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目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年 11 月，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从 Python 2 转向 Python 3 成为了正在面临的重大问题。来自莫斯科大学的 Alex Rogozhnikov 博士为我们整理了一份代码迁移指南。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python 2 和 Python 3 长期共存于 Python 生态系统中，很多数据科学家仍然使用 Python 2。2019 年底，Numpy 等很多科学计算工具都将停止支持 Python 2，而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本将只支持 Python 3。
Python 2.7原计划在2015年终止支持，但由于大量代码没有移植到Python 3，Python语言作者Guido van Rossum将终止支持的时间推迟到了2020年。
近日，该语言作者在邮件列表上宣布 Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商。
另外一提的是，2018年3月开始，我国教育部考试中心将实施2018版考试大纲，并按新体系开考各个考试级别。在新的考试大纲中，新增“Python语言程序设计”科目（代码：66），考试时长：120分钟，软件要求：Python 3.5.2版本及以上IDLE，2018年9月首次开考。
. Numpy、pandas、Jupyter notebook宣布将放弃支持Python 2.7，全面支持Python 3
最近，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。由于目前存在很多基于 Numpy 的深度学习依赖库，该决定意味着所有在此之上的工具都将失去对于 Python 2.7 的支持。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，经开发者整理发现，pandas 与 Jupyter notebook 也在即将放弃支持的名单之中。
下列代码是一个简单示例，可以处理不同类型的数据（这就是我们喜欢 Python 数据栈之处）。
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def repeat_each_entry(data):
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""" Each entry in the data is doubled
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<blah blah nobody reads the documentation till the end>
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"""
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return data[index]
上述代码适用于 numpy.array（包括多维）、astropy.Table 和 astropy.Column、bcolz、cupy、mxnet.ndarray 等。
该代码同样可用于 pandas.Series，但是方式是错误的：
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repeat_each_entry(pandas.Series(data=[0, 1, 2], index=[3, 4, 5])) # returns Series with Nones inside
这是一个两行代码。想象一下复杂系统的行为多么难预测，有时一个函数就可能导致错误的行为。明确了解哪些类型方法适合大型系统很有帮助，它会在函数未得到此类参数时给出提醒。
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def repeat_each_entry(data: Union[numpy.ndarray, bcolz.carray]):
如果你有一个很棒的代码库，类型提示工具如 MyPy 可能成为集成流程中的一部分。不幸的是，提示没有强大到足以为 ndarrays/tensors 提供细粒度类型，但是或许我们很快就可以拥有这样的提示工具了，这将是 DS 的伟大功能。
