Portando código de Python 2 a Python 3
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autor:
   Brett Cannon


Resumen
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Dado que Python 3 es el futuro de Python mientras Python 2 todavía
está en uso activo, es bueno tener su proyecto disponible para ambas
versiones principales de Python. Esta guía está diseñada para ayudarle
a averiguar la mejor manera de admitir Python 2 y 3 simultáneamente.

Si está buscando portar un módulo de extensión en lugar de código
Python puro, consulte Portar módulos de extensión a Python 3.

Si desea leer la versión de un desarrollador de Python fundamental
sobre por qué Python 3 surgió, puede leer Python 3 Q & A de Nick
Coghlan o Why Python 3 exists de Brett Cannon

Para obtener ayuda con la migración, puede enviar un correo
electrónico a la lista de correo de python-porting con preguntas.


La breve explicación
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Para que su proyecto sea compatible con Python 2/3 de una sola fuente,
los pasos básicos son:

1. Sólo preocúpate por admitir Python 2.7

2. Asegúrese de tener una buena cobertura de prueba (coverage.py puede
   ayudar; "pip install coverage")

3. Aprende las diferencias entre Python 2 & 3

4. Utilice Futurize (o Modernize) para actualizar el código (por
   ejemplo, "pip install future")

5. Utilice Pylint para asegurarse de que no retrocede en la
   compatibilidad con Python 3 ("pip install pylint")

6. Utilice caniusepython3 para averiguar cuáles de sus dependencias
   están bloqueando el uso de Python 3 ("pip install caniusepython3")

7. Una vez que sus dependencias ya no le estén bloqueando, utilice la
   integración continua para asegurarse de que sigue siendo compatible
   con Python 2 & 3 (tox puede ayudar a probar con varias versiones de
   Python; "pip install tox")

8. Considere la posibilidad de usar la comprobación de tipos estáticos
   opcional para asegurarse de que el uso de tipos funciona tanto en
   Python 2 como 3 (por ejemplo, utilice mypy para comprobar la
   escritura en Python 2 y Python 3).


Detalles
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Un punto clave sobre el soporte de Python 2 & 3 simultáneamente es que
se puede empezar **hoy**! Incluso si sus dependencias no son
compatibles con Python 3 todavía eso no significa que no puede
modernizar el código **ahora** para admitir Python 3. La mayoría de
los cambios necesarios para admitir Python 3 conducen a código más
limpio utilizando prácticas más recientes incluso en código Python 2.

Otro punto clave es que la modernización del código de Python 2 para
que también admita Python 3 está en gran medida automatizada para
usted. Si bien es posible que tenga que tomar algunas decisiones de
API gracias a python 3 aclarando los datos de texto frente a los datos
binarios, el trabajo de nivel inferior ahora se realiza principalmente
por usted y, por lo tanto, al menos puede beneficiarse de los cambios
automatizados inmediatamente.

Tenga en cuenta esos puntos clave mientras lee sobre los detalles de
la migración del código para admitir Python 2 & 3 simultáneamente.


Compatibilidad con Python 2.6 y versiones anteriores
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Aunque puede hacer que Python 2.5 funcione con Python 3, es **mucho**
más fácil si solo tiene que trabajar con Python 2.7. Si soltar Python
2.5 no es una opción, el proyecto de six puede ayudarlo a admitir
Python 2.5 & 3 simultáneamente ("pip install six"). Sin embargo, tenga
en cuenta que casi todos los proyectos enumerados en este HOWTO no
estarán disponibles para usted.

Si puede omitir Python 2.5 y versiones anteriores, los cambios
necesarios en el código deben seguir pareciendo código Python
idiomático. En el peor de los casos tendrá que utilizar una función en
lugar de un método en algunos casos o tendrá que importar una función
en lugar de usar una integrada, pero de lo contrario la transformación
general no debería sentirse ajena a usted.

Pero usted debe apuntar a sólo apoyar Python 2.7. Python 2.6 ya no se
admite libremente y, por lo tanto, no recibe correcciones de errores.
Esto significa que **usted** tendrá que solucionar cualquier problema
que encuentre con Python 2.6. También hay algunas herramientas
mencionadas en este HOWTO que no son compatibles con Python 2.6 (por
ejemplo, Pylint), y esto se volverá más común a medida que pasa el
tiempo. Simplemente será más fácil para usted si sólo admite las
versiones de Python que tiene que admitir.


Asegúrese de especificar el soporte de versión adecuado en su archivo "setup.py"
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En su archivo "setup.py" debe tener el trove classifier adecuado
especificando qué versiones de Python admite. Como su proyecto no es
compatible con Python 3, al menos debe tener "Programming Language ::
Python :: 2 :: Only" especificado. Idealmente también debe especificar
cada versión principal/menor de Python que admita, por ejemplo,
"Programming Language :: Python :: 2.7".


Tener una buena cobertura de prueba
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Una vez que tenga el código que admita la versión más antigua de
Python 2 que desee, querrá asegurarse de que su conjunto de pruebas
tenga una buena cobertura. Una buena regla general es que si desea
tener la confianza suficiente en el conjunto de pruebas que los
errores que aparecen después de tener herramientas reescriben el
código son errores reales en las herramientas y no en el código. Si
desea que un número para apuntar, trate de obtener más del 80% de
cobertura (y no se sienta mal si le resulta difícil obtener una
cobertura superior al 90%). Si aún no tiene una herramienta para medir
la cobertura de la prueba, se recomienda coverage.py.


Aprende las diferencias entre Python 2 & 3
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Una vez que tenga su código bien probado, ¡está listo para comenzar a
migrar su código a Python 3! Pero para comprender completamente cómo
va a cambiar el código y qué desea tener en cuenta mientras codifica,
querrá aprender qué cambios produce Python 3 en términos de Python 2.
Típicamente las dos mejores maneras de hacer eso es leer la
documentación "What's New" para cada versión de Python 3 y el libro
Porting to Python 3 (que es gratis en línea). También hay una práctica
cheat sheet del proyecto Python-Future.</whatsnew-index>.


Actualiza tu código
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Una vez que sientas que sabes lo que es diferente en Python 3 en
comparación con Python 2, ¡es hora de actualizar tu código! Puede
elegir entre dos herramientas para migrar el código automáticamente:
Futurize y Modernize. La herramienta que elija dependerá de la
cantidad similar a Python 3 que desea que sea el código. Futurize hace
todo lo posible para que Python 3 modismos y prácticas existan en
Python 2, por ejemplo, backporting el tipo "bytes" de Python 3 para
que tenga paridad semántica entre las versiones principales de Python.
Modernize, por otro lado, es más conservador y se dirige a un
subconjunto de Python 2/3 de Python, basándose directamente en six
para ayudar a proporcionar compatibilidad. Como Python 3 es el futuro,
podría ser mejor considerar Futurize para comenzar a adaptarse a
cualquier nueva práctica que Python 3 introduce a la que aún no está
acostumbrado.

Independientemente de la herramienta que elija, actualizarán el código
para que se ejecute en Python 3 mientras se mantienen compatibles con
la versión de Python 2 con la que comenzó. Dependiendo de lo
conservador que desee ser, es posible que desee ejecutar la
herramienta sobre el conjunto de pruebas primero e inspeccionar
visualmente la diferencia para asegurarse de que la transformación es
precisa. Después de transformar el conjunto de pruebas y comprobar que
todas las pruebas siguen pasando según lo esperado, puede transformar
el código de la aplicación sabiendo que cualquier prueba que falle es
un error de traducción.

Desafortunadamente, las herramientas no pueden automatizar todo para
que su código funcione bajo Python 3 y por lo que hay un puñado de
cosas que tendrá que actualizar manualmente para obtener soporte
completo de Python 3 (cuáles de estos pasos son necesarios varían
entre las herramientas). Lea la documentación de la herramienta que
elige utilizar para ver lo que corrige de forma predeterminada y lo
que puede hacer opcionalmente para saber lo que (no) se fijará para
usted y lo que puede tener que corregir por su cuenta (por ejemplo,
usando "io.open()" sobre la función incorporada "open()" está
desactivada por defecto en Modernizar). Afortunadamente, sin embargo,
sólo hay un par de cosas a tener en cuenta por las cuales se pueden
considerar grandes problemas que pueden ser difíciles de depurar si no
se observan.


División
~~~~~~~~

En Python 3, "5 / 2 == 2.5" y no "2"; toda división entre los valores
"int" da lugar a un "float". Este cambio ha sido planeado desde Python
2.2, que fue lanzado en 2002. Desde entonces, se ha alentado a los
usuarios a añadir "from __future__ import division" a todos y cada uno
de los archivos que utilizan los operadores "/" y "//" o que ejecuten
el intérprete con el indicador "-Q". Si no ha estado haciendo esto,
entonces tendrá que ir a través de su código y hacer dos cosas:

1. Añadir "from __future__ import division" a sus archivos

2. Actualice cualquier operador de división según sea necesario para
   utilizar "//" para usar la división de suelo o continuar usando "/"
   y esperar un número flotante

La razón por la que "/" no se traduce simplemente a "//"
automáticamente es que si un objeto define un método "__truediv__"
pero no "__floordiv__" entonces su código comenzaría a fallar (por
ejemplo, una clase definida por el usuario que utiliza "/" para
significar alguna operación pero no "//" para la misma cosa o en
absoluto).


Texto frente a datos binarios
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

En Python 2 puede usar el tipo "str" tanto para texto como para datos
binarios. Desafortunadamente, esta confluencia de dos conceptos
diferentes podría conducir a código frágil que a veces funcionaba para
cualquier tipo de datos, a veces no. También podría dar lugar a API
confusas si las personas no declaraban explícitamente que algo que
aceptaba "str" aceptaba datos binarios o de texto en lugar de un tipo
específico. Esto complicó la situación especialmente para cualquier
persona que admita varios idiomas, ya que las API no se molestarían
explícitamente en admitir explícitamente "Unicode" cuando reclamaban
compatibilidad con datos de texto.

Para hacer la distinción entre texto y datos binarios más claros y
pronunciados, Python 3 hizo lo que la mayoría de los lenguajes creados
en la era de Internet han hecho y ha hecho texto y datos binarios
distintos tipos que no se pueden mezclar ciegamente (Python es
anterior al acceso generalizado a Internet). Para cualquier código que
se ocupe solo de texto o solo de datos binarios, esta separación no
plantea un problema. Pero para el código que tiene que lidiar con
ambos, significa que es posible que tenga que preocuparse ahora cuando
está utilizando texto en comparación con los datos binarios, por lo
que esto no se puede automatizar por completo.

Para empezar, tendrá que decidir qué API toman texto y cuáles toman
binario (es **altamente** recomendado no diseñar API que pueden tomar
ambos debido a la dificultad de mantener el código funcionando; como
se indicó anteriormente es difícil hacerlo bien). En Python 2 esto
significa asegurarse de que las API que toman texto pueden trabajar
con "unicode" y las que funcionan con datos binarios funcionan con el
tipo "bytes" de Python 3 (que es un subconjunto de "str" en Python 2 y
actúa como un alias para "bytes" tipo en Python 2). Por lo general, el
mayor problema es darse cuenta de qué métodos existen en qué tipos en
Python 2 y 3 simultáneamente (para el texto que es "Unicode" en Python
2 y "str" en Python 3, para binario que es "str"/"bytes" en Python 2 y
"bytes" en Python 3). En la tabla siguiente se enumeran los métodos
**unicos** de cada tipo de datos en Python 2 y 3 (por ejemplo, el
método "decode()" se puede utilizar en el tipo de datos binarios
equivalente en Python 2 o 3, pero no puede ser utilizado por el tipo
de datos textuales consistentemente entre Python 2 y 3 porque "str" en
Python 3 no tiene el método). Tenga en cuenta que a partir de Python
3.5 se agregó el método "__mod__" al tipo bytes.

+--------------------------+-----------------------+
| **Datos de texto**       | **Datos binarios**    |
+--------------------------+-----------------------+
|                          | decode                |
+--------------------------+-----------------------+
| encode                   |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| format                   |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| isdecimal                |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| isnumeric                |                       |
+--------------------------+-----------------------+

La creación de la distinción más fácil de controlar se puede realizar
mediante la codificación y descodificación entre datos binarios y
texto en el borde del código. Esto significa que cuando reciba texto
en datos binarios, debe descodificarlo inmediatamente. Y si el código
necesita enviar texto como datos binarios, codificarlo lo más tarde
posible. Esto permite que el código funcione solo con texto
internamente y, por lo tanto, elimina tener que realizar un
seguimiento del tipo de datos con los que está trabajando.

El siguiente problema es asegurarse de saber si los literales de
cadena en el código representan texto o datos binarios. Debe agregar
un prefijo "b" a cualquier literal que presente datos binarios. Para
el texto debe agregar un prefijo "u" al literal de texto. (hay una
importación "__future__" para forzar que todos los literales no
especificados sean Unicode, pero el uso ha demostrado que no es tan
eficaz como agregar un prefijo "b" o "u" a todos los literales
explícitamente)

Como parte de esta dicotomía también hay que tener cuidado con la
apertura de archivos. A menos que haya estado trabajando en Windows,
existe la posibilidad de que no siempre se haya molestado en agregar
el modo "b" al abrir un archivo binario (por ejemplo, "rb" para la
lectura binaria).  En Python 3, los archivos binarios y los archivos
de texto son claramente distintos y mutuamente incompatibles; ver el
módulo "io" para más detalles. Por lo tanto, **debe** tomar una
decisión de si un archivo se utilizará para el acceso binario
(permitiendo que los datos binarios se lean y/o escriban) o el acceso
textual (permitiendo que los datos de texto sean leídos y/o escritos).
También debe utilizar "io.open()" para abrir archivos en lugar de la
función incorporada "open()" como el módulo "io" es consistente de
Python 2 a 3, mientras que la función incorporada "open()" no es (en
Python 3 es en realidad "io.open()"). No se moleste con la práctica
obsoleta de usar "codecs.open()" ya que sólo es necesario para
mantener la compatibilidad con Python 2.5.

Los constructores de "str" y "bytes" tienen una semántica diferente
para los mismos argumentos entre Python 2 y 3. Pasar un entero a
"bytes" en Python 2 le dará la representación de cadena de texto del
entero: "bytes(3) == '3'". Pero en Python 3, un argumento entero para
''bytes'' le dará un objeto bytes siempre y cuando el entero
especificado, lleno de bytes nulos: "bytes(3) == b'\x00\x00\x00'". Una
preocupación similar es necesaria cuando se pasa un objeto bytes a
"str". En Python 2, solo se obtiene el objeto bytes: "str(b'3') ==
b'3'". Pero en Python 3 se obtiene la representación de cadena de
texto del objeto bytes: "str(b'3') == "b'3'"".

Por último, la indexación de datos binarios requiere un control
cuidadoso (el corte **no** requiere ningún control especial). En
Python 2, "b'123'[1] == b'2'" mientras que en Python 3 "b'123'[1] ==
50". Dado que los datos binarios son simplemente una colección de
números binarios, Python 3 devuelve el valor entero para el byte en el
que indexa. Pero en Python 2, ya que "bytes == str", la indexación
devuelve un segmento de bytes de un solo elemento. El proyecto six
tiene una función denominada "six.indexbytes()" que devolverá un
entero como en Python 3: "six.indexbytes(b'123', 1)".

Para resumir:

1. Decida cuál de sus API toma texto y cuáles toman datos binarios

2. Asegúrese de que el código que funciona con texto también funciona
   con "unicode" y el código para datos binarios funciona con "bytes"
   en Python 2 (consulte la tabla anterior para los métodos que no
   puede usar para cada tipo)

3. Marque todos los literales binarios con un prefijo "b", literales
   textuales con un prefijo "u"

4. Descodificar datos binarios en texto tan pronto como sea posible,
   codificar texto como datos binarios tan tarde como sea posible

5. Abra los archivos con "io.open()" y asegúrese de especificar el
   modo "b" cuando sea apropiado

6. Tenga cuidado al indexar en datos binarios


Utilice la detección de funciones en lugar de la detección de versiones
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Inevitablemente tendrá código que tiene que elegir qué hacer en
función de qué versión de Python se está ejecutando. La mejor manera
de hacerlo es con la detección de características de si la versión de
Python en la que se ejecuta es compatible con lo que necesita. Si por
alguna razón eso no funciona, entonces usted debe hacer que la
comprobación de la versión sea contra Python 2 y no Python 3. Para
ayudar a explicar esto, veamos un ejemplo.

Supongamos que necesita acceso a una característica de "importlib" que
está disponible en la biblioteca estándar de Python desde Python 3.3 y
disponible para Python 2 a través de importlib2 en PyPI. Es posible
que tenga la tentación de escribir código para acceder, por ejemplo,
al módulo "importlib.abc" haciendo lo siguiente:

   import sys

   if sys.version_info[0] == 3:
       from importlib import abc
   else:
       from importlib2 import abc

El problema con este código es ¿qué sucede cuando sale Python 4? Sería
mejor tratar Python 2 como el caso excepcional en lugar de Python 3 y
asumir que las futuras versiones de Python serán más compatibles con
Python 3 que Python 2:

   import sys

   if sys.version_info[0] > 2:
       from importlib import abc
   else:
       from importlib2 import abc

La mejor solución, sin embargo, es no hacer ninguna detección de
versiones en absoluto y en su lugar confiar en la detección de
características. Esto evita cualquier problema potencial de conseguir
la detección de la versión incorrecta y le ayuda a mantenerse
compatible con el futuro:

   try:
       from importlib import abc
   except ImportError:
       from importlib2 import abc


Evitar regresiones de compatibilidad
------------------------------------

Una vez que haya traducido completamente el código para que sea
compatible con Python 3, querrá asegurarse de que el código no
retroceda y deje de funcionar bajo Python 3. Esto es especialmente
cierto si tiene una dependencia que le está bloqueando para que no se
ejecute realmente en Python 3 en este momento.

Para ayudar a mantenerse compatible, los módulos nuevos que cree deben
tener al menos el siguiente bloque de código en la parte superior del
misma:

   from __future__ import absolute_import
   from __future__ import division
   from __future__ import print_function

También puede ejecutar Python 2 con el indicador "-3" para recibir una
advertencia sobre varios problemas de compatibilidad que el código
desencadena durante la ejecución. Si convierte las advertencias en
errores con "-Werror", puede asegurarse de que no se pierda
accidentalmente una advertencia.

También puede usar el proyecto de Pylint y su indicador "--py3k" para
lintar el código para recibir advertencias cuando el código comienza a
desviarse de la compatibilidad con Python 3. Esto también evita que
tenga que ejecutar Modernize o Futurize sobre el código con
regularidad para detectar las regresiones de compatibilidad. Esto
requiere que solo admita Python 2.7 y Python 3.4 o posterior, ya que
es la compatibilidad mínima de la versión mínima de Python de Pylint.


Compruebe qué dependencias bloquean la transición
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**Después** de que haya hecho que su código sea compatible con Python
3, debe empezar a preocuparse por si sus dependencias también se han
portado. El proyecto caniusepython3 se creó para ayudarle a determinar
qué proyectos -- directa o indirectamente -- le impiden admitir Python
3. Hay una herramienta de línea de comandos, así como una interfaz web
en https://caniusepython3.com.

El proyecto también proporciona código que puede integrar en el
conjunto de pruebas para que tenga una prueba con errores cuando ya no
tenga dependencias que le impidan usar Python 3. Esto le permite
evitar tener que comprobar manualmente sus dependencias y recibir
notificaciones rápidamente cuando puede empezar a ejecutarse en Python
3.


Actualice su archivo "setup.py" para denotar compatibilidad con Python 3
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Una vez que el código funciona en Python 3, debe actualizar los
clasificadores en su "setup.py" para que contenga "Programming
Language :: Python :: 3" y no especificar solo compatibilidad con
Python 2. Esto le dirá a cualquier persona que use su código que
admite Python 2 **y** 3. Lo ideal es que también desee agregar
clasificadores para cada versión principal/menor de Python que ahora
admita.


Utilice la integración continua para seguir siendo compatible
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Una vez que pueda ejecutar completamente bajo Python 3, querrá
asegurarse de que el código siempre funciona en Python 2 y 3.
Probablemente la mejor herramienta para ejecutar las pruebas en varios
intérpretes de Python es tox. A continuación, puede integrar tox con
su sistema de integración continua para que nunca interrumpa
accidentalmente la compatibilidad con Python 2 o 3.

También es posible que desee utilizar el indicador "-bb" con el
intérprete de Python 3 para desencadenar una excepción cuando se
comparan bytes con cadenas o bytes con un int (este último está
disponible a partir de Python 3.5). De forma predeterminada, las
comparaciones de tipos diferentes simplemente devuelven "False", pero
si cometió un error en la separación del control de datos de
texto/binario o la indexación en bytes, no encontraría fácilmente el
error. Esta marca generará una excepción cuando se produzcan este tipo
de comparaciones, lo que hace que el error sea mucho más fácil de
rastrear.

¡Y eso es sobre todo! En este punto, la base de código es compatible
con Python 2 y 3 simultáneamente. Las pruebas también se configurarán
para que no interrumpa accidentalmente la compatibilidad de Python 2 o
3, independientemente de la versión en la que ejecute normalmente las
pruebas durante el desarrollo.


Considere la posibilidad de usar la comprobación de tipos estáticos opcionales
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Otra forma de ayudar a transferir el código es usar un comprobador de
tipos estáticos como mypy o pytype en el código. Estas herramientas se
pueden utilizar para analizar el código como si se estuviera
ejecutando en Python 2, puede ejecutar la herramienta por segunda vez
como si el código se ejecutara en Python 3. Al ejecutar un comprobador
de tipos estáticos dos veces como este, puede descubrir si, por
ejemplo, está usando incorrectamente el tipo de datos binarios en una
versión de Python en comparación con otra. Si agrega sugerencias de
tipo opcionales al código, también puede indicar explícitamente si las
API usan datos textuales o binarios, lo que ayuda a asegurarse de que
todo funciona según lo esperado en ambas versiones de Python.
