Python，是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括结构化、过程式、反射式、面向对象和函数式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。它的语言结构以及面向对象的方法，旨在帮助程序员为小型的和大型的项目编写逻辑清晰的代码。
编程建议
建议 1：理解 Pythonic 概念，努力编写 Pythonic 代码。
建议 2：理解 Python 与 C 的不同之处，注意缩进、引号、三元操作符等细节。
建议 3：在代码中适当添加注释，并适当添加空行使代码布局更加合理。
建议 4：遵循函数设计的四个原则：简短、声明合理、参数向下兼容、单一职责。
建议 5：集中管理常量，并使用全大写字母命名。
建议 6：适当使用 assert 语句进行调试，但注意其对性能的影响。
建议 7：优先使用数据交换值的 Pythonic 写法：a, b = b, a。
建议 8：充分利用惰性计算（Lazy evaluation）的特性，避免不必要的计算。
建议 9：避免使用 type 进行类型检查，优先使用 isinstance。
建议 10：尽量使用 Unicode，特别是在 Python3 中。
建议 11：构建合理的包层次来管理模块，并注意命名空间的管理。
建议 12：理解并分清 == 和 is 的适用场景，特别是在处理字符串等不可变类型变量时。
额外的编程建议
建议 13：遵循 PEP 8 编写风格统一的代码。
建议 14：关注性能优化，合理使用局部变量和生成器。
建议 15：正确处理错误和异常，熟悉 try、except、finally 和 raise 的使用。
建议 16：深入理解模块和包的管理，正确使用 import 语句。
建议 17：尽量使用 Unicode。在 Python2 中编码是很让人头痛的一件事，但 Python3 就不用过多考虑了
建议 18：构建合理的包层次来管理 Module。
建议 19：有节制的使用 from … import 语句，防止污染命名空间
建议 20：优先使用 absolute import 来导入模块（Python3 中已经移除了 relative import）
建议 21：i+=1 不等于 ++i，在 Python 中，++i 前边的加号仅表示正，不表示操作
建议 22：习惯使用 with 自动关闭资源，特别是在文件读写中
建议 23：使用 else 子句简化循环（异常处理）
建议 24：遵循异常处理的几点基本原则
建议 25：避免 finally 中可能发生的陷阱
建议 26：深入理解 None，正确判断对象是否为空。
建议 27：连接字符串应优先使用 join 函数，而不是 + 操作
建议 28：格式化字符串时尽量使用 format 函数，而不是 % 形式
建议 29：区别对待可变对象和不可变对象，特别是作为函数参数时
建议 30：[]、{} 和 ()，一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代码更清晰，同时效率更高
建议 31：函数传参数，既不是传值也不是传引用，而是传对象或者说对象的引用
建议 32：警惕默认参数潜在的问题，特别是当默认参数为可变对象时
建议 33：函数中慎用变长参数 args 和 kargs
这种使用太灵活，从而使得函数签名不够清晰，可读性较差
如果因为函数参数过多而是用变长参数简化函数定义，那么一般该函数可以重构
建议 34：深入理解 str() 和 repr() 的区别
两者之间的目标不同：str 主要面向客户，其目的是可读性，返回形式为用户友好性和可读性都比较高的字符串形式；而 repr 是面向 Python 解释器或者说 Python 开发人员，其目的是准确性，其返回值表示 Python 解释器内部的定义
在解释器中直接输入变量，默认调用 repr 函数，而 print(var) 默认调用 str 函数
repr 函数的返回值一般可以用 eval 函数来还原对象
两者分别调用对象的内建函数 __str__() 和 __repr__()
建议 35：分清静态方法 staticmethod 和类方法 classmethod 的使用场景
建议 36：掌握字符串的基本用法
建议 37：按需选择 sort() 和 sorted() 函数
sort() 是列表在就地进行排序，所以不能排序元组等不可变类型。
sorted() 可以排序任意的可迭代类型，同时不改变原变量本身。
建议 38：使用 copy 模块深拷贝对象，区分浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy）
建议 39：使用 Counter 进行计数统计，Counter 是字典类的子类，在 collections 模块中
建议 40：深入掌握 ConfigParse
建议 41：使用 argparse 模块处理命令行参数
建议 42：使用 pandas 处理大型 CSV 文件
Python 本身提供一个 CSV 文件处理模块，并提供 reader、writer 等函数。
Pandas 可提供分块、合并处理等，适用于数据量大的情况，且对二维数据操作更方便。
建议 43：使用 ElementTree 解析 XML
建议 44：理解模块 pickle 的优劣
优势：接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强
劣势：不保证数据操作的原子性、存在安全问题、不同语言之间不兼容
建议 45：序列化的另一个选择 JSON 模块：load 和 dump 操作
建议 46：使用 traceback 获取栈信息
建议 47：使用 logging 记录日志信息
建议 48：使用 threading 模块编写多线程程序
建议 49：使用 Queue 模块使多线程编程更安全
建议 50：利用模块实现单例模式
建议 51：用 mixin 模式让程序更加灵活
建议 52：用发布-订阅模式实现松耦合
建议 53：用状态模式美化代码
建议 50：利用模块实现单例模式
建议 51：用 mixin 模式让程序更加灵活
建议 52：用发布-订阅模式实现松耦合
建议 53：用状态模式美化代码
建议 70：从 PyPI 安装第三方包
建议 71：使用 pip 和 yolk 安装、管理包
建议 72：做 paster 创建包
建议 73：理解单元测试的概念
建议 74：为包编写单元测试
建议 75：利用测试驱动开发（TDD）提高代码的可测性
建议 76：使用 Pylint 检查代码风格
代码风格审查
代码错误检查
发现重复以及不合理的代码，方便重构
高度的可配置化和可定制化
支持各种 IDE 和编辑器的集成
能够基于 Python 代码生成 UML 图
能够与 Jenkins 等持续集成工具相结合，支持自动代码审查
建议 77：进行高效的代码审查
建议 78：将包发布到 PyPI
建议 79：了解代码优化的基本原则
建议 80：借助性能优化工具
建议 81：利用 cProfile 定位性能瓶颈
建议 82：使用 memory_profiler 和 objgraph 剖析内存使用
建议 83：努力降低算法复杂度
建议 84：掌握循环优化的基本技巧
减少循环内部的计算
将显式循环改为隐式循环，当然这会牺牲代码的可读性
在循环中尽量引用局部变量
关注内层嵌套循环
建议 85：使用生成器提高效率
建议 86：使用不同的数据结构优化性能
建议 87：充分利用 set 的优势
建议 88：使用 multiprocessing 模块克服 GIL 缺陷
建议 89：使用线程池提高效率
建议 90：使用 Cythonb 编写扩展模块
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