主要观点：介绍了 Python 的现代最佳实践，包括使用工具运行 Python 工具、用支持多版本的工具安装 Python、使用项目工具、使用最新 Python 版本、开发 Python 项目的各个方面（代码格式化、代码检查、类型提示、测试、打包等）、语言语法相关（创建数据类、使用枚举或命名元组等）、应用设计（使用日志、选择文件格式等）以及一些库的使用（argparse、pathlib 等）。
关键信息：

• 用 pipx 或 uv 运行 Python 工具，它们会创建独立虚拟环境，pipx 运行可缓存。
• 避免使用系统 Python 安装，用版本管理工具安装 Python，可考虑使用开发容器。
• 选择项目工具如 Poetry、uv、PDM 或 Hatch，避免使用 Rye。
• 新 Python 项目用最新稳定版本，升级项目，避免使用 Python 2。
• 代码格式化用 Ruff 或 Black，用 pre-commit 运行，代码检查用 flake8 或 Ruff，用 mypy 进行类型检查。
• 测试用 pytest，添加插件避免测试干扰，用 pytest-cov 分析代码覆盖。
• 打包用 wheel 包分享库，用 OCI 容器图像打包网络服务应用，用 PyInstaller 打包桌面和命令行应用。
• 要求文件使用哈希验证，配置工具生成包含哈希的文件。
  语言语法方面：
• 用 Pydantic 或内置数据类创建数据类，PEP 557 描述数据类。
• 用 enum 或 namedtuple 处理不可变键值对集合。
• 用 f-strings 格式化字符串，PEP 498 解释 f-strings。
• 用带时区的 datetime 对象，Python 3.9 及以上可用 zoneinfo 模块。
• 用 collections.abc 构建自定义集合类型。
• 用 breakpoint() 进行调试，PEP 553 描述该函数。
  应用设计方面：
• 用 logging 代替 print() 输出诊断信息。
• 配置用 TOML，数据传输用 JSON，避免 INI 和 YAML 格式。
• 仅在有意义时使用 async。
  库的使用方面：
• 用 argparse 处理命令行输入，更新 optparse 代码。
• 用 pathlib 处理文件和目录路径，使用其等价的 os 函数。
• 用 os.scandir() 代替 os.listdir()，性能更好。
• 用 subprocess 运行外部命令，避免使用 os 中的相关函数。
• 用 httpx 代替 requests 进行 Web 客户端开发，避免使用 urllib.request。