为清楚起见，使用枚举：

使用 Python 枚举表示命名值的集合。这不仅提高了代码的可读性，而且还确保了值仅限于特定的集合。

from enum import Enum

class Status(Enum):
    SUCCESS = 1
    FAILURE = 2
    PENDING = 3

函数式编程技术：

探索函数式编程技术，例如 map、filter 和 lambda 函数。在处理集合时，这些方法可以使代码更加简洁和富有表现力。

# Traditional approach
squared_numbers = []
for num in numbers:
    squared_numbers.append(num ** 2)

# Functional approach
squared_numbers = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))

用于代码分离的装饰器：

使用装饰器来分离关注点并增强代码的模块化。装饰器在向函数添加功能时特别有用，而不会弄乱其核心逻辑。

def log_function_call(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__} called with arguments {args} and result {result}")
        return result
    return wrapper

@log_function_call
def add(a, b):
    return a + b

用于资源管理的上下文管理器：

利用上下文管理器来确保适当的资源管理，例如关闭文件或数据库连接。这可以增强代码在处理资源时的可靠性。

with open('file.txt', 'r') as file:
    content = file.read()

用于代码生成的元类：

探索元类，以便在类创建过程中进行高级代码生成和自定义。虽然不常用，但元类可以提供强大的工具来塑造类行为。

class Meta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        # Customization logic here
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

class MyClass(metaclass=Meta):
    pass

为清楚起见，功能注释：

使用函数批注提供有关不同类型的函数参数和返回值的详细信息。这可以提高代码的清晰度并用作文档。

def calculate_total(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

可读性的键入提示：

接受类型提示以改进工具支持并使代码更具可读性。显式指定类型可以提高代码理解并及早发现潜在问题。

def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

使用生成器进行惰性评估：

利用生成器进行延迟评估，尤其是在处理大型数据集时。此方法可以节省内存并提高代码的性能。

def generate_numbers(n):
    for i in range(n):
        yield i

使用 functools.singledispatch 重载函数：

使用 functools.singledispatch 装饰器实现函数重载。这允许您根据第一个参数的类型编写具有不同行为的函数。

from functools import singledispatch

@singledispatch
def process_data(data):
    # Default behavior

@process_data.register(int)
def _(data):
    # Process integer data

@process_data.register(str)
def _(data):
    # Process string data

带有 assert 语句的代码合约：

使用 assert 语句定义代码协定，并确保在开发过程中满足某些条件。这可以充当文档的一种形式，并帮助调试。

def divide(a, b):
    assert b != 0, "Division by zero is not allowed"
    return a / b