自从新的版本于 2008 年宣布以来，Python 3 市场份额增长一直很漫长：
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最初，有很多理由不采用 Python 3：最重要的是，它与 Python 2 并没有向后兼容。结果导致一些 Python2 的主要库往 Python3 迁移都犹豫不决。2 向 3 转换的转折点发生在大约 2016 年左右的 Python 3.5 发行版中，该版本具有矩阵乘法、asyncio 的引入、OrderedDict 的速度改进以及类型提示的实现，这些提示为 Python3 带来了一些类似于静态语言的实用功能。

Python3 更高版本包含更多功能，例如 Pathlib 库和 f- 字符串操作。通过这些更改，人们使用了许多库（例如用于机器学习的 scikit-learn）开始了向 Python 3 的迁移。

随着越来越多的依赖关系开始升级，一些公司也开始迁移 Python3。

从互联网上的状况来看，您可能以为每个人都完成了 Python3 迁移。

在 Jetbrains 进行的一项调查中，他们制作了 IntelliJ 和 PyCharm 之类的 IDE，有 75％的个人受访者表示他们已经迁移到 Python3。一连串的博客文章都显示了相同的内容，例如，Dropbox 于 2018 年秋季详细说明了他们的迁移 Python3、Instagram 于 2017 年迁移 Python3、Facebook 于 2014 年开始迁移 Python3。在客户的敦促下，Splunk 最近也这样做了 – 往 Python3 迁移。

但是，仅仅因为 Python 2 即将到期，并不意味着公司会在一夜之间停止使用它。我们怎么知道 Python 2 仍在大量的使用？我们可以直接检查 Python 包库 PyPI 的运行情况。2016 年，PyPI 核心开发人员开始将日志发送到 Google 的 BigQuery，以便能够针对它们运行 SQL，这使得根据使用情况做出体系结构决策变得更加容易。

对于大量使用 Python 的公司，特别是那些近期可能不准备迁移 Python2 的公司，此更改意味着什么？

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