建议1：理解Pythonic概念

Pythonic可以定义为：充分体现Python自身特色的代码风格。
推荐阅读：PEP 8 – Style Guide for Python Code

建议2：编写Pythonic代码

1. 避免只用大小写来区分不同的对象。
2. 避免使用容易引起混淆的名称如字母’O’的大小写和字母’L’的小写‘l’。
3. 不要害怕过长的变量名，变量名易于理解最重要。

建议3：理解Python与C语言的不同之处

1. “缩进"与”{ }"
   C、C++、Java等语言使用花括号{}来分隔代码，Python则采用严格的缩进方式（4 spaces 或者 1 tab）注意空格和tab不能混用。
2. 单引号（’）和双引号（"）
   C中单引号代表字符，双引号表示字符串，而在Python中，单双引号无明显区别。
3. 三元操作符（？：）
   三元操作符为if…else的简写方法，语法形式为C？X：Y，表示当C为True取X，反之取Y。在Python中没有三元操作符，但有等价的形式：X if C else Y。
4. switch… case
   Python中没有像C语言那样的条件分支语句，但是可以使用if…elif语句来实现同样的功能。
   建议4：在代码中适当添加注释

Python中有三种形式的代码注释：块注释、行注释以及文档注释。
使用注释的建议有以下：

1. 仅仅注释那些复杂的操作、算法，还有不够一目了然的代码。
2. 注释和代码隔开一定的距离，不要过于紧凑，块注释后最好留几行空白。
3. 给外部可访问的函数和方法添加文档注释。

建议5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理

下图可供参考

建议6：编写函数的4个原则

1. 函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深。
2. 函数声明应做到合理、简单、易于使用（函数名易于理解、参数简洁）。
3. 函数参数设计应该考虑向后兼容（易于后续版本开发）。
4. 一个函数只做一件事。尽量保证函数语句粒度的一致性。
   建议7：将常量集中到一个文件

很少用到这一点，可以用过自定义类实现常量功能。
建议8：利用assert语句来发现问题

断言（assert）在很多语言中都存在，主要为调试程序服务，能够快速方便检查程序的异常或不恰当的输入等。
要注意的是使用assert是有代价的，它会对性能产生一定的影响，可以不用尽量不用。
建议9：数据交换值的时候不推荐使用中间变量

在Python，交换两个变量的值不需要中间变量

a = 10
b = 11

#不推荐的做法
tmp = a        
a = b
b = tmp       

#pythonic的交换方式，无需中间变量且效率更高
a, b = b, a    
12345678910

建议10：充分利用Lazy evaluation的特性

Lazy evaluation可以理解为延迟计算或惰性计算，可带来的好处有两个方面：

1. 避免不必要的计算，提升效率
   对Python中的条件表达式 if x and y , 当x为False的情况下直接返回False，程序不会计算y表达式的值。对于if x or y, 当x为True时，也不会计算y表达式的值并直接返回True。
2. 节省空间，使无限循环的数据结构称为可能
   生成器了解一下？Python迭代器和生成器

• 建议11：理解枚举替代实*
• 建议12：不推荐使用type来进行*
• 建议13：尽量转换为浮点类型后*
• 建议14：警惕eval()的*
• 建议15：使用enumerate()获取序列迭代的*
• 建议16：分清=与is的*
• 建议17：考虑兼容性，尽可能使用Uni*
• 建议18：构建合理的包层次来管理mo*
• 建议19：有节制地使用from…impo*
• 建议20：优先使用absolute import来*
• 建议21：i+=1 不等于*
• 建议22：使用with自动*
• 建议23：使用else子句简化循环(异*
• 建议24：遵循异常处理的几点*
• 建议25：避免finally中可能发*
• 建议26：深人理解None，正确判断对象*
• 建议27：连接字符串应优先使用join*
• 建议28：格式化字符串时尽量使用.format方式*
• 建议29：区别对待可变对象和不*
• 建议30：[]、()和{}： 一致的容器初*
• 建议31：记住函数传参既不是传值也不*
• 建议32：警惕默认参数潜*
• 建议33：慎用*
• 建议34：深入理解str()和repr(*
• 建议35：分清staticmethod和classmethod的*
• 建议36：掌握字符串的*
• 建议37：按需选择sort()或者sort*
• 建议38：使用copy模块深*
• 建议39：使用Counter进行*
• 建议40：深入掌握ConfigPa*
• 建议41：使用argparse处理命*
• 建议42：使用pandas处理大型C*
• 建议43：一般情况使用ElementTree解*
• 建议44：理解模块pick*
• 建议45：序列化的另一个不错的选择—*
• 建议46：使用traceback获*
• 建议47：使用logging记录*
• 建议48：使用threading模块编写多*
• 建议49：使用Queue使多线程编*
• 第5章 *
• 建议50：利用模块实现*
• 建议51：用mixin模式让程序*
• 建议52：用发布订阅模式实*
• 建议53：用状态模式*
• 第6章 *
• 建议54：理解build-in obj*
• 建议55：init() 不是*
• 建议56：理解名字*
• 建议57：为什么需要se*
• 建议58：理解MRO*
• 建议59：理解描*
• 建议60：区别getattr()和getattribute*
• 建议61：使用更为安全的prop*
• 建议62：掌握metac*
• 建议63：熟悉Python*
• 建议64：利用操作符重载实现*
• 建议65：熟悉Python的迭*
• 建议66：熟悉Python*
• 建议67：基于生成器的协程及gree*
• 建议68：理解GIL*
• 建议69：对象的管理与*
• 第7章 使用工具辅助*
• 建议70：从PyP*
• 建议71：使用pip和yolk安装*
• 建议72：做paste*
• 建议73：理解单元*
• 建议74：为包编写*
• 建议75：利用测试驱动开发提高代码*
• 建议76：使用Pylint检查*
• 建议77：进行高效的*
• 建议78：将包发布到*
• 第8章 性能剖*
• 建议79：了解代码优化的*
• 建议80：借助性能*
• 建议81：利用cProfile定位*
• 建议82：使用memory_profiler和objgrash剖析*
• 建议83：努力降低算*
• 建议84：掌握循环优化的*
• 建议85：使用生成器*
• 建议86：使用不同的数据结构*
• 建议87：充分利用se*
• 建议88：使用meltiprocessing克服GI*
• 建议89：使用线程池*
• 建议90：使用C/C++模块扩展*
• 建议91：使用Cython编写扩展模块