最近在考慮持續交付（Continuous Delivery）的一系列最佳實踐，持續集成工具的選擇影響到未來的投入，故而需要篩選一下。
使用 Java 和 Python 開發的持續集成工具比較普遍，我一向傾向于輕量級實現，便于學習、理解和演進。
之前對 Python 也偶有代碼接觸，朋友也經常聊起，但從沒有認真了解過。希望通過最近一段時間的努力，整個團隊開始踏上持續交付的旅程，進一步提升敏捷開發的價值。
Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively.
The best way to learn a language is to use it, play with the Python interpreter as you like.
社區
Python 社區活躍，推出新版本有節奏，文檔完善，遇到問題你幾乎總能找到合適的 Modules 和 Answers。社區是我很看重的一個因素，在這個演進非常快速的時代，借助于開源世界的力量，你的能力就不僅僅是倍增，可以說是站在巨人的肩膀之上。
Zen
Python 是一個有理想的語言，她有自己的 Zen，我覺得很不錯，信念，你懂么？
看看：Readability counts.
Creator
Python 的創建者 Guido van Rossum，有一個昵稱 BDFL (Benevolent Dictator For Life)，在 Netherlands CWI 工作時創作了 Python。Rietveld - Code Review Web 工具 是這位仁兄的作品。
Style Guide for Python Code
風格指南有豐富的內容，二十多年來，不斷演進的標準庫的編碼約定，源自 Guido 的論文，Barry Warsaw 亦有貢獻。
文中對于可讀性、向后兼容性、一致性的闡述非常到位；尤其對于 一致性的見解，對可讀性和一致性沖突的處理等，更是充分體現了這個團隊水平之嫻熟，可以毫不夸張地說，這個語言的核心團隊值得尊敬。
Data model
要學習 Python，對其數據模型必須透徹了解。如果你是對 C/C++、PHP 等語言了解的程序員，那么了解 Python 和 這些語言之間的差異就更為重要了。
放下原來的邏輯框架和思考習慣，零起點，反倒有助于你快速切入和理解 Python。
Objects, values and types
Objects are Python’s abstraction for data. All data in a Python program is represented by objects or by relations between objects. (In a sense, and in conformance to Von Neumann’s model of a “stored program computer,” code is also represented by objects.)
Every object has an identity, a type and a value. An object’s identity never changes once it has been created; you may think of it as the object’s address in memory. The ‘is‘ operator compares the identity of two objects; the id() function returns an integer representing its identity.
- 所有數據都以對象或者對象之間的關系來表示；
- 對象具有ID、值、類型，對象一經創建，其ID和類型都是固定不變的，值可變的對象稱為 mutable，值不可變的對象稱為 immutable；
- 對象的類型決定了該對象可有哪些操作，即類型決定行為；
- 對象的類型定義了該對象可能有哪些值；
containers
Some objects contain references to other objects; these are called containers. Examples of containers are tuples (), lists [] and dictionaries {}.
對于 container 來說，理解 value、mutability 是需要有點功底的。
The standard type hierarchy
| type | definition | |
|---|---|---|
| Numbers | immutable | integers, booleans, floating point numbers, and complex numbers |
| Strings | immutable sequence | A string is a sequence of values that represent Unicode code points. |
| Tuples () | immutable sequence | The items of a tuple are arbitrary Python objects |
| Bytes | immutable sequence | A bytes object is an immutable array. The items are 8-bit bytes |
| Lists [] | mutable sequence | The items of a list are arbitrary Python objects |
| Byte Arrays | mutable sequence | The items are 8-bit bytes |
| Sets {} | mutable set | set() constructor |
| Frozen sets {} | immutable set | frozenset() constructor |
| Dictionaries{} | mutable mapping | {key: value} |
Sequences represent finite ordered sets indexed by non-negative numbers.
Set types represent unordered, finite sets of unique, immutable objects.
更多的 standard types，詳見 Built-in Types。
Execution model
block
Structure of a programm，程序結構的一個基本概念。和 scope 密切相關。
請仔細了解 block 的各個相關概念。-
Naming and binding
Names refer to objects. Names are introduced by name binding operations.
盡管在 Python 中，也會提到 variable ，但相對 variable，使用 name 更合適。
對象是數據實體，name 只是一個指向對象的引用，是一個數據對象的名稱，并且這個名稱是需要依據上下文來解析的。 variable（變量）
因為 mutable & immutable 的緣故，"變量"這個詞兒都有點尷尬。那就使用 name 吧。scope（作用域）
A scope defines the visibility of a name within a block.
一句話
object（對象）是數據實體，name 只是一個指向對象的引用，是所指向的數據對象的一個名稱。
理解了這句話，你就理解了 Python 數據模型的本質。
用 C++ 術語來表述的話，Python 的 name 就是 C++ 的引用或指針。
關于賦值、復制（shallow/deep copy）等的更多知識，可能會和數據結構相關了。
Python2 or Python3
Short version: Python 2.x is legacy, Python 3.x is the present and future of the language.
建議：
如果你是剛開始學習和應用 Python，則學習 Python 3 即可（2015-09-13 發布了 3.5.0）。
等到你基本熟悉了 Python 3 以后，可以再了解一下和 Python 2 的差異。
廣泛使用的 Twisted 當下還不支持 3.x（但已經取得了很大的進展），而 Buildbot 就使用 Twisted 在 Master 和 Slave 之間進行通信。
假如你要深入了解 Python，Nick Coghlan: Python 3 Q & A 這篇文章值得好好讀一讀。Nick Coghlan 是 CPython 的核心開發人員之一。
隨便摘錄一段：
While students in enterprise environments may still need to learn Python 2 for a few more years, there are some significant benefits in learning Python 3 first, as that means students will already know which concepts survived the transition, and be more naturally inclined to write code that fits into the common subset of Python 2 and Python 3. This approach will also encourage new Python users that need to use Python 2 for professional reasons to take advantage of the backports and other support modules on PyPI to bring their Python 2.x usage as close to writing Python 3 code as is practical.
參考
- 深入理解 python 中的賦值、引用、拷貝、作用域
- Immutable vs mutable types
- Python 3.5.0 documentation
- The Hitchhiker’s Guide to Python
- How to Choose Your First Programming Language
