Python 作为一种脚本语言，其编程方式越来越受程序员们的青睐，同时其应用也越来越广泛，其中数据分析岗位人才需求也日益渐增，运用 Python 相关模块进行数据分析能大大提升工作效率，减轻数据分析人员的工作负担。在日常办公中，使用 Python 的场景也越来越多，很多重复的工作直接交给程序执行效率会大大提高，所以 Python 操作 Excel 也成为每一个数据分析人员的必备技能，

Python 3上线已有一段时间，大多数开发人员（特别是那些首次编程的人）已经在使用它了。不过，你确定已经对Python 3研究透彻了吗？事实上，其中还有许多新功能对大多数人来说仍处于未知状态。本文就将讨论Python 3中三个鲜为人知但非常有用的功能，我在其他语言中接触到并爱上了这些功能，它们的加入使得使Python 3体验更佳。

本文我们将讲解 with 语句的内部逻辑，尝试实现了一个自定义的上下文管理器。相信大家对于 with 的作用方式会有更深刻的领会。

学编程这么久了，大家不知道有没有想过一个问题，当我们执行Python时，它是怎么实现的呢？

2020年已经过去四分之三了，很快就要到2021年了。作为一名程序员，需要关注一下现在流行的编程语言，以及未来会火的语言。回顾编程语言历史，C 和 Java 是最古老的两个，并且在业界仍然存在,但是你会发现它们的热度一直在下降。

Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。

编程是一件很有意思的事情，而用Python编程就更加有趣了，因为在Python中实现一种功能，可以有很多种不同的方法。 但是，大多数时候都有一些首选的实现方法，有些人将其称为Pythonic。这些Pythonic的共同特征是实现的代码简洁明了。

怎么学习编程最快，当然是各种小项目实战，只有自己去动脑想，动手做，印象才是最深刻的。本文是 30 个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；本文同样也是 30 段代码，Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。

在了解Python并用它写了一次代码后，它的简单性，优秀的可读性和好用的一行代码深深的吸引了我。接下来，我会给大家介绍一些一行代码，或许对你的Python项目有所帮助。