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Python3 VS Python2     所属分类 python 浏览量 6
大模型应用开发 选择 Python3

无论是从官方支持、生态兼容性,还是开发效率、未来扩展性来看,Python3 都是大模型应用开发的唯一选择.
学习 Python 时,直接从 Python 3.8+ 版本入手(推荐 3.10+,支持更多新特性)即可,完全无需考虑 Python2.

如果需要兼容旧代码(极少数情况),可通过 2to3 工具将 Python2 代码自动转换为 Python3 版本  


一、Python2 已被淘汰,失去官方支持
生命周期终结:
Python2 已于 2020 年 1 月 1 日停止官方维护,不再更新安全补丁、功能修复或兼容性支持.
这意味着使用 Python 2 开发的代码可能存在未修复的漏洞,且无法适应新的系统环境(如最新的操作系统、硬件架构).

生态系统衰退:
几乎所有主流的 Python 库(包括大模型开发必备的库,如 transformers、torch、tensorflow、langchain 等)
早已停止对 Python2 的支持,仅提供 Python 3 版本的更新.
若强行使用 Python2,会面临库版本老旧、功能缺失甚至无法运行的问题.

二、大模型开发依赖的核心库仅支持 Python3
大模型应用开发涉及的关键工具和框架均基于 Python3 设计,且明确不支持 Python2

深度学习框架:
PyTorch、TensorFlow、Keras 等核心框架
从 2019 年起逐步放弃 Python2 支持,目前最新版本仅兼容 Python 3.6+.

大模型工具库:
Hugging Face 的 transformers、datasets,LangChain、LLaMA Factory 等 
专门用于大模型微调、部署、应用开发的库,均以 Python3 为基础开发,完全不支持 Python2.

云服务与部署工具:
AWS、Google Cloud、阿里云等云平台的大模型相关服务(如 API 接口、容器化部署工具)
仅提供 Python3 SDK,且服务器环境默认预装 Python3.



三、Python3 相比 Python2 有显著优势,更适合开发
Python3 是对 Python 语言的一次重大升级,解决了 Python2 的诸多设计缺陷,尤其适合复杂项目(如大模型应用)的开发:

语法更规范:Python3 统一了字符串编码(默认 str 为 Unicode),
修复了 Python2 中 print 语句与函数的混乱、整数除法的歧义
如 3/2 在 Python3 中返回 1.5,更符合直觉等
减少了开发中的低级错误.


功能更强大:
新增了类型注解(Type Hints)、异步编程(async/await)、f-string 格式化等特性,
这些功能对大模型应用的代码可读性、可维护性(尤其是团队协作时)和性能优化(如异步调用大模型 API)至关重要.

性能更优:
Python3 对解释器进行了优化,部分场景下运行速度比 Python2 快 30% 以上,
且对多线程、多进程的支持更完善,适合处理大模型推理时的计算密集型任务.


四、学习资源与社区支持倾向 Python3
教程与文档:
目前几乎所有大模型开发的教程、书籍、官方文档(如 Hugging Face 文档、PyTorch 教程)均以 Python3 为例,
使用 Python2 会面临 “无教程可参考” 的困境.

社区活跃度:
Python 社区(如 Stack Overflow、GitHub)中,Python3 的问题解答、开源项目占比超过 95%,遇到问题时能快速找到解决方案;而 Python2 的相关讨论已基本停滞.

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