Python 2 から Python 3 への移植
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author:
   Brett Cannon


概要
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現在は Python 3 が最新版の Python ですが、 Python 2 もまだ活発に利用さ
れています。なのであなたのプロジェクトを両方のメジャーリリースにおいて
動作可能にしておくのがよいでしょう。このガイドでは、 Python 2 と 3 を
同時にサポートするにはどうすればよいかを解説します。

もしあなたが標準 Python ライブラリではなく拡張ライブラリでの移植手段を
探しているならば Python 3 への拡張モジュール移植 を参照してください。

コア開発者の視点から Python3 が世に出てきたが理由を読みたい場合は、
Nick Coghlan の Python 3 Q & A または Brett Cannonによる `Why Python 3
exists がおすすめです。

移植にあたって助けが必要な場合は python-porting メーリングリストに質問
を投稿できます。


短い説明
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あなたのプロジェクトを、単一ソースで Python 2/3 両方に対応させる基本的
なステップは次のとおりです。

1. Python 2.7 だけをサポートすることに気を配ってください。

2. 良いテストカバレッジを確保してください。 (coverage.py が推奨され
   ま す; "pip install coverage")

3. Python 2 と 3 の違いを学びましょう。

4. Futurize (もしくは Modernize) を使ってコードをアップデートしてく
   だ さい。 (たとえば "pip install future")

5. Python 3 サポートに関してデグレを防ぐために Pylint を使ってくだ
   さい 。("pip install pylint")

6. caniusepython3 を使ってどの依存性があなたの Python 3 の使用を妨
   げて いるかを検出できます。 ("pip install caniusepython3")

7. 依存性があなたを邪魔しなくなってさえしまえば、Python 2 & 3 への
   互換 性を保つのを保障するために、継続的インテグレーションを使いまし
   ょう (tox が複数バージョン Python 相手のテストの手助けをしてくれま
   す; "pip install tox")

8. Consider using optional static type checking to make sure your
   type usage works in both Python 2 & 3 (e.g. use mypy to check your
   typing under both Python 2 & Python 3).


詳細
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Python 2 と 3 の同時サポートについてのキーポイントのひとつは、 **今日
から** 開始出来る、というものです。たとえあなたが持っている依存物がま
だ Python 3 をサポートしていなくとも、それはあなたのコードを Python 3
サポートのために **今すぐ** 現代化出来ないことを意味するのではありませ
ん。Python 3 サポートのために必要なほとんどの変更は、Python 2 コード内
にあっても新しいプラクティスを伴う明快なコードに導いてくれます。

もうひとつのキーポイントは、あなたの Python 2 コードの Python 3 サポー
トを加える現代化は、あなたのために大部分は自動化されているということで
す。Python 3 によるテキストデータとバイナリデータの明確な区別のおかげ
で、あなたはいくつかの API に決断をしなければならないかもしれない一方
で、下位レベルの仕事は今やほとんど済んでいて、それゆえに最低でもその自
動化された修正からの恩恵をすぐさま受けることが出来ます。

Python 2 と 3 の同時サポートのために、あなたのコードを移植するための以
降の詳細を読む際には、これらのキーポイントを心に留めておいてください。


Python 2.6 とそれ以前のサポートを落とす
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Python 2.5 と Python 3 で動くものは作れますが、Python 2.7 以上でのみ動
くようにするほうが **とてつもなく** 簡単です。Python 2.5 サポートを落
とせないならば、 six プロジェクトがあなたの Python 2.5 と 3 同時サポー
トを手助けしてくれます ("pip install six")。だけれども悟ってください、
この HOWTO でリストしているほとんど全てのプロジェクトはいずれあなたに
とって入手不可能になるであろうことを。

Python 2.5 以下のサポートをスキップ出来るならば、あなたのコードに必要
な変更は Python の常套句のような外観と雰囲気を壊すべきではありません。
最悪の場合あるインスタンス内のメソッドの代わりに関数を使う必要があった
り、ビルトインを使う代わりに関数をインポートする必要があるでしょうが、
そうしないならば、全体通した変換はあなたにとって異質に感じさせないもの
に違いありません。

ですが、Python 2.6 以上と言わず Python 2.7 を目標にしてください。
Python 2.6 はもう積極的にはサポートされていません。これは **あなたが**
Python 2.6 に関係するあらゆる問題に取り組まなければならないことを意味
します。この HOWTO で言及しているいくつかのツールも Python 2.6 をサポ
ートしていません (Pylint など)し、時につれこのようなことはもっと当たり
前になってくるでしょう。2.7 以上だけをサポートするということは、話をよ
り簡単にしてくれます。


あなたの "setup.py" ファイルに、相応しいサポートバージョンを明記することを忘れないこと
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"setup.py" ファイルに、あなたがサポートする Python バージョンを trove
classifier で正しく明記すべきです。あなたのプロジェクトはまだ Python 3
をサポートしていないので、少なくとも "Programming Language :: Python
:: 2 :: Only" と明記すべきです。理想的には Python のメジャー/マイナー
バージョンも指定すべきです。例えば "Programming Language :: Python ::
2.7" のように。


良いテストカバレッジを確保する。
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そうしたい一番古いバージョンの Python 2 をサポート出来ているならば、あ
なたのテストスイートが十分な網羅性かを確認したいでしょう。あなたのコー
ドをツールで書き換えた後に現れるあらゆる失敗が実際にはツールのバグで、
あなたのコードのバグではないとするのに十分なだけの確信をあなたのテスト
スイートに持ちたいならば、良い経験則がこれです。目標とする数値で言えば
、80% 以上の網羅性を目指してみてください (そしてカバレッジ 90% を越え
るのが難しかったとしても気に病む必要はありません)。テストカバレッジの
計測ツールを手持ちでないならば、 coverage.py がお奨めです。


Python 2 と 3 の違いを学びましょう。
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十分にテスト出来たならば、いよいよ Python 3 への移植をする準備が整いま
した! ですが、どのようにあなたのコードを変更していけば良いのか、何に気
をつけてコーディングすれば良いのかを完全に理解するために、Python 2 か
らの視点で Python 3 の変更点はなんなのかを学びたいでしょう。典型的には
、それをするための手段として最良のものが 2 つあって、ドキュメントの、
Python 3 のそれぞれのリリースの "What's New" を読むことと、 Porting to
Python 3 (オンライン版がフリーで読めます) を読むことです。 Python-
Future プロジェクトからの、手軽な cheat sheet もあります。


コードをアップデートする。
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Python 2 と比較した Python 3 の違いがわかってきたら、いよいよあなたの
コードを更新するそのときです! あなたのコードの移植の自動化ツールとして
は 2 つの選択肢があります: Futurize と Modernize です。 どちらのツール
が良いかはあなたのコードをどのくらい Python 3 寄りに近付けたいかにより
ます。 Futurize は、例えば Python のメジャーバージョン間の意味論的な等
価性を持つように Python 3 からバックポートされた "bytes" 型のように、
Python 2 に取り込まれた Python 3 のイディオムと慣例を積極的に使います
。 他方 Modernize はより保守的で、互換性保持を six によって提供するこ
とで、 Python 2/3 のサブセットであることを目標にします。 Python 3 は確
実にやってくる未来なので、 Python 3 で導入された、まだ慣れていない新し
い慣例に合わせ始めるためには Futurize を検討するのが最良かもしれません
。

どちらのツールを選ぶにせよ、それらはあなたのコードを、あなたが開始した
Python 2 バージョンへの互換性を保ったままで Python 3 で動作するように
書き換えます。念には念を入れたければ、まずはテストスイートに対してツー
ルを適用して、変換が正しいものであることを確認するために差分を視覚的に
点検しましょう。あなたのテストスイートを変換して、テストがそれでもまだ
期待通りにパスすることが検証出来てしまえば、あなたのアプリケーションコ
ードを、全ての失敗するテストは変換の失敗を意味することがわかる状態で変
換出来ます。

悪い報せ。これらツールは Python 3 であなたのコードを動作させるために、
全ての自動化が出来ているわけではありませんので、Python 3 のフルサポー
トのためには手動で更新しなければならないわずかばかりの事項があります(
必要な手作業はツールによって違います)。選んだツールのドキュメントを読
んで、デフォルトでは何が修正されて、選択的に何を修正する(しない)を選べ
るのか、そして何を自身で修正する必要があるのかを理解してください (例え
ばビルトインの "open()" ではなく "io.open()" を使う修正は、Modernize
ではデフォルトでオフです)。良い報せ。ですが、注意深くみなければデバッ
グを困難にするような大きな問題として考えられる、警戒するようなことは、
2 つだけです。


除算
~~~~

Python 3 では、 "5 / 2 == 2.5" であり "2" ではありません; "int" 同士の
全ての除算は "float" の結果になります。この変更については実際のところ
、 2002 年にリリースされた Python 2.2 から計画されました。そのようなわ
けで、 "/", "//" 演算子を使うどんなファイルにも "from __future__
import division" を追加するか、あるいはインタプリタを "-Q" フラグとと
もに起動することが推奨されていました。これをまだやったことがなければ、
コードをくまなく調べて対象箇所を見つけ、 2 つのことをします:

1. "from __future__ import division" をあなたのファイルに追加します

2. floor division (訳注: float での結果に "floor()" 適用したのと同
   じ振 る舞いをする除算) に対しては "//" を、浮動小数点数の演算を期待
   する 箇所ではそのまま "/" を使うように、除算演算子を必要に応じて変
   更しま す。

オブジェクトが自身の "__truediv__" メソッドを持っているのに
"__floordiv__" を持っていない場合に壊れてしまうので、 "/" を "//" に単
純に自動的に変換することは出来ません(例えばユーザ定義クラスで "/" を何
かの演算に使っていて、 "//" は同じ事をしないか何もしないような場合)。


テキスト対バイナリデータ
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Python 2 では "str" 型をテキストとバイナリデータのどちらにも使うことが
出来ていました。不幸なことにこれは、2 つの異なる概念を重ね合わせていて
、両方の種類のデータに対して、時々動作して時々はそうではない、といった
傷つきやすいコードに繋がりやすいものでした。人々が特定の一つの型の代わ
りに "str" を受け付ける何かが、それが許容するのはテキストなのかバイナ
リデータなのかを名言しないときの、悩ましい API を生み出してしまう要因
でもありました。これはとりわけマルチリンガルをサポートするための状況を
、テキストデータをサポートしていると主張しているのに明示的に "unicode"
をサポートすることに注意を払わない API、という形で複雑にしていました。

テキストとバイナリデータの区別をより明快に、よりはっきり宣言するために
、 Python 3 はインターネット時代に作られたほとんどの言語がしたこと、す
なわちテキストとバイナリデータを区別できる別々の型とし、無分別にお互い
混ぜこぜには出来ないようにしました (Python はインターネットが広く普及
する前からありました)。テキストのみを取り扱うコード、バイナリデータの
みを扱うコードのいずれにとっても、この分離は問題を引き起こしません。で
すが両方を処理するコードにとっては、それはテキストとバイナリデータの比
較をする際に新たな注意点が増えたことを意味していて、これが完全には移行
の自動化が出来ない理由なのです。

To start, you will need to decide which APIs take text and which take
binary (it is **highly** recommended you don't design APIs that can
take both due to the difficulty of keeping the code working; as stated
earlier it is difficult to do well). In Python 2 this means making
sure the APIs that take text can work with "unicode" and those that
work with binary data work with the "bytes" type from Python 3 (which
is a subset of "str" in Python 2 and acts as an alias for "bytes" type
in Python 2). Usually the biggest issue is realizing which methods
exist on which types in Python 2 & 3 simultaneously (for text that's
"unicode" in Python 2 and "str" in Python 3, for binary that's
"str"/"bytes" in Python 2 and "bytes" in Python 3). The following
table lists the **unique** methods of each data type across Python 2 &
3 (e.g., the "decode()" method is usable on the equivalent binary data
type in either Python 2 or 3, but it can't be used by the textual data
type consistently between Python 2 and 3 because "str" in Python 3
doesn't have the method). Do note that as of Python 3.5 the "__mod__"
method was added to the bytes type.

+--------------------------+-----------------------+
| **テキストデータ**       | **バイナリデータ**    |
+--------------------------+-----------------------+
|                          | decode                |
+--------------------------+-----------------------+
| encode                   |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| format                   |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| isdecimal                |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| isnumeric                |                       |
+--------------------------+-----------------------+

処理の区別を簡単にするには、バイナリデータとテキストの間のエンコードと
デコードを、あなたのコードの境界で行うようにすることです。バイナリデー
タとしてテキストを受け取ったならば、即座にデコード。テキストをバイナリ
データにして送信する必要があったら、出来るだけあとでエンコード。このよ
うにすることで、あなたのコードは内部的にはテキストだけで動作し、ですか
ら、今処理しているのがどの型なのかを逐一追跡しなくても良くなります。

The next issue is making sure you know whether the string literals in
your code represent text or binary data. You should add a "b" prefix
to any literal that presents binary data. For text you should add a
"u" prefix to the text literal. (there is a "__future__" import to
force all unspecified literals to be Unicode, but usage has shown it
isn't as effective as adding a "b" or "u" prefix to all literals
explicitly)

As part of this dichotomy you also need to be careful about opening
files. Unless you have been working on Windows, there is a chance you
have not always bothered to add the "b" mode when opening a binary
file (e.g., "rb" for binary reading).  Under Python 3, binary files
and text files are clearly distinct and mutually incompatible; see the
"io" module for details. Therefore, you **must** make a decision of
whether a file will be used for binary access (allowing binary data to
be read and/or written) or textual access (allowing text data to be
read and/or written). You should also use "io.open()" for opening
files instead of the built-in "open()" function as the "io" module is
consistent from Python 2 to 3 while the built-in "open()" function is
not (in Python 3 it's actually "io.open()"). Do not bother with the
outdated practice of using "codecs.open()" as that's only necessary
for keeping compatibility with Python 2.5.

"str" と "bytes" の両方のコンストラクタは同じ引数を与えても Python 2
と 3 で異なる意味を持ちます。Python 2 で "bytes" に数値を与えると、整
数の文字列表現を生成します: "bytes(3) == '3'" 。ですが Python 3 では、
"bytes" に整数を与えると、整数値で与えたぶんの長さの、null バイトで埋
められたバイト列を生成します: "bytes(3) == b'\x00\x00\x00'" 。似たよう
な話はバイト列オブジェクトを "str" に与える場合にも起こります。Python
2 ではバイト列が渡したものがそのまま戻ってきます: "str(b'3') == b'3'"
。対して Python 3 では、バイト列オブジェクトの文字列表現になって返って
きます: "str(b'3') == "b'3'"" 。

最後に、バイナリデータに対するインデクシングには取り扱いに注意が必要で
す(スライシングには特別な取り扱いは **不要** です)。Python 2 では、
"b'123'[1] == b'2'" ですが、Python 3 では "b'123'[1] == 50" です。バイ
ナリデータはただのバイナリ数値の羅列ですから、Python 3 では指示した位
置のバイトの整数値を返します。ですが Python 2 の場合、 "bytes == str"
であるために、インデクシングは bytes の要素一つを取り出すスライスとし
て振舞います。 six プロジェクトには "six.indexbytes()" と名付けられた
関数があって、これは Python 3 がそうするように整数値を返します:
"six.indexbytes(b'123', 1)" 。

まとめると、以下のようになります:

1. どの API がテキストデータを受付け、どの API がバイナリデータを受
   け 付けるのかを決めてください。

2. あなたのコードが Python 2 で確実に、テキストで動くものは
   "unicode" でも動くように、バイナリデータで動くものは "bytes" でも動
   くようにし てください(どのメソッドがそれぞれの型で使えないのかを示
   した上記テー ブルをみてください)。

3. Mark all binary literals with a "b" prefix, textual literals
   with a "u" prefix

4. バイナリデータをテキストにデコードするのは出来るだけ早く、テキス
   ト データをバイナリデータにエンコードするのは出来るだけ遅く。

5. ファイルは "io.open()" を使って開き、そうすべきときには必ず "b"
   モ ードを指定してください。

6. Be careful when indexing into binary data


バージョン検出ではなく機能検出を使う
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Inevitably you will have code that has to choose what to do based on
what version of Python is running. The best way to do this is with
feature detection of whether the version of Python you're running
under supports what you need. If for some reason that doesn't work
then you should make the version check be against Python 2 and not
Python 3. To help explain this, let's look at an example.

importlib の機能にアクセスする必要があるとしましょう。 これは Python
3.3 から使える Python の標準ライブラリで、その機能は Python 2 では
PyPI にある importlib2 から使えます。 例えば "importlib.abc" モジュー
ルにアクセスするコードを書くのに、次のように書きたくなることがあるでし
ょう:

   import sys

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

このコードの問題は、 Python 4 が出たときに起きます。 Python 3 ではなく
Python 2 を例外的なケースとして扱い、将来の Python のバージョンは
Python 2 よりも Python 3 と互換性があると仮定する方が良さそうです:

   import sys

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

ところが、最適解はバージョン検出を一切せずに、代わりに機能検出に頼るこ
とです。 機能検出を使うことで、バージョン検出が上手く行かなくなる潜在
的な問題を避けられ、機能の互換性を保つ助けになります:

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


互換性オプション
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あなたのコードを完全に Python 3 互換に変換できたら、今度は Python 3 で
の動作が退化したり止まってしまうことがないようにしたいでしょう。この時
点ではまだ実際に Python 3 で動作させられない阻害要因となる依存物を持っ
ている場合に、これは特に当てはまります。

互換性を保ち続けるために、あなたが作る全ての新しいモジュールは、最低で
もソースコードの先頭に以下のコードブロックを持つべきです:

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

実行時に種々の互換性問題を警告してもらうために Python 2 を "-3" フラグ
付きで実行することも出来ます。 "-Werror" にすれば警告ではなくエラーに
なるので、うっかり警告を見逃すことがなくなります。

Pylint プロジェクトとその "--py3k" フラグを使って、Python 3 互換性から
乖離し始めている際の警告を受け取ることも出来ます。これにより、
Modernize や Futurize を普通に実行してみて互換性を失っていないかを確認
する、という必要がなくなります。この場合 Python 2.7 と Python 3.4 以上
だけのサポートにすることが必要になります。それが Pylint がサポートする
最小の Python バージョンだからです。


どの依存性があなたの移行を阻んでいるのかチェックする
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**After** you have made your code compatible with Python 3 you should
begin to care about whether your dependencies have also been ported.
The caniusepython3 project was created to help you determine which
projects -- directly or indirectly -- are blocking you from supporting
Python 3. There is both a command-line tool as well as a web interface
at https://caniusepython3.com.

このプロジェクトは同時にあなたのテストスイートに組み込むことが出来る、
もう Python 3 使用を妨げる依存物がなくなった時点で失敗するテストコード
も提供しています。これにより、Python 3 での動作を開始する際に、依存物
を手動でチェックすることなく即座に気付くことが出来ます。


あなたの "setup.py" ファイルを更新して Python 3 互換を謳う
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あなたのコードが Python 3 で動作するようになったら、 "setup.py" の
classifiers を "Programming Language :: Python :: 3" を含めるように更
新して、Python 2 だけのサポートではないことを明記すべきです。これによ
って、あなたのコードを利用する人はあなたが Python 2 *と* 3 をサポート
することを知ることが出来ます。理想的には、今サポートしている Python の
メジャー/マイナーバージョンも classifiers に追加したいでしょう。


継続的インテグレーションを使って互換性を維持し続ける。
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Python 3 で完全に動作出来てしまったら、あなたのコードが Python 2、3 の
両方でいつでも動くことを保障したいでしょう。おそらく、複数バージョンの
Python インタプリタでテストを実施するのに最良のツールは、 tox です。継
続的インテグレーションシステムに tox を統合して、うっかり Python 2 か
3 のサポートを壊してしまわないようにすることが出来ます。

Python 3 インタプリタで "-bb" フラグを使って、 bytes と string 、もし
くは bytes と int を比較したときに例外を引き起こしたいと思うでしょう (
後者は Python 3.5 から使えます)。 デフォルトでは型の異なる比較は単純に
"False" を返しますが、テキスト/バイナリデータ処理の分離を誤ったり、バ
イト列への添え字操作を誤ると、簡単には間違いを見つけられません。 この
フラグはそれが起こった場合に例外を起こすことで、その種のケースを追跡す
る助けになります。

そしてこれでほぼ全てです! 今の時点であなたのコードベースは Python 2 と
3 の両方に対して同時に互換です。あなたのテストは、開発時点ではどちらの
バージョンでテストすることが多いのかによらずに、誤って Python 2 か 3
の互換性を破壊してしまわないようにも組み立てられるでしょう。


Consider using optional static type checking
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Another way to help port your code is to use a static type checker
like mypy or pytype on your code. These tools can be used to analyze
your code as if it's being run under Python 2, then you can run the
tool a second time as if your code is running under Python 3. By
running a static type checker twice like this you can discover if
you're e.g. misusing binary data type in one version of Python
compared to another. If you add optional type hints to your code you
can also explicitly state whether your APIs use textual or binary
data, helping to make sure everything functions as expected in both
versions of Python.
