可读性好，开发效率高是 Python 语言突出优点。
data structure
- list
- set
- dict
function
- parameter
generator and coroutines
-
decorator
decorator 装饰函数 func ， 指的是在 func 执行的前后，自动地执行其它逻辑的代码。
- 如下 python 代码，相当于执行了 f = decorator(f) 语句。
```python
# f = decorator(f)
@decorator
def f(*args, **kwargs):
...
```
- 函数 \_\_doc\_\_, \_\_anotations\_\_ 等等属性，需要保持（否则装饰前函数的 \_\_doc\_\_ 属性和装饰后的函数的
\_\_doc\_\_ 属性不一致）， python functools.wraps 函数能够保持函数的属性。
- 装饰普通函数 versus 装饰方法
- method 属于 Function, method 的调用方式和普通函数不同。
- 需要判断函数是不是以 method 的调用方式调用的。
- 对于 method 可能需要不同的处理逻辑。
- 所有 callable 的 ( 定义了 __call__ 方法 ) object 都可以作为 decorator
metaclass
-
namespace
-
descriptor(access interception)
- \_\_get\_\_
- \_\_set\_\_
manager context
-
name mangling
-
\_\_all\_\_ mechanism
reflection
- getattr
-
multiple inherit
__dict__ dir types
参见 [pep8](https://pep8.org)。
python 单元测试常用的框架：
- pytest（推荐使用）
- doctest
- nosetest
- unittest
python 支持 BDD 的开发模式，python 中支持 BDD 的框架有：
- Behave
- lettuce
python 的构建工具：
- [tox](https://tox.readthedocs.io/en/latest/)
- [buildout](http://www.buildout.org/en/latest/)
以上框架， Pycharm 都支持(提供了可视化的使用窗口，提供了工具分析展示构建结果)。
python 中分析程序性能的框架有：
- cProfile
- yappi
- VMprof
这三个框架，都会产生 Statistics（统计每部分代码运行耗时） 和 Call Graph （统计函数相互之间的调用关系）。
pycharm 支持上述框架（提供了可视化的使用界面），并提供工具分析 Profile 的结果（cProfile， yappi, VMprof
分别产生 .pstat，.yappi， .vmprof 文件）。
python 中构建网络服务的框架有:
- django
- flask
- tornado
- 其他的我没有用过
python 中处理数据库最有名的框架是：
- SQLAchemy
python 中用于科学计算的工具有：
- numpy
- matplotlib
- pandas
- scipy
- skilearn
- tensorflow
python 中用于构建项目的工具有：
- tox
- buildout
python 常用的文档格式(docstring style)有两种：
- restructure text
- Epytext
python 日志模块：
- logging( 非常类似 Java 中的 log4j )
常用的日志文件有 ini 格式和 yaml 格式