这问题一听，就透着一股子历史的尘埃味儿，还有一丝丝项目维护的辛酸。说真的，在2024年还在琢磨 python3怎么调用python2，八成是摊上了一个“祖传”项目。一个你动都不敢动的、用Python 2写的核心库或者服务，而你的新代码，又必须用光鲜亮丽的Python 3来写。

别慌，这事儿我熟。就像开着一辆新时代的电动车，后备箱里却不得不拉着一台老式柴油发电机，就为了给某个关键设备供电。不优雅，甚至有点滑稽，但为了项目能跑起来，咱什么姿势都得会。

最简单粗暴，也最万能的胶水：subprocess

咱们先说最接地气的方法，也是我个人在紧急情况下最爱用的“万能胶”——subprocess模块。

这玩意的逻辑，简单到近乎野蛮：Python 3程序不直接“调用”Python 2的代码，而是把它当成一个外部命令行工具来运行。

你想想，你在终端里是怎么执行一个Python 2脚本的？是不是敲 python2 a_legacy_script.py？subprocess干的就是这个事儿，只不过是在你的Python 3代码里，悄悄地、自动化地帮你敲了这行命令。

场景模拟： 假设你有个叫 legacy_calculator.py 的Python 2脚本，它接收两个数字作为命令行参数，然后打印出它们的和。

“`python

这是 legacy_calculator.py，注意，它是用 Python 2 写的

import sys

Python 2的写法，print是个语句

try:
num1 = int(sys.argv[1])
num2 = int(sys.argv[2])
print num1 + num2
except Exception as e:
# 错误信息输出到标准错误流
sys.stderr.write(“Error: ” + str(e))
sys.exit(1)
“`

现在，你的Python 3主程序 main_app.py 要用这个古老的计算器。怎么办？上subprocess！

“`python

这是 main_app.py，一个纯正的 Python 3 程序

import subprocess
import json

def call_legacy_calculator(a, b):
“””
用 Python 3 的身躯，呼唤 Python 2 的灵魂。
“””
# 构造命令，注意’python2’，你得确保环境里有这个命令
# a 和 b 必须转成字符串
command = [‘python2’, ‘legacy_calculator.py’, str(a), str(b)]

print(f"准备执行命令: {' '.join(command)}")

# 这就是核心！ run！
# capture_output=True 会捕获标准输出和标准错误
# text=True 会把输出解码成字符串
result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True)

# 检查Python 2脚本是不是报错了
if result.returncode != 0:
    print(f"调用Python 2脚本失败了！老伙计罢工了...")
    print(f"错误信息: {result.stderr}")
    return None

# 脚本的输出，也就是那个加法结果，在stdout里
# 去掉末尾的换行符，然后转成整数
try:
    sum_result = int(result.stdout.strip())
    return sum_result
except ValueError:
    print(f"解析Python 2的返回结果失败了，它返回了啥玩意儿: {result.stdout}")
    return None

— 开始调用 —

final_sum = call_legacy_calculator(10, 25)

if final_sum is not None:
print(f”成功从Python 2那里拿到了结果: {final_sum}”)
# 你可以接着用这个结果做各种Python 3才能做的高级操作了
“`

看明白了吗？整个过程就像一次“隔空喊话”：

1. 打包行李（数据序列化）：Python 3把需要处理的数据（比如数字10和25）打包成最原始的形态——字符串，作为命令行参数。
2. 派人送信（执行命令）：subprocess.run 就像一个信使，带着命令 python2 legacy_calculator.py 10 25 跑到操作系统那里去执行。
3. 等待回信（捕获输出）：Python 3程序会在这里“暂停”，等着Python 2脚本执行完，然后拿回它的“回信”——也就是print到标准输出（stdout）的内容。

重点来了：数据交换怎么办？

如果只是传几个简单的数字和字符串，命令行参数还凑合。但要是传个字典、列表，甚至更复杂的对象呢？

答案是 JSON！

JSON 是Python 2和Python 3之间最好的翻译官。因为两边都有非常成熟的库来处理它。

你的流程会变成这样：

1. Python 3端：把一个复杂的Python字典用 json.dumps() 转换成一个JSON字符串。
2. 通过 subprocess 的标准输入（stdin）把这个长长的JSON字符串“喂”给Python 2脚本。
3. Python 2端：从标准输入读入这个JSON字符串，用 json.loads() 把它还原成Python 2的字典（dict）。
4. Python 2脚本一顿猛如虎的操作，得到结果。
5. 把结果（可能又是一个字典）用 json.dumps() 转成JSON字符串，然后 print 出来。
6. Python 3端：在 result.stdout 里拿到这个返回的JSON字符串，再用 json.loads() 解码成Python 3的字典。

完美闭环！虽然麻烦了点，但极其稳定，而且解耦。

更“高级”一点的玩法：RPC（远程过程调用）

如果 subprocess 这种方式让你觉得太“土”，每次调用都启动一个新进程的开销也让你无法忍受，那你可以考虑更“高级”的玩法——RPC（Remote Procedure Call）。

你可以把Python 2的脚本改造成一个长时间运行的、小小的网络服务。Python 3的应用作为客户端，通过网络请求去调用这个服务里的函数。

听起来复杂，但Python的生态里有现成的轮子。比如标准库里就自带了一个古老但好用的 xmlrpc。

想象一下：

• 你的Python 2脚本不再是执行完就退出的“一次性筷子”，而是一个7×24小时待命的“电话接线员”（XML-RPC服务器）。它启动后，就一直监听某个端口，比如8000。
• 你的Python 3程序，在需要的时候，就往 localhost:8000 这个地址“打个电话”（发起一个XML-RPC请求），说：“喂，请帮我调用一下 calculate_sum 函数，参数是10和25。”
• Python 2接线员收到电话，执行函数，然后把结果通过电话线传回去。

这种方式的好处是：

• 性能更好：避免了反复创建和销毁进程的开销。
• 交互更强：感觉更像是真正的“函数调用”，而不是在操作命令行。
• 部署更灵活：你的Python 2服务甚至可以部署在另一台机器上。

当然，缺点也很明显：增加了网络通信的复杂性，需要管理一个后台服务，还得处理网络异常等问题。对于只是偶尔调一下的简单场景，有点杀鸡用牛刀了。

最后的忠告：这只是续命，不是治本

好了，方法都告诉你了。无论是用 subprocess 的蛮力，还是RPC的巧劲，你都能解决 python3怎么调用python2 的燃眉之急。

但你必须清醒地认识到，这所有的方法，都只是一种妥协，一种过渡方案。

你等于是在维护两套技术栈，两套环境，两套依赖。你的调试过程会变得异常痛苦——错误到底出在P3这边，还是P2那边？数据格式传错了，还是P2的逻辑有bug？这种跨语言的“甩锅”场景，想想都头大。

更要命的是，Python 2 早已停止官方维护。这意味着它身上的安全漏洞，再也不会有人修复了。你把这样一个“裸奔”的服务暴露在系统里，本身就是巨大的隐患。

所以，我的最终建议是：

用这些招数作为权宜之计，帮你渡过项目迁移的难关。但你的最终目标，必须、一定、绝对是——彻底干掉Python 2的代码！

要么，花时间把Python 2的逻辑用Python 3重写。
要么，找到能替代那个老旧库的Python 3方案。

这才是治本之道。调用，只是为了争取重构和迁移的时间。千万别把这种临时的“补丁”当成长久的解决方案，不然，技术债的雪球，会越滚越大，直到有一天把你埋起来。

所以，兄弟，用这些招数顶住，然后……头也不回地奔向那个纯净、异步、高效的Python 3世界吧。那才是你应该在的地方。