Python 3中TensorFlow代码里的__future__导入语句是否必要？

嘿，我来帮你理清这些__future__导入的疑问，结合你提到的只支持Python3.6+的场景，逐个解答：

1. 仅使用Python 3时，这些语句是否必要？能否安全移除且无不良影响？ #

完全可以安全移除，而且在Python3.6+环境下这些语句完全没有必要。原因如下：

• from __future__ import absolute_import：Python3默认启用了绝对导入，这个语句在Python3中只是冗余的声明，不会改变任何行为。
• from __future__ import division：Python3中除法运算符/默认就是真除法（比如5/2得到2.5而非2），和这个__future__导入的效果一致。
• from __future__ import print_function：Python3里print本身就是内置函数，不再是Python2中的语句，所以这个导入也不会产生任何实际作用。

所以在你已经确保运行环境是Python3.6+的前提下，移除这些语句不会有任何不良影响。

2. 这些语句在不同版本Python 3（如3.1 vs 3.6）中是否有差异？ #

在所有Python3版本中，这三个__future__导入的作用都是冗余的——因为它们对应的特性在Python3发布时就已经成为了默认行为：

• 从Python3.0开始，absolute_import就是默认规则；
• 从Python3.0开始，/的默认行为就是真除法；
• 从Python3.0开始，print就是函数而非语句。

不管是Python3.1还是3.6，这些语句都不会改变代码的运行逻辑，只是起到了声明作用，对实际执行没有影响。

3. 既然TensorFlow要求Python 3.5+，为何代码库中仍包含这些语句？ #

这主要是出于兼容性历史遗留和多版本兼容的考虑：

• TensorFlow的代码库最初需要支持Python2.7以及更早的Python3版本（比如3.4），这些__future__导入可以让代码在Python2环境下启用Python3的特性，保证跨版本的行为一致性（比如让Python2中的/也做真除法，print变成函数）。
• 虽然现在官方要求Python3.5+，但保留这些语句不会对新版本Python产生任何负面影响，同时也能让代码继续兼容那些还在使用旧版本（比如Python2.7或3.4）的用户（比如Ubuntu版本的TensorFlow支持的环境）。
• 对于大型项目来说，保留这些冗余的导入成本极低，却能省去维护多版本代码分支的麻烦。

4. 若移除这些语句，在Python 3.5+环境下是否可能引发问题？请举例说明。 #

在严格的Python3.5+环境下，移除这些语句不会引发任何问题，因为这些特性已经是默认行为了。举几个例子：

• 除法运算：5/2在Python3.5+中默认得到2.5，和开启division导入的结果完全一致；如果需要整数除法，你本来就会用//，和是否导入无关。
• print函数：print("Hello World")在Python3.5+中正常执行，和是否导入print_function无关。
• 绝对导入：假设你有一个自定义模块math，import math会优先导入标准库的math而非自定义模块，这是Python3的默认行为，和absolute_import导入无关。

唯一可能出问题的场景是，如果你的代码中不小心混入了Python2的语法（比如print "Hello"这种语句式写法），但你已经通过版本检查确保了环境是Python3.6+，这种语法在Python3中本来就会报错，和是否移除__future__导入无关。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cdahms