サイトアイコン NegativeMindException

Python2とPython3

何も知らずに「とりあえず最新バージョンだ」と思ってPython3を使い始めたけど、Python2とPython3で結構仕様が違うらしいね。
手元にある参考書に従ってたら、一番最初の「printしてみましょう」的なところで早速つまずいた。(参考書はPython2ベースで書かれてる)
Python2とPython3ではprintの書き方が違うらしい。(Python3には後方互換性が無いらしい)

Python2:
print “Hello world!”

Python3:
print(“Hello world!”)

もちろん実行結果は同じ。

その他Python2とPython3の違い


スポンサーリンク

str型がPython2のunicode型になり、ユニコード文字列は廃止。
int型とlong int型の統合。
組み込み型の一部メソッド(辞書型のhas_key()など)の廃止、機能を変更。
int型同士の割り算「/」でfloat型を返す。int型を返すには「//」を使う。
例外の文法の変更。
Pythonの命名規則に沿わない標準ライブラリの名前の変更、モジュールの再配置。

触ってみると、基本的にPythonは実行までのステップが少ないから簡単な印象。(ビルドとか何とかって面倒だもん)
こんなに簡単なら、すぐに始めておけば良かったな。



スポンサーリンク

関連記事

  • TorchStudio:PyTorchのための統合開発環境とエコシステム
  • Pythonの自然言語処理ライブラリ『NLTK(Natural Language Toolkit)』
  • viser:Pythonで使える3D可視化ライブラリ
  • Webスクレイピングの勉強会に行ってきた
  • ManimML:機械学習の概念を視覚的に説明するためのライブラリ
  • BlenderでPhotogrammetryできるアドオン
  • Kaolin:3Dディープラーニング用のPyTorchライブラリ
  • 書籍『仕事ではじめる機械学習』を読みました
  • BlenderのPython環境にPyTorchをインストールする
  • Raspberry Pi 2を買いました
  • PyTorch3D:3Dコンピュータービジョンライブラリ
  • Mitsuba 3:オープンソースの研究向けレンダラ
  • OpenCV バージョン4がリリースされた!
  • Russian3DScannerのトポロジー転送ツール『WrapX』
  • Google App Engineのデプロイ失敗
  • Pylearn2:ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ
  • 第1回 3D勉強会@関東『SLAMチュートリアル大会』
  • Point Cloud Utils:Pythonで3D点群・Meshを扱うライブラリ
  • Raspberry PiでIoTごっこ
  • 今年もSSII
  • SONY製のニューラルネットワークライブラリ『NNabla』
  • OpenSfM:PythonのStructure from Motionライブラリ
  • Deep Fluids:流体シミュレーションをディープラーニングで近似する
  • Python for Unity:UnityEditorでPythonを使えるパッケージ
  • Twitter APIのPythonラッパー『python-twitter』
  • Raspberry PiのGPIOを操作するPythonライブラリ『RPi.GPIO』の使い方
  • PythonのHTML・XMLパーサー『BeautifulSoup』
  • CycleGAN:ドメイン関係を学習した画像変換
  • ROSでガンダムを動かす
  • PythonでMayaのShapeノードプラグインを作る
  • MPFB2:Blenderの人体モデリングアドオン
  • NumSharp:C#で使えるNumPyライクな数値計算ライブラリ
  • オープンソースの物理ベースGIレンダラ『appleseed』
  • R-CNN (Regions with CNN features):ディープラーニングによる一般物体...
  • Alice Vision:オープンソースのPhotogrammetryフレームワーク
  • オープンソースの顔の動作解析ツールキット『OpenFace』
  • Raspberry Pi 2のGPIOピン配置
  • WordPress on Google App Engineを1週間運用してみて
  • OpenCVで動画の手ぶれ補正
  • AnacondaとTensorFlowをインストールしてVisual Studio 2015で使う
  • 読みやすくて高速なディープラーニングのフレームワーク『Caffe』
  • オープンソースの顔認識フレームワーク『OpenBR』
  • モバイルバージョンを終了