是时候丢弃 Python 2.0，将 100 万行的代码迁移到 Python 3.0 了！

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了是时候丢弃 Python 2.0，将 100 万行的代码迁移到 Python 3.0 了！，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含9684字，纯文字阅读大概需要14分钟。

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Python 2 vs Python 3，究竟谁是性能之王？前段时间，Hackermoon 上一位叫 Anthony Shaw 的作者为我们做了一些测试，最终得出结论，虽然 Python 2 在加密和启动时间测试过程中，比 Python 3 的速度更胜一筹，但整体而言，Python 3 更快。

而这是否就意味着我们还是将项目代码迁移到 Python 3.0 的好？接下来，本文来自全球著名的桌面应用之一的 Dropbox 将分享他们要弃用 Python 2.0 的真实原因，以及如何将百万行的代码成功迁移至 Python 3。

Dropbox 是世界上流行的桌面应用之一，你可以安装在 Windows、macOS 和部分的 Linux 发行版上。但你可能不知道，这个应用大部分是用 Python 写的。实际上，Drew 给 Dropbox 写下的第一行代码就是用的 Windows 版 Python，用的是老牌的 pywin32 等库。

虽然我们靠着 Python 2 支撑了这么多年（我们用过的最新版本是 Python 2.7），但我们从 2015 年就开始向 Python 3 转换了。今天我们终于完成了转换，你现在再装 Dropbox 的话，那么它用的是 Dropbox 定制版本的 Python 3.5。本文将介绍这次史无前例的 Python 3 转换的计划、执行和发布过程。

为什么选择 Python 3？

Python 3 的接受度在 Python 社区一直是热门话题。现在虽然 Python 3 已经广为接受（http://py3readiness.org/），一些非常流行的项目如 Django 甚至完全放弃了 Python 2 的支持，但这个话题的热度依然存在。对于我们来说，影响我们决定进行转换的几个关键因素有：

引人入胜的新功能

Python 3 的创新十分迅速。除了一长列（http://whypy3.com/）正常的改进（如 str 和 bytes 的讨论），还有几个功能吸引了我们的眼球：

• 类型标注语法：我们的代码量非常大，所以类型标注对于开发的效率非常重要。在 Dropbox 我们很喜欢 MyPy（http://mypy-lang.org/），因此原生的类型标注支持对我们很有吸引力。

• 并行函数语法：许多功能都极度依赖线程和消息传递，我们采用的是 Actor 模式，使用了 Future 模块。而 asyncio 项目及其 async/await 语法有时能避免回调函数，从而获得更干净的代码。

过老的工具链

随着 Python 2 日久年深，最初适合部署的工具链也大部分过时了。由于这些因素，继续使用 Python 2 会带来一系列的维护负担：

• 过老的编译器和运行时使得我无法们升级一些重要更新。

  例如，我们在 Windows 和 Linux 上使用 Qt，而最新版本的 Qt 包含了 Chromium（通过 QtWebEngine 实现），因此需要更现代的编译器。

• 我们与操作系统的集成越来越深，而无法使用新版本的工具链，导致使用新版 API 的成本增大。

  例如，理论上 Python 2 依然需要 Visual Studio 2008 （http://stevedower.id.au/blog/building-for-python-3-5/）。但这个版本微软已经不再支持了，也与 Windows 10 SDK 不兼容。

冻结和脚本

当初，我们依靠“冻结”脚本为我们支持的每个平台创建原生应用程序。但是，我们并没有直接使用原生的工具链，如 macOS 的 Xcode，而是将创建各个平台上的二进制文件的任务交给其他程序去做，Windows 下是 py2exe，macOS 下是 py2app，Linux 下是 bbfreeze。这个完全面向 Python 的构建系统收到了 distutils 的启发，因为我们的应用最初只不过是个 Python 包，所以只需要一个类似于 setup.py 的脚本来构建。

随着时间的流逝，我们的代码量越来越大。现在，我们的开发已经不仅仅使用 Python 开发了。实际上，我们的代码现在由 TypeScript/HTML、Rust 和Python 混合组成，某些平台上还用了 Objective-C 和 C++。为支持所有组件，setup.py 脚本（内部的名字为 build-all.py）越来越大，越来越难以管理。

导火索就是我们与各个操作系统集成的方式。首先，我们越来越多地引入高级的 OS 扩展，如 Smart Sync 的内核组件等，这些组件不能，通常也不会使用 Python 编写。其次，像微软和苹果等供应商对部署应用提出了新的需求，因此经常需要用到新的、更复杂的工具，这些工具经常是这些供应商独有的（比如代码签名等）。

例如在 macOS 上，10.10 版本引入了新的应用扩展以便与 Finder 进行集成，就是FinderSync（https://developer.apple.com/library/archive/documentation/General/Conceptual/ExtensibilityPG/Finder.html）。它并不只是个 API，而是个完整的应用程序包（.appex），有自己的生存中崛起规则（即它由 OS 启动），而且对于进程间通信的要求更严格。换句话说，使用 Xcode 就很容易集成这些扩展，但 py2app 根本不支持它们。

因此，我们面临着两个问题：

• 由于我们使用 Python 2，因此无法使用新的工具链，所以集成新的 API 的代价更高（比如使用Windows 10的Windows Runtime）。

• 我们的冻结脚本使得部署原生代码的代价更高（例如在 macOS 上构建应用扩展）。

当我们计划转换成 Python 3 时，我们面临着两个选择：一是改进冻结脚本中的依赖，以支持 Python 3（从而支持现代编译器）和平台相关的功能（如应用程序扩展），二是不再使用以 Python 为中心的构建系统，完全放弃冻结脚本。我们选择了后者。

关于 pyinstaller 的一点：我们认真地思考过在项目早期使用 pyinstaller，但当时它不支持 Python 3，而且更重要的是，它和其他冻结脚本有类似的限制。不管怎样，这个项目本身很不错，我们只是觉得不适合我们而已。

嵌入 Python

为了解决构建和部署的问题，我们决定使用新的架构，在原生应用中嵌入 Python 运行时。我们不再将构建过程交给冻结脚本处理，而是使用各个平台自己的工具链（比如 Windows 下使用 Visutal Studio）来构建各种入口点。进一步，我们将 Python 代码抽象到一个库中，从而为多种语言“混合”的方式提供更直接的支持。

这样我们就可以直接使用各个平台的 IDE 和工具链了（例如可以直接添加原生的构建目标，如 macOS 上的 FinderSync），同时保留使用 Python 编写大部分应用程序逻辑的能力。

我们最后采用了下面的结构：

• 原生入口点：这些与各个平台的应用程序模型兼容。

  其中包括应用程序扩展，如 Windows 下的 COM 组件和 macOS 下的应用程序扩展。

• 共享库可以使用多种语言编写（包括 Python）。

表面上，这个应用能够更接近平台的要求，而在各个库的背后，我们可以有更大的灵活性来选择自己喜欢的语言和工具。

这种架构能提高模块性，同时还带来一个关键的副作用：现在可以同时部署 Python 2 库和 Python 3 库了。联系到 Python 3 转换工作，我们的转换过程就需要两步：第一，给 Python 2 实现新的架构；第二，利用它将 Python 2 替换成 Python 3。

第一步：“解冻”

第一步就是停止使用冻结脚本。目前，bbfreeze 和 pywin32 都不支持 Python 3，所以我们别无选择。我们从 2016 年开始逐步进行这项改变。

首先，我们将配置 Python 运行时的工作抽象化，将 Python 的东西放到一个新的库中，名为 libdropbox_bootstrap。这个库会代替一些冻结脚本提供的功能。尽管我们不再需要这些脚本，但它们仍然提供了一些运行 Python 代码所需的最基本的东西：

打包代码以便在设备上执行

这样我们才能发布编译好的 Python 字节码，而不用发布 Python 源代码。由于以前的每个冻结脚本在各个平台上有各自的格式，我们利用这个机会引入了一种新的格式，用于在所有平台上打包代码使用：

• 所有 Python 模块的 Python 的字节码 .pyc 都放在单一的 zip 文档中（如 python-packages-35.zip）。

• 原生扩展. pyd / .so 由于是平台相关的原生动态链接库，他们必须安装在特定的位置，保证应用程序能毫无障碍地加载。

  Windows 下，这些文件与入口点（即 Dropbox.exe）放在一起。

• 打包通过优秀的 modulegraph（作者是 py2app 和 PyObjC 的作者 Ronald Oussoren）实现。

隔离 Python 解释器

这样能阻止我们的应用程序在设备上运行其他的 Python 源代码。有意思的是，Python 3 使得这种嵌入变得容易得多了。例如，新的 Py_SetPath 函数（https://docs.python.org/3/c-api/init.html#c.Py_SetPath）能够让我们将代码隔离，不需要再像 Python 2 时代在冻结脚本中进行某种复杂的隔离操作了。为了在 Python 2 中支持这一功能，我们在定制版本的 Python 2 中向下移植了这一功能。

其次，我们使用了平台相关的入口点Dropbox.exe、Dropbox.app和dropboxd 来使用这个库。这些入口点都是用各自平台的“标准”工具编译的，即 Visual Studio、Xcode 和 make，没有使用 distutils。这样我们就可以去掉冻结脚本带来的大量修补工作了。例如，在 Windows 下，这一步大大简化，只需为 Dropbox.exe 配置 DEP/NX 即可，就能将应用程序装箱单和资源嵌入了。

关于 Windows 的一点说明：现在，继续使用 Visual Studio 2008 的代价已经非常高了。为了正确地转换，我们需要一个能同时支持 Python 2 和 Python 3 的版本，最终我们采用了 Visual Studio 2013。为支持它，我们进一步修改了定制版本的 Python 2，使之能正确在 Visual Studio 2013 下编译。这些修改的代价进一步证明，我们转换到 Python 3 的决定是正确的。

第二步：混合

成功地转换如此之大（包含大约 100 万行 Python 代码）、安装量如此之高（大约有几亿安装）的应用程序需要逐步进行。我们不能简单地在某次发布中“改变一个开关”来实现转换，特别是我们的发布过程要求每两个星期给所有用户发布一个新版本。因此，必须找到一种办法，将 Python 3 的部分转换发布给一小部分用户，以便检测并修改 Bug。

为达到这一点，我们决定实现用 Python 2 和 Python 3 同时编译 Dropbox。这要求做到以下两点：

• 能够同时发布 Python 2 和 Python 3 的“包”，包括字节码和扩展，两者必须能够并存。

• 在转换过程中强制使用混合的 Python 2 / 3 语法。

我们采用上一步引入的嵌入式设计来实现：将 Python 代码抽象到库和包中，就能很容易地引入另一个版本。这样入口点程序（即 Dropbox.exe）就可以在初始化的早期控制选择哪个 Python 版本了。

我们通过手动连接入口点程序到 libdropbox_bootstrap 来实现这一点。例如在 macOS 和 Linux 下，我们在 Python 版本确定之后使用 dlopen/dlsym 来加载。在 Windows 下，使用 LoadLibrary 和 GetProcAddress。

对 Python 解释器的选择必须在 Python 加载之前完成，因此为了使之更顺畅，我们实现了命令行参数  /py3  用于开发，和一个保存在硬盘上的永久设置，以便通过我们的功能切换系统Stormcrow（https://blogs.dropbox.com/tech/2017/03/introducing-stormcrow/）来控制。

有了这些，我们就能在启动 Dropbox 客户端时动态选择 Python 版本了。这样就可以在 CI 基础设施中设置额外的任务来针对 Python 3 运行单元测试和集成测试。我们还在提交队列中增加了自动检查，以防止提交会破坏 Python 3 支持的改动。

通过自动测试确保没问题之后，我们就开始将 Python 3 的改动推送给真正的用户。我们通过远程的功能开关来将新功能逐渐开放给用户。首先对 Dropbox 推送改动，这样我们就能找出并改正大部分主要的底层问题。然后将范围扩大到 Beta 用户，他们的 OS 版本问题更加芜杂。然后最终扩展到稳定版。7 个月之后，所有的 Dropbox 都已经在运行 Python 3 了。为了尽可能提高质量，我们要求所有与转换相关的 bug 必须进行深入调查并彻底修复，才能扩大推送的范围。

逐渐推送到 Beta 版

逐渐推送到稳定版

到了版本 52 时，这个过程终于完成了。我们可以完全从 Dropbox 的桌面客户端中删掉 Python 2 了。

写在最后

一篇文章很难完整概括我们将代码迁移至 Python 3.0 的完整过程，这其中还有许多可以讨论的东西。接下来，我们还会在以后的文章中讨论：

• 我们怎样在 Windows 和 macOS 上报告崩溃，并利用这些信息调试原生和 Python 代码；

• 怎样维护 Python 2 和 Python 3 混合代码，用到了哪些工具？

• 整个 Python 3 转换过程中最值得讨论的 Bug 和故事。

敬请期待，也欢迎在下方留言分享你对迁移过程的看法。

原文：https://blogs.dropbox.com/tech/2018/09/how-we-rolled-out-one-of-the-largest-python-3-migrations-ever/

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内容总结

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