Trang chủ>  Blog >  Tin tức >  Phân biệt sự khác nhau giữa Python 2 và Python 3

Phân biệt sự khác nhau giữa Python 2 và Python 3


Trong bài viết trước, MCI đã giúp các bạn hiểu được tổng quan ngôn ngữ lập trình Python là gì, các đặc điểm của ngôn ngữ Python, ứng dụng của Python trong cuộc sống hằng ngày. Tuy nhiên, khi bắt đầu tìm hiểu về Python, nhiều người đã thắc mắc họ nên bắt đầu từ phiên bản nào của Python. Để giúp các bạn trả lời câu hỏi này, hãy cùng MCI tìm hiểu xem sự khác nhau giữa Python 2 và Python 3 là gì và nên chọn phiên bản Python nào nhé.

  1,886 lượt xem

Nội dung bài viết

Trong bài viết trước, MCI đã giúp các bạn hiểu được tổng quan ngôn ngữ lập trình Python là gì, các đặc điểm của ngôn ngữ Python, ứng dụng của Python trong cuộc sống hằng ngày. Tuy nhiên, khi bắt đầu tìm hiểu về Python, nhiều người đã thắc mắc họ nên bắt đầu từ phiên bản nào của Python. Để giúp các bạn trả lời câu hỏi này, hãy cùng MCI tìm hiểu xem sự khác nhau giữa Python 2 và Python 3 là gì và nên chọn phiên bản Python nào nhé.

 

Python 2 là gì?

 

sự khác biệt giữa python 2 và 3

 

Python 2 bắt đầu được phát hành rộng rãi vào năm 2000, là một phiên bản hoàn thiện, làm quá trình phát triển code dễ dàng hơn những phiên bản ra đời trước.

 

Với việc triển khai thực hiện PEP (Python Enhancement Proposal), đặc tả kỹ thuật cung cấp thông tin cho các thành viên cộng đồng Python hoặc mô tả một tính năng mới của ngôn ngữ, Python 2 đã trở thành ngôn ngữ mạnh được sử dụng rộng rãi.

 

Tuy nhiên Python 2.7 là phiên bản cuối cùng được phát hành vào năm 2010 và cũng đã bị ngừng phát triển vào năm 2020. 

 

Python 3 là gì?

 

nên dùng python 2 hay 3

 

Khi Python 2 đã bị dừng lại và được coi là di sản thì Python 3 được gọi là tương lai. Python 3 chính thức được ra mắt tháng 12 năm 2008. Phiên bản đầu tiên của Python 3 ra mắt với mục đích khắc phục những sự cố tồn tại trong Python 2. Về mặt bản chất Python 3 không tương thích với Python 2.

 

Một số tính năng của Python 3 đã được backport sang phiên bản Python 2.x để giúp quá trình chuyển đổi dữ liệu dễ dàng trong Python 3. Do đó, đối với bất kỳ tổ chức hay doanh nghiệp nào đang sử dụng Python 2.x việc chuyển đổi dữ liệu của họ sang Python 3 cần rất nhiều sự thay đổi. Sự thay đổi này không chỉ về dự án và ứng dụng mà còn bao gồm cả các thư viện tạo nên một phần hệ sinh thái của Python.

 

Sự khác nhau giữa python 2 và python 3

 

Sự khác nhau giữa python 2 và python 3

 

  • Cú pháp của Python 3 đơn giản và dễ hiểu hơn cú pháp của Python 2
  • Lưu trữ chuỗi mặc định của Python 3 là Unicode trong khi đó đối với Python 2 cần xác định giá trị chuỗi bằng “u”
  • Giá trị các biến của Python 3 là bất biến trong khi với Python 2 giá trị của biến sẽ bị thay đổi khi được sử dụng trong vòng lặp.
  • Các ngoại lệ của Python 3 được đặt trong dấu ngoặc đơn trong khi đó Python 2 được đặt trong các ký hiệu
  • Các quy tắc so sánh thứ tự trong Python 3 được đơn giản hoá hơn và với Python 2 thì ngược lại hoàn toàn khi thứ tự này rất phức tạp
  • Python cung cấp hàm Range () để thực hiện các lần lặp còn Python 2 sử dụng hàm xrange () cho các lần lặp

 

Tại sao bạn nên học Python 2?

 

Mặc dù, Python 2 là một phiên bản mã nguồn mở cũ, nhưng đây vẫn là những điều bạn cần học với Python 2:

 

  • Để trở thành một kỹ sư DevOps, bạn cần làm việc với các công cụ quản lý cấu hình như puppet hoặc ansible. Với Python 2 bạn sẽ cần làm việc với cả hai phiên bản này.
  • Vẫn có những công ty viết code bằng Python 2, vì vậy bạn cần học để có thể làm việc tại những nơi đó
  • Nếu bạn đang làm việc cho một nhóm phát triển của một dự án phụ thuộc vào thư viện hoặc phần mềm của bên thứ ba cụ thể mà bạn không thể chuyển sang Python 3, thì lựa chọn duy nhất của bạn chính là Python 2. 

 

Các phiên bản Python 2 đã phát hành:

 

  • Python 2.0 - 16 tháng 10 năm 2000
  • Python 2.1 - 17 tháng 4 năm 2001
  • Python 2.2 - 21 tháng 12 năm 2001
  • Python 2.3 - 29 tháng 7 năm 2003
  • Python 2.4 - 30 tháng 11 năm 2004
  • Python 2.5 - 19 tháng 9 năm 2006
  • Python 2.6 - 1 tháng 10 năm 2008
  • Python 2.7 - 3 tháng 7 năm 2010

 

Tại sao bạn nên dùng Python 3?

 

Đây là những lý do bạn nên trang bị Python 3 cho bản thân:

 

  • Python 3 hỗ trợ các kỹ thuật hiện đại như AI, máy học (Machine Learning) và Data Science.
  • Nếu gặp khó khăn trong quá trình sử dụng Python 3 thì bạn cũng rất dễ tìm được hỗ trợ từ những người khác vì Python 3 được hỗ trợ bởi một cộng đồng nhà phát triển lớn. 
  • Ngôn ngữ lập trình Python 3 của dễ học hơn so với những phiên bản cũ.
  • Cung cấp bộ công cụ và thư viện mạnh mẽ.
  • Có thể kết hợp với các công cụ khác.

 

Các phiên bản Python 3 đã phát hành:

 

  • Python 3.0 - 3 tháng 12 năm 2008 
  • Python 3.1 - 27 tháng 6 năm 2009 
  • Python 3.2 - 20 tháng 2 năm 2011 
  • Python 3.3 - 29 tháng 9 năm 2012 
  • Python 3.4 - 16 tháng 3 năm 2014 
  • Python 3.5 - 13 tháng 9 năm 2015
  • Python 3.6 - tháng 10 năm 2016
  • Python 3.7 - tháng 6 2018.

 

Tổng kết

 

Cơ sở so sánh Python 2 Python 3
Ngày phát hành 2000 2008
Chức năng print print “hello” print (“hello”)
Phân chia số nguyên Khi chia hai số nguyên, luôn cung cấp giá trị số nguyên Bất cứ khi nào hai số nguyên bị chia, sẽ nhận được một giá trị số thực
Unicode Để lưu trữ giá trị chuỗi Unicode, bạn cần xác định chúng bằng "u" Các lưu trữ mặc định luôn là Unicode
Cú pháp Cú pháp phức tạp, khó hiểu  Cú pháp đơn giản, dễ hiểu
Quy tắc đặt hàng so sánh Quy tắc so sánh phức tạp Quy tắc so sánh thứ tự được đơn giản hoá
Lặp lại Sử dụng hàm xrange () cho các lần lặp Hàm Range () được giới thiệu để thực hiện lặp đi lặp lại
Ngoại lệ Phải bao gồm các ký hiệu Phải được đặt trong dấu ngoặc đơn
Các biến rò rỉ Giá trị của biến toàn cục sẽ thay đổi khi sử dụng nó trong vòng lặp Giá trị các biến không bao giờ thay đổi
Khả năng tương thích ngược Phiên bản Python 3 không tương thích ngược với Python 2 Không khó để chuyển từ Python 2 sang Python 3 nhưng không đáng tin cậy
Thư viện Nhiều thư viện cũ được tạo ra cho Python 2 không tương thích  Nhiều nhà phát triển tạo ra các thư viện chỉ tương thích với Python 3

 

Nên dùng python 2 hay 3?

 

khác nhau giữa python 2 và python 3

 

Nếu tính đến sự khác biệt giữa Python 2 và Python 3 ngày nay thì Python 3 hoàn toàn chiếm lợi thế. Bởi vì Python 2 đã không còn được hỗ trợ nữa vì vậy trong tương lai tới các tổ chức/doanh nghiệp sẽ sử dụng Python 3 trong công việc.

 

Sau khi xem xét việc giảm hỗ trợ cho ngôn ngữ lập trình Python 2 và các lợi ích bổ sung từ việc nâng cấp lên Python 3, nhà phát triển mới luôn nên chọn phiên bản Python 3. Tuy nhiên, nếu một công việc yêu cầu các khả năng của Python 2, đó sẽ là lý do thuyết phục duy nhất để sử dụng phiên bản này.

 

Trên đây là bảng so sánh sự khác nhau giữa python 2 và python 3, MCI hi vọng rằng các bạn đã có thể phân biệt giữa 2 phiên bản này và biết nên dùng python 2 hay 3 nhé!

 

Bạn cũng có thể tham khảo thêm về khoá học Python cơ bản đến nâng cao tại MCI để tìm cho mình lộ trình học hiệu quả hơn nhé.

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học

Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Tại sao Power BI là công cụ không thể thiếu cho nhà phân tích dữ liệu?

Tìm hiểu lý do tại sao Power BI trở thành công cụ không thể thiếu cho nhà phân tích dữ liệu với các tính năng mạnh mẽ và lợi ích vượt trội.

So sánh Python và R: Lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2024

Python và R: công cụ nào sẽ là lựa chọn tối ưu cho bạn trong năm 2024? Hãy cùng khám phá những điểm tương đồng và khác biệt giữa chúng để đưa ra quyết định đúng đắn cho nhu cầu phân tích dữ liệu của bạn

So sánh PySpark và Pandas: Công cụ nào tốt hơn?

Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ, việc lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp đóng vai trò then chốt cho sự thành công của các doanh nghiệp. Hai ứng cử viên sáng giá trong lĩnh vực này chính là PySpark và Pandas, mỗi công cụ sở hữu những điểm mạnh và điểm yếu riêng biệt. Bài viết này sẽ so sánh chi tiết PySpark và Pandas, giúp bạn đưa ra lựa chọn sáng suốt cho nhu cầu phân tích dữ liệu của bản thân.

Các bài viết liên quan