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Python 2终于走到了尽头。
官方宣布，新一年的钟声响起之时（2020年1月1日），就是Python 2落幕之日。
之后，Python 2自生自灭，就算天塌下来，官方也不会再改进了。
他们解释称，并不想伤害Python 2用户，这个决定是为了Python用户好。
只有放弃Python 2，他们才能让Python 3变得更好。
这一举动得到了不少支持与理解：
如果想用好Python，摆在Python 2用户面前的路似乎就只有一条：
升级到Python 3。
升级攻略
升级的路上，会遇到很多问题，Python官方先帮你解答了一波：
1、没在2020年1月1日之前更新会怎样呢/strong>
如果有人发现Python 2里面有灾难性的安全漏洞，也不会有太多人志愿帮忙修补的。
需要Python 2的相关帮助，也不会有很多人去帮你了。随着时间的推移，能帮到你的人还会越来越少。
很多好工具都用不了，因为只有Python 3才支持。这样的话，还可能拖累那些跟你一起工作的小伙伴。
以上问题，有些会从1月1日开始产生，另一些会随着时间越来越严重。
2、我在Python 2里写的代码，怎么迁移到Python 3/strong>
有中文文档提供，详细介绍了步骤，可以自动迁移。除此之外，由2到3，一些函数发生了变化，文档里有列表，各位可以自行查找，手动修改：
中文文档：2to3 – 自动将 Python 2 代码转为 Python 3 代码https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/2to3.html
另外，还有两个英文文档可以参考：
Porting Python 2 Code to Python 3https://docs.python.org/3/howto/pyporting.html
Python 3 Statement Practicalitieshttps://python3statement.org/practicalities/
3、我不确定我用的软件会不会依赖于Python 2，怎么办/strong>
如果你是从供应商那里买的软件，问他们就好了。如果你是向开发者或者系统管理员付费的话，就问这些人。
要是找不到相关的供应商和技术人员，就用“Can I Use Python 3/strong>”去查找，你到底需不需要某个用Python 2写的软件。
Can I Use Python 3：https://pypi.org/project/caniusepython3/
想知道某些特定的工具，和Python 3兼不兼容，可以看Python 2.7 Readiness、Python 3 Statement，以及Python 3 Readiness。
4、我还是依赖一些用Python 2写的软件，怎么办/strong>
同理，也是询问供应商和技术支持人员，如果你是向开发者或者系统管理员付费，就去问他们。
问不到的话，用“Can I Use Python 3/strong>”来查找升级到Python 3的工具。
Can I Use Python 3：https://pypi.org/project/caniusepython3/
5、有人能帮我一下么/strong>
有。如果你能支付扩展支持 (Extended Support) 的费用，就跟这些供应商联系吧：
https://wiki.python.org/moin/PythonConsulting/Python%202%20support%20and%20migration
你心里的问题，可能不止这些，但现在的你可能更需要一些鼓励，以便顺利完成迁移，所以来看Hacker News顶楼 (@ken) 的留言吧：
Python 2到3，是我做过的最简单的迁移之一了。
有一个叫“six”的库可用，而且几乎在任何情况下，都能写出2和3兼容的代码。
six库传送门：https://pypi.org/project/six/
Python 2往事
Python源自20世纪80年代末，当时Python的创建者Guido van Rossum正在CWI（荷兰数学与计算机研究所）研究Amoeba分布式计算系统，使用C和Unix shell。
在这个过程中，他逐渐对这些语言感到不爽，不仅运行速度太慢，无法处理复杂逻辑，也不得不重复造轮子。
但版本割裂带来的阵痛，还是成为了Python被诟病的一大重点。
虽然Python也发布了程序，帮助开发者更好地将Python 2代码转换为Python 3。
但这也让不少人纠结与徘徊，更有对手看到了机会，而且来势汹汹。
比如谷歌2009年正式推出的Go，更是“明目张胆”地抢人——开发一款从Python 2.7到Go语言的编译器。
还有Julia。这一源自MIT的新编程语言，创建于Python 3发布第二年，2012年公开发布。
主要的应用领域为数据分析、机器学习、物理学、数学、人工智能、信 与图像处理等等。
（完）