Python
英文原文：
10 Time-saving Tips for Pythonists
Python 是一个美丽的言语，可以激升引户对它的爱。所以假设你试图参与次序员行列，也许你有点厌倦C++，Perl，Java 和其他言语，我举荐你检验测验Python.
Python有十分多吸引次序员的功用 ，它易学，面向Tools，字节码编译，免费且开源。还有运转时检查。残缺快速的支持，可以实行各种Task的扩展。
高效的Python
在这篇文章，我想夸张一些 Python 可以糜费时间并最大限制地提高生产力的方面。在做准备时，我咨询了几个 Pythonists，他们最节省时间的技艺是什么？答案在这里...
1. 不应用分号
应用分号在 Python 中是可选的，对比其他面向Tools言语，你不需求在每条语句后面应用分号。
这看起来很轻易，似乎也节省不了多少时间；但一旦你的代码量扩展到数千号，这些分号就变得不上心且没有需求键入。
2. 找一个称手的代码编辑器
选择一个称手的代码编辑器可以节省大量的时间。面对这么多代码编辑器，十分多新手都会感到很苍莽。
习惯一个编辑器再应用其他编辑器会觉得很混乱，所以选一个称手的是一个好的起点。不管你选择哪一个，要实时支持 flake8 和 PEP8。
关于编辑器选择指南，请参考文章 Which Code Editors Do Pythonists Use?
3. 按照 Python 代码规范
按照 Python 代码规范可以提升代码的可读性，从而节省评审代码的时间。（Python 的设计哲学 夸张代码的可读性。)
4. 应用 help() 函数
Python 的 help() 是随手可用的内置函数可以糜费十分多时间，比如查找其他函数的阐明。你可以在阐明器终端直接运转该函数。
Python 文档有更多该函数的用法。
5. 应用库
Python 有大量的库可以让你不必每次都重复造轮子。
比如，你可以从 PyPI（Python包索引）选择大量可用的包，这是一个软件仓库。
Scikit-image 是一个很好例子，它使图像处理Task如含糊，增强对比度，缩放只需求一些函数调用就可以够完成。
6. 应用Cookiecutter
Cookiecutter 是一号召行Tools，可以协助你从工程模板创建 Python 工程，这可以节省大量的时间。
7. 严峻的注释
养成写注释的好习惯，可以节省你和其他人的时间，特殊是作调试跟踪。（是的我们听到十分多，但似乎十分多次序员还是需求提醒）。
注释在团队协作是非常关键，特殊是一个做了大量变更。
8. 经常测试
检验测验测试你次序中的每一个组件。听起来似乎有点费时，但长时间运转可以节省大量时间，协助你创造隐藏的 bug，让你对代码更担忧，还逼迫你了解自己的每片代码在真***况下是怎样地运转。
REPL 是一个 read-eval-print loop，一个常常运用的代码测试Tools，十分多 Pythonists 应用它。
9. 专注和专业
Pythonists 都建议要有一个专注范围和专长。你可以使用 Python 做十分多任务，从编写网页摄像四周理打算和算法。
已经有大量的库可以协助完成这些Task，如 SimpleCV，打算机视觉处理；Biopython，是一个生物打算库； SymPy，是一个数学符号打算库。
深化类似这些的范围，并掌握一个特定的框架，协助你在更深的层次学习 Python，掌握一个特定的代码风格（在第三部分已经提到），处理特定类型的问题。
10. 每天编码
当你养成了每天写 python 代码，应用 python 处置问题的习惯，你就会末尾用 python 思索，可以这么说，这将超级会协助你更快的处置问题。
总结
在这边简练的文章中，我已经枚举了重要的几个我从和 python 开拓者的对话汇集来的 tips，下面的是我可以添加出来的其他的 tips.
参与 python 的活动和集会
保证介入你可以介入到的每场活动和集会。他们有益于分享阅历，最好实际，Tools和其他幽默的话题。
这可能表面上不是一种省事的计谋，可是颠末建议，提示，破解来学习其他人的阅历是别的一种避免重复造轮子的方法。
每年一次的 PyConf 是一个知晓活动的好地方。
其它翻译版本 (1)
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纸上思索
纸上思索 —— 在直接深化代码之前多么做 —— 将给你履行修改的敏锐性。直接就去写代码会强迫你从一末尾就得去思考完成的细节, 这在启动项目常常常不是对你的时间的最好使用办法。纸上思索这类约束留心力的办法关于头脑风暴和问题的处置都很有好处!
掌握基础知识
最后这一条看似很清楚，但肯定要投入时间来学习 Python 的基础知识. 多么超级会为你节省十分多的时间，因为对越发复杂的主题，你会有更好的准备.
一些好书可以对此有所协助，它们包括：
颠末阅读博客和文章，保持有关信息的新奇度也很首要。可以跟进的一个很棒博客是 The Mouse Vs. The Python.
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