python工具箱系列(二)
Python是一门入门极易，精通较难的解释性语言。如何学习Python是许多人的疑惑，与其它高级语言不同，Python在设计之初就直奔实用与简洁的目的，号称最强的胶水语言（能够与许多语言完美结合）。为了从一开始就不偏离Python设计的本意，建议多读读Python之禅。
在安装好Python后，直接键入以下命令就可以看到Python 之禅。
```shell
$python
>>>import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
```
中文的翻译是：
```text
Python之禅 by Tim Peters
优美胜于丑陋（Python 以编写优美的代码为目标）
明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似）
简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现）
复杂胜于凌乱（如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁）
扁平胜于嵌套（优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套）
间隔胜于紧凑（优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题）
可读性很重要（优美的代码是可读的）
即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（这些规则至高无上）
不要包容所有错误，除非你确定需要这样做（精准地捕获异常，不写 except:pass 风格的代码）
当存在多种可能，不要尝试去猜测
而是尽量找一种，最好是唯一一种明显的解决方案（如果不确定，就用穷举法）
虽然这并不容易，因为你不是 Python 之父（这里的 Dutch 是指 Guido ）
做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做（动手之前要细思量）
如果你无法向人描述你的方案，那肯定不是一个好方案；反之亦然（方案测评标准）
命名空间是一种绝妙的理念，我们应当多加利用（倡导与号召）
```
Python不用刻意的学习，只需要：
- 使用Python解决实际的问题（处理文件、数据、画图以及一切你想解决的问题），开始用起来就好。
- 将Python当做原型工具，做一些探索性的工作。随后再决定是否用其它语言来正式开发。
- 不要神化Python，它的语法极为简单，有其它语言开发基础的，可以迅速入门。不必为学Python而学，只需要在使用时顺带学习即可。
- Python本身也在不断进步之中，即使是著名的第三方模块也经常有错误，出现问题时，首先要怀疑自己的代码，其次也要到网上看看有没有类似的错误，已经被其它人发现并且解决过。也就是说，不要钻牛角尖。
- 有抱负的程序员经常忍不住想要重新开发，但在Python实践中，重在解决问题，以及寻找别人做好的模块，直接用就好了。
- 经常回顾Python之禅。
- 人生苦短，就用Python
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