为什么迁移至 Python 3 这么难?

阅读数:3 2020 年 3 月 24 日 14:30

为什么迁移至Python 3这么难?

2020 年 1 月 1 日,Python 2 的生命周期正式截止,Python 核心开发人员也宣布即将不再提供该版本的安全更新,并建议用户尽快迁移至 Python 3。然而问题也在此时出现了,不论 Python 3 有多少优点,迁移的过程对于用户来说都极其痛苦,但是如果不这么做的话,又会有其他问题出现。对此,开发者只剩一声长叹,难啊!

迁移至 Python 3,用户怨声载道

2020 年 3 月 4 日,一位用户在 Twitter 上吐槽:

为什么迁移至Python 3这么难?

他的大概意思是:“每个人都坚持要摆脱 Python 2,但这样的做法却将我们拥有的所有功能完善且有用的 Python 2 代码从资产变成负债。”

随后他又举例说:

为什么迁移至Python 3这么难?

“自 2011 年用 Python 2 编写以来,我的 milter 实现一直是完全稳定的。现在,我不得不破坏它的稳定性,因为 Python 2 没法用了。”

有同样感受的人不只是他一个,尤其是那些大公司的开发人员。

2013 年, Facebook 计划将代码迁移至 Python 3 ,但是从产生这个想法到真正交付,一共花费了四年的时间,代码迁移仅仅是难题的开始,更重要的是让自己的员工使用并适应 Python 3;另有 LinkedIn 进行的“旷日持久战”,550 个代码存储库(库、应用程序和服务)要迁移、上百万行的代码要处理,还有内部用于持续集成 / 持续交付(CI/CD)框架、命令行接口以及部署和数据科学工具,这种散乱的非整体式环境用 Warsaw 的话来说“包括数百种独立的微服务和工具,外加几十个支持库。

如此浩瀚的工程,花费的时间、精力都是巨大的,参与其中的人怨声载道,甚至有人将其称之为“噩梦般的工作”。然而当庞大的迁移终于完成,新的问题又出现了。

跨平台的分布式版本控制软件 Mercurial 就是 Python 编写的,所以对于向 Python 3 的迁移,Mercurial 也是非常的积极。在经历了同样大规模的迁移后,问题暴露了出来,负责 Mercurial 运维工作的工程师 Gregory Szorc 在博客上进行了一番吐槽:

简而言之,我将 Mercurial 和其他项目移植到 Python 3 的经验极大地破坏了我对 Python 的理解。从语言到热情的社区,我一直以来都对 Python 充满爱,但我仍在努力理解 Python 如何通过选择他们所做的过渡计划来设法给社区带来如此多的困难。

Python 3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布,社区花了十年的时间来接受它。这应该被普遍认为是失败的。

我真的对 Python 很不满意。移植到 Python 3 所需的工作量惊人。对于 Mercurial 而言,Python 3 引入了很多问题,但并不能解决很多问题。我们在泥泞中摸爬滚打了好几年,直到最终陷入比我们开始时更糟的状态。我敢肯定,几年后它将变得更好。但是在此之前,我们要经历 5 年以上的过渡期。官方宣称 Python 3 过渡会对项目造成破坏和干扰,这是一种太轻描淡写的说法。

问题出在哪里?

Python 3 的迁移为什么如此困难?回答这个问题之前,我们先简单了解一下它诞生的背景。

自 2008 年发布以来,Python 2.0 已经走过了十多个年头。它的最后一次重大更新 ——Python 2.7 是在 2010 年。

虽然 Python 2.x 是一个还不错的版本,但同时也带来了相当大的历史包袱,例如,它有两种整数类型;存在恼人的 Unicode 编码问题;它混淆了懒惰和渴望的功能工具;它有一个标准的库,但加载内存非常庞大;它自诩的强类型,却有偶尔令人啼笑皆非的运算结果 None < 3 < “2”。总的来说,它的一些“阴暗角落“,包含了 Python 1 时代太多的历史包袱。

由于修复这些问题可能会破坏现有代码,而几乎所有为 2.0 编写的代码仍可在 2.7 上运行,Python 3 应运而生。

为什么迁移至Python 3这么难?

设计之初,Python 3 的预期是用户会直接转移到新版本,从而放弃使用 Python 2 。然而在一开始,人们有很多理由不采用 Python 3:最主要的原因是,它并没有与 Python 2 兼容。同时,大多数的库希望同时在 Python 2 和 Python 3 上运行,这在一开始很难运作,并且由于缺乏支持工具,移植代码的工作十分艰难。

转折点发生在大约 2016 年左右的 Python 3.5 发行版中 ,该版本增加了矩阵乘法、引入了 asyncio、对 OrderedDict 的速度进行了提升以及实现了类型提示,这些提示为 Python 带来了一些类似于静态语言的功能。

更高版本包含更多功能,例如 Pathlib 库和 f 字符串操作。 通过这些更改,人们使用的许多库(例如用于机器学习的 scikit-learn )开始向 Python 3 迁移。

除了 Python 3 本身存在的一些技术问题,用户不愿意迁移的主要原因还有这样几点:

安全问题。 具有讽刺意味的是,用户会认为不进行升级会带来更大的风险,但是在大型组织或机构中,不允许员工自己升级 Python:管理员或安全团队会向他们推送更新。 在某些情况下,也不允许下载 PIP。 如果 Python 2 是安全团队同意的默认设置,那么它可能需要做出巨大的努力才能说服人们将其切换到 3,尤其是在受到严格监管(例如医疗保健或金融)和政府的环境中。

使用惯性。 尽管许多版本的 Linux 中(例如 RHEL),都同时兼容 Python 2 与 Python 3,但这不是默认的选项,因此用户在 2 和 3 之间切换时,经常发现一些错误,尤其是指向系统版本的指针,例如,在 Debian 上使用 Python。

如何避免迁移出现问题?

如何迁移到 Python 3?每家公司的做法可能有所不同,所以在此之前,不如先看看官方给出的建议。

Python 软件基金会已经为需要同时运行 Python 2 和 3 的组织提供了如何实现跨代兼容性的综合指南,以下是其建议的摘要:

1. 放弃对 Python 2.6 和更早版本的支持,因为从 Python 2.7 迁移要容易得多,并且如果必须运行 Python 2.6,请考虑使用 six library 来与 Python 3 兼容。

2. 确保 setup.py 文件正确指定了代码库支持的 Python 版本,并且该文件至少包括 Programming Language :: Python :: 2 :: 仅作为 trove 分类器。

3. 测试套件应至少具有 80%的代码覆盖率,即在测试过程中执行多少源代码的名称。如果不了解代码覆盖率,请使用 coverage.py 提供的工具。

4. 阅读 Python 的“新增功能”文档和免费的“ 移植到 Python 3”手册,了解 Python 2 和 Python 3 之间的区别。

5. 使用 Futurize Modernize 使 Python 2 代码与 Python 3 兼容,请确保阅读文档,以便解决这些无法处理的问题。

6. 确保适应在 Python 2 和 3 之间处理整数除法的更改。例如,在 Python 2 中 9/2 = 4,而在 Python 3 中 9/2 = 4.5。如果可以在代码中使用“future import”除法和“//”运算符进行整数除法,那么代码已经与 Python 3 兼容。

7.Python 3 更改了可以与 str 类型一起使用的数据,以使文本和二进制数据之间的区别更加清晰。不幸的是,对于同时处理文本和二进制数据的代码,必须执行以下步骤以确保代码符合要求: https://docs.python.org/3/howto/pyporting.html#text-versus-binary-data

8. 当运行的代码因运行的版本不同而表现不同时,最好检查 Python 3 支持的特定功能是否能够运行,而不是检查 sys.version_info [0] 是否等于 3。

9. 为了帮助对齐用 Python 3 编写的任何新代码并确保其兼容性,请在创建的任何新模块的顶部使用以下语句:from future import absolute_import, from future import division, 以及 from future import print_function。

10. 使用 caniusepython3 提供的工具,检查哪些软件依赖项会阻止支持 Python 3 。

11. 迁移代码后,请在 setup.py 文件中更新分类器,使其包含 Programming Language :: Python :: 3,以表明代码支持 Python 2 和 3。

12. 通过使用 tox 自动化测试并将此设置与持续集成系统进行集成,以确保代码与 Python 2 和 3 保持兼容。

另外,为了将 Python 2 迁移到 Python 3 代码,NCSC 还建议使用 2to3 应用程序,该应用程序将尝试自动执行该过程。

总而言之,虽然很麻烦,但是为了保持功能的先进性,企业或个人开发者还是不得不选择迁移到 Python 3。如果想避免迁移过程出现问题,可以参考一些大公司的迁移情况,这里有一些案例可供参考,希望可以帮到广大开发者:

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