1. Выбираем интерпретатор

Python 2 против Python 3

При выборе интерпретатора для Python всегда возникает вопрос, что выбрать — Python 2 или Python 3? Ответ не всегда очевиден, однако третья версия с каждым днем становится все более популярной.

Дела обстоят следующим образом:

• долгое время стандартом был Python 2.7;

• в Python 3 произошли значительные изменения в языке (этим немного недовольны некоторые разработчики);

• Python 2.7 будет получать обновления безопасности до 2020 года (/);

• Python 3 продолжает развиваться, как это происходило с Python 2 в последние годы.

Теперь вы понимаете, почему этот выбор не из простых.

Рекомендации

Как нам кажется, опытный разработчик скорее выберет Python 3. Но, если вы можете работать только с Python 2, вы все равно будете считаться пользователем Python. Вот наши рекомендации.

Используйте Python 3, если…

• вам нравится Python 3;

• вы не знаете, какую версию выбрать;

• вы новатор.

Используйте Python 2, если…

• вам нравится Python 2 и вас печалит мысль, что в будущем вас ждет лишь Python 3;

• это повлияет на требования к стабильности вашего приложения;

• этого требует программное обеспечение, от которого вы зависите.

То есть… Python 3?

Если вы выбираете интерпретатор для Python и не имеете предубеждений, вам следует использовать новейший Python 3.х (в каждой версии появляются новые и улучшенные модули стандартных библиотек, а также исправления ошибок и пробелов в безопасности). Прогресс не стоит на месте. Выбирайте Python 2, только если на то есть серьезная причина, например вы работаете с библиотекой, которая использует Python 2 и не имеет адекватной альтернативы в Python 3, если вам нужна конкретная реализация (см. раздел «Реализации» далее) или если вам просто нравится работать с Python 2 (как некоторым из нас).

С помощью ресурса Can I Use Python 3? (/) вы можете проверить, блокируют ли используемые вами проекты возможность работать с Python 3.

Для получения информации обратитесь к Python2orPython3 (), где указываются причины обратной несовместимости в спецификации языков, а также приводятся ссылки на подробные описания различий.

Если вы только начинаете работу с Python, кое о чем вам следует волноваться больше, чем о кросс-совместимости всех версий Python. Просто пишите работающий код для своей системы, а остальное наверстаете позже.

Реализации

Когда говорят о Python, зачастую имеют в виду не только сам язык, но и реализацию CPython. По сути, Python — это спецификация для языка, которая может быть реализована множеством разных способов.

Разные реализации могут пригодиться для совместимости с другими библиотеками или же для небольшого ускорения. Библиотеки Python должны работать независимо от вашей реализации Python, но работоспособность библиотек, основанных на языке C (например, NumPy), не гарантируется. В этом разделе мы рассмотрим наиболее популярные реализации Python.

В этом руководстве подразумевается, что вы работаете со стандартной реализацией CPython для Python 3, однако мы часто будем делать пометки для Python 2.

CPython

CPython (/) — это базовая реализация Python, написанная на языке С. Она компилирует код Python в промежуточный байт-код, который затем интерпретируется виртуальной машиной. CPython предоставляет высший уровень совместимости пакетов Python с модулями расширения, написанными на С.

Если вы пишете программу с открытым исходным кодом и хотите охватить наиболее широкую аудиторию, обратитесь к CPython. При использовании пакетов, функционирование которых зависит от расширений, написанных на С, CPython — ваш единственный вариант реализации.

Все версии языка Python созданы на языке С, поскольку CPython является базовой реализацией.

Stackless

Stackless Python () — это обычный вариант CPython (поэтому данная реализация будет работать со всеми библио­теками, которые может использовать CPython). Эта версия языка имеет патч, отвязывающий интерпретатор Python от стека вызовов, что позволяет изменять порядок выполнения кода. Stackless вводит концепцию тасклетов, которые могут оборачивать функции и превращать их в «микропотоки» (они могут быть сериализованы на диск для последующего выполнения и планирования, по умолчанию выполняются по методу циклического перебора).

Библиотека greenlet (/) реализует такую же функцио­нальность по смене стека для пользователей CPython. Большая ее часть также реализована в PyPy.

PyPy

PyPy (/) — это интерпретатор Python, реализованный в ограниченном подмножестве статически типизированных языков Python (которое называется RPython), что позволяет выполнить оптимизацию. Интерпретатор предоставляет функциональность компиляции на лету и поддерживает несколько бэкендов, например C, язык CIL (Common Intermediate Language) () и байт-код виртуальной машины Java (Java Virtual Machine, JVM).

PyPy нацеливается на максимальную совместимость с базовой реализацией CPython (/), при этом улучшая производительность. Если вы хотите повысить производительность вашего кода Python, стоит опробовать в деле PyPy. Согласно тестам производительности (бенчмаркам), в данный момент PyPy быстрее CPython более чем в пять раз. Он поддерживает Python 2.7, а PyPy3 () нацелен на Python 3. Обе версии можно найти на странице загрузки PyPy ().

Jython

Jython (/) — это реализация интерпретатора Python, компилирующая код Python в байт-код Java, который затем выполняется JVM. Дополнительно он может импортировать и использовать любой класс Java в качестве модуля Python.

Если вам нужно создать интерфейс для существующей базы кода Java (или же у вас есть другие причины писать код Python для JVM), Jython будет лучшим выбором.

Jython в данный момент поддерживает версии Python вплоть до Python 2.7 ().

IronPython

IronPython (/) — это реализация Python для фреймворка .NET. Она может использовать библиотеки, написанные как на Python, так и с помощью .NET, а также предоставлять доступ к коду Python другим языкам фреймворка .NET.

Надстройка Python Tools for Visual Studio (/) интегрирует IronPython непосредственно в среду разработки Visual Studio, что делает эту реализацию идеальным выбором для разработчиков, использующих Windows.

IronPython поддерживает Python 2.7 ().

PythonNet

Python for .NET (/) — это пакет, который предоставляет практически бесшовную интеграцию нативно установленного Python и общеязыковой среды выполнения .NET (Common Language Runtime (CLR)). Такой подход противоположен подходу, которым пользуется IronPython. Это означает, что PythonNet и IronPython дополняют друг друга, а не конкурируют.

В совокупности с Mono (/) PythonNet позволяет нативным установкам Python в операционных системах, отличающихся от Windows, например OS X и Linux, работать с фреймворком .NET. Реализация может быть без конфликтов запущена вместе с IronPython.

PythonNet поддерживает версии от Python 2.3 до Python 2.7. Инструкции по установке вы найдете на странице .

Skulpt

Skulpt (/) — это реализация Python на JavaScript. Для нее еще не была полностью портирована стандартная библиотека CPython. Библиотека включает в себя модули math, random, turtle, image, unittest, а также части модулей time, urllib, DOM и re. Предназначена для использования при обучении. Кроме того, есть возможность добавить собственные модули ().

Стоит упомянуть примеры ее применения — Interactive Python (/) и CodeSkulptor ().

Skulpt поддерживает большую часть функциональности версий Python 2.7 и Python 3.3. Для получения более подробной информации смотрите страницу реализации Skulpt на GitHub ().

MicroPython

MicroPython (/) — это реализация Python 3, оптимизированная для запуска на микроконтроллере. Поддерживает 32-битные процессоры ARM, имеющие набор инструкций Thumb v2, такие как Cortex-M, широко используемые в дешевых микроконтроллерах. Включает в себя модули стандартной библиотеки Python (), а также несколько библиотек, характерных для MicroPython, которые отвечают за подробную информацию о плате и памяти, доступ к сетям, а также модифицированную версию ctypes, оптимизированную для уменьшения размера. Эта реализация не похожа на Raspberry Pi (/) — та поддерживала Debian или другую операционную систему, основанную на C, на которой установлен Python. Плата pyboard () использует MicroPython как свою операционную систему.

Здесь и далее мы будем использовать CPython в Unix-подобной системе, OS X или Windows.

Итак, перейдем к установке.