语法相关问题 缩进错误：Python 通过缩进界定代码块，而非使用大括号或关键字。

Question

语法相关问题
缩进错误：Python 通过缩进界定代码块，而非使用大括号或关键字。若缩进不致，将导致IndentationError错误。例如，函数定义、循环体、条件语句后的代码块需保持相同缩进层级，开发者需严格遵循 PEP 8 编码规范，建议使用 4 个空格作为标准缩进单位。
变量命名规范：Python 变量命名需遵循标识符规则，只能包含字母、数字和下划线，且不能以数字开头。同时，应避免使用 Python 关键字作为变量名。此外，为增强代码可读性，变量命名应遵循命名约定，如采用小写字母加下划线的形式

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二）数据类型与操作问题
可变与不可变数据类型：Python 中，列表（list）、字典（dict）、集合（set）属于可变数据类型，对其元素的修改不会改变对象的内存地址；而字符串（str）、元组（tuple）、数字（int、float 等）为不可变数据类型，修改操作会创建新的对象。例如，对字符串进行拼接操作时，会生成新的字符串对象，这可能影响程序性能，在频繁拼接字符串场景下，建议使用str.join()方法。
字典键的唯一性：字典的键必须是不可变数据类型，且具有唯一性。若使用可变数据类型作为键，会引发TypeError错误；若重复添加相同键，后添加的值将覆盖前一个值。在实际应用中，需确保键的设计符合唯一性要求，以避免数据覆盖问题。
（三）函数与模块相关问题
函数参数传递：Python 函数参数传递采用 “赋值传递”（或称为 “对象引用传递”）。对于可变对象，在函数内部对其修改会影响外部对象；对于不可变对象，函数内的重新赋值不会影响外部变量。开发者需清晰理解参数传递机制，避免因参数修改导致的逻辑错误。
模块导入冲突：当项目中存在多个同名模块，或模块间存在循环导入时，会引发导入冲突。为解决此问题，应遵循明确的模块命名规范，避免命名重复；对于循环导入问题，可通过重构代码结构，将相互依赖的部分提取到独立模块中，或采用条件导入等方式解决。
（四）运行时问题
内存管理：Python 采用自动内存管理机制（垃圾回收），但在处理大型数据结构或长时间运行的程序时，仍可能出现内存泄漏问题。例如，对象之间存在循环引用时，垃圾回收机制可能无法及时释放内存。开发者可使用gc模块手动干预垃圾回收，或采用弱引用等技术解决循环引用问题。
异常处理：合理的异常处理能提高程序的健壮性。但过度捕获异常或未正确处理异常，可能导致程序隐藏错误，难以调试。在编写代码时，应根据具体场景捕获特定类型的异常，并提供恰当的错误处理逻辑，避免使用过于宽泛的except语句。
三、Python 核心技术要点
（一）数据结构与算法
列表推导式与生成器表达式：列表推导式是一种简洁高效的创建列表方式，如[x2 for x in range(10)]；生成器表达式则以更节省内存的方式生成数据，如(x2 for x in range(10))。两者在数据处理和算法实现中应用广泛，开发者应根据实际需求选择合适的方式。
排序算法与内置函数：Python 内置的sorted()函数和列表的sort()方法提供了高效的排序功能，默认采用 Timsort 算法，具有良好的平均性能和稳定性。在实际应用中，可通过指定key和reverse参数实现自定义排序逻辑。
（二）面向对象编程
类与对象：Python 支持面向对象编程，通过定义类来封装数据和方法，创建对象实现具体功能。类的属性和方法可通过self关键字访问，同时支持继承、多态和封装等特性，有助于提高代码的可维护性和复用性。
装饰器：装饰器是 Python 的高级特性，可在不修改原有函数代码的情况下，为函数添加额外功能，如日志记录、权限验证、性能统计等。装饰器本质上是一种高阶函数，通过语法糖@decorator_name实现便捷使用。