好家伙，MacOS 新版本终于删掉自带 Python2，连 Python 死忠粉都叫好！
喜大普奔，蘋(píng)果現(xiàn)已正式推出的 macOS 12.3 版本，終于把自帶的 Python 2 給刪了！
此前測(cè)試版推出時(shí)，就有網(wǎng)友激動(dòng)地表示：
“終于！雖然我是 Python 的死忠粉，但我真的希望操作系統(tǒng)們不要再內(nèi)置Python了！！！
”“操作系統(tǒng)捆綁編程語(yǔ)言是缺點(diǎn)而非優(yōu)點(diǎn)。
”畢竟，一頓操作猛如虎，最后因?yàn)?Python 版本混亂代碼跑不起來(lái)的，應(yīng)該不止我一個(gè)……
具體的更新是醬嬸的：
蘋(píng)果表示，在此次更新中，原本內(nèi)置安裝的 Python 2.7 會(huì)被移除，并建議開(kāi)發(fā)者們使用 Python 3 或者其他編程語(yǔ)言。
此前，蘋(píng)果曾解釋稱，在系統(tǒng)內(nèi)保留 2020 年官方就已停止更新維護(hù)的 Python 2，是為了保證舊版軟件的兼容性。
需要注意的是，macOS Monterey 12.3 并沒(méi)有預(yù)裝 Python 3。
天下苦?Python 環(huán)境混亂久矣
“人生苦短，我用Python。
”Python 因其簡(jiǎn)單易用、學(xué)習(xí)成本低而風(fēng)靡全世界。
但優(yōu)點(diǎn)突出，槽點(diǎn)也著實(shí)不少。
除了執(zhí)行速度慢、Python 2 和 3 不兼容這樣的問(wèn)題，其開(kāi)發(fā)環(huán)境之混亂也常常為人所詬病。
看另一張著名的梗圖就大概能感受到開(kāi)發(fā)者們的痛苦了……
事實(shí)上，為了解決這個(gè)問(wèn)題，程序員們也沒(méi)少努力。
比如 pipenv，就是專門(mén)用來(lái)簡(jiǎn)化 Python 開(kāi)發(fā)環(huán)境設(shè)置的工具。
具體而言，pipenv具有以下特性：
集成pip和virtualenv兩者的功能；
使用Pipfile和Pipfile.lock來(lái)替代requirement.txt，更容易搞清依賴關(guān)系；
可以在開(kāi)發(fā)環(huán)境中使用多個(gè)Python版本；
廣泛使用哈希校驗(yàn)，能自動(dòng)暴露安全漏洞；
可通過(guò)自動(dòng)加載.env讀取環(huán)境變量，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程。
virtualenv、venv、poetry、conda……這些 Python 環(huán)境管理工具也都在程序員群體中流行。
不過(guò)，也有程序員吐槽，一次又一次的重復(fù)造輪子本身也是一種災(zāi)難……
“Python社區(qū)一次一次又一次地重復(fù)造輪子，distutils、setuptools、pip、pipenv、tox、flit、conda、poetry、virtualenv、requirements.txt、setup.py、setup.cfg、pyproject.toml……需要處理的麻煩事兒簡(jiǎn)直列不完。這是一場(chǎng)災(zāi)難。
”那么，你被 Python 的“混亂”困擾過(guò)嗎？
參考鏈接：
[1]https://developer.apple.com/documentation/macos-release-notes/macos-12_3-release-notes#Python
[2]https://news.ycombinator.com/item?id=30115214
來(lái)源：量子位
END
各位伙伴們好，詹帥本帥搭建了一個(gè)個(gè)人博客和小程序，匯集各種干貨和資源，也方便大家閱讀，感興趣的小伙伴請(qǐng)移步小程序體驗(yàn)一下哦！（歡迎提建議）推薦閱讀
牛逼！Python常用數(shù)據(jù)類型的基本操作（長(zhǎng)文系列第①篇）
牛逼！Python的判斷、循環(huán)和各種表達(dá)式（長(zhǎng)文系列第②篇）
牛逼！Python函數(shù)和文件操作（長(zhǎng)文系列第③篇）
牛逼！Python錯(cuò)誤、異常和模塊（長(zhǎng)文系列第④篇）
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的好家伙，MacOS 新版本终于删掉自带 Python2，连 Python 死忠粉都叫好！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
- 上一篇： 修完 1300 万行代码，我帮苹果省下
- 下一篇： Python-csvkit：强大的CSV