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.