查找整数比查找浮点数要快大约6万倍。但由于Python 2.x中的range或xrange没有__contains__方法，所以在Python 2中的整数和浮点数的查找速度差别不大。
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print 'Python', python_version()
assert(val_in_xrange(x, x/2.0) == True)
assert(val_in_xrange(x, x/2) == True)
assert(val_in_range(x, x/2) == True)
assert(val_in_range(x, x//2) == True)
%timeit val_in_xrange(x, x/2.0)
%timeit val_in_xrange(x, x/2)
%timeit val_in_range(x, x/2.0)
%timeit val_in_range(x, x/2)
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Python 2.7.7
1 loops, best of 3: 285 ms per loop
1 loops, best of 3: 179 ms per loop
1 loops, best of 3: 658 ms per loop
1 loops, best of 3: 556 ms per loop
以下是伯乐在线从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。
Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
Cubes：轻量级Python OLAP框架
Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。
Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架
Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。
Pulsar：Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。
Web2py：全栈式Web框架
Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。
Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。
Buildbot：基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。
Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。
Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。
webpy: 轻量级的Python Web框架
webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Scrapy：Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。
