怎么把应用迁移到Python3中
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1、使用 2to3
从几年前开始,Python 在你或许还不知道的情况下就已经自带了一个名叫 2to3 的脚本,它可以帮助你实现大部分代码从 Python 2 到 Python 3 的自动转换。
下面是一段使用 Python 2.6 编写的代码:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- mystring = u'abcdé' print ord(mystring[-1])
对其执行 2to3 脚本:
$ 2to3 example.py RefactoringTool: Refactored example.py --- example.py (original) +++ example.py (refactored) @@ -1,5 +1,5 @@ #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- -mystring = u'abcdé' -print ord(mystring[-1]) +mystring = 'abcdé' +print(ord(mystring[-1])) RefactoringTool: Files that need to be modified: RefactoringTool: example.py
在默认情况下,2to3 只会对迁移到 Python 3 时必须作出修改的代码进行标示,在输出结果中显示的 Python 3 代码是直接可用的,但你可以在 2to3 加上 -w 或者 --write 参数,这样它就可以直接按照给出的方案修改你的 Python 2 代码文件了。
$ 2to3 -w example.py [...] RefactoringTool: Files that were modified: RefactoringTool: example.py
2to3 脚本不仅仅对单个文件有效,你还可以把它用于一个目录下的所有 Python 文件,同时它也会递归地对所有子目录下的 Python 文件都生效。
2、使用 Pylint 或 Pyflakes
有一些不良的代码在 Python 2 下运行是没有异常的,在 Python 3 下运行则会或多或少报出错误,这种情况并不鲜见。因为这些不良代码无法通过语法转换来修复,所以 2to3 对它们没有效果,但一旦使用 Python 3 来运行就会产生报错。
要找出这种问题,你需要使用 Pylint 、 Pyflakes (或 flake8 封装器)这类工具。其中我更喜欢 Pyflakes,它会忽略代码风格上的差异,在这一点上它和 Pylint 不同。尽管代码优美是 Python 的一大特点,但在代码迁移的层面上,“让代码功能保持一致”无疑比“让代码风格保持一致”重要得多。
以下是 Pyflakes 的输出样例:
$ pyflakes example/maths example/maths/enum.py:19: undefined name 'cmp' example/maths/enum.py:105: local variable 'e' is assigned to but never used example/maths/enum.py:109: undefined name 'basestring' example/maths/enum.py:208: undefined name 'EnumValueCompareError' example/maths/enum.py:208: local variable 'e' is assigned to but never used
上面这些由 Pyflakes 输出的内容清晰地给出了代码中需要修改的问题。相比之下,Pylint 会输出多达 143 行的内容,而且多数是诸如代码缩进这样无关紧要的问题。
值得注意的是第 19 行这个容易产生误导的错误。从输出来看你可能会以为 cmp 是一个在使用前未定义的变量,实际上 cmp 是 Python 2 的一个内置函数,而它在 Python 3 中被移除了。而且这段代码被放在了 try 语句块中,除非认真检查这段代码的输出值,否则这个问题很容易被忽略掉。
try: result = cmp(self.index, other.index) except: result = 42 return result
在代码迁移过程中,你会发现很多原本在 Python 2 中能正常运行的函数都发生了变化,甚至直接在 Python 3 中被移除了。例如 PySide 的绑定方式发生了变化、importlib 取代了 imp 等等。这样的问题只能见到一个解决一个,而涉及到的功能需要重构还是直接放弃,则需要你自己权衡。但目前来说,大多数问题都是已知的,并且有 完善的文档记录 。所以难的不是修复问题,而是找到问题,从这个角度来说,使用 Pyflake 是很有必要的。
3、修复被破坏的 Python 2 代码
尽管 2to3 脚本能够帮助你把代码修改成兼容 Python 3 的形式,但对于一个完整的代码库,它就显得有点无能为力了,因为一些老旧的代码在 Python 3 中可能需要不同的结构来表示。在这样的情况下,只能人工进行修改。
例如以下代码在 Python 2.6 中可以正常运行:
class CLOCK_SPEED: TICKS_PER_SECOND = 16 TICK_RATES = [int(i * TICKS_PER_SECOND) for i in (0.5, 1, 2, 3, 4, 6, 8, 11, 20)] class FPS: STATS_UPDATE_FREQUENCY = CLOCK_SPEED.TICKS_PER_SECOND
类似 2to3 和 Pyflakes 这些自动化工具并不能发现其中的问题,但如果上述代码使用 Python 3 来运行,解释器会认为 CLOCK_SPEED.TICKS_PER_SECOND 是未被明确定义的。因此就需要把代码改成面向对象的结构:
class CLOCK_SPEED: def TICKS_PER_SECOND(): TICKS_PER_SECOND = 16 TICK_RATES = [int(i * TICKS_PER_SECOND) for i in (0.5, 1, 2, 3, 4, 6, 8, 11, 20)] return TICKS_PER_SECOND class FPS: STATS_UPDATE_FREQUENCY = CLOCK_SPEED.TICKS_PER_SECOND()
你也许会认为如果把 TICKS_PER_SECOND() 改写为一个构造函数(用 __init__ 函数设置默认值)能让代码看起来更加简洁,但这样就需要把这个方法的调用形式从 CLOCK_SPEED.TICKS_PER_SECOND() 改为 CLOCK_SPEED() 了,这样的改动或多或少会对整个库造成一些未知的影响。如果你对整个代码库的结构烂熟于心,那么你确实可以随心所欲地作出这样的修改。但我通常认为,只要我做出了修改,都可能会影响到其它代码中的至少三处地方,因此我更倾向于不使代码的结构发生改变。
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