Python 的物件導向特性允許開發者以更模組化、可重用的方式組織程式碼。從類別的定義、繼承到多型，物件導向的設計模式有效提升了程式碼的可維護性。例項變數和方法的運用讓資料和操作緊密結合，而類別變數和方法則提供了分享資源的機制。此外，Python 也支援多重繼承和抽象基底類別，以應對更複雜的程式設計需求。描述器和屬性等進階特性則賦予開發者更精細的控制能力，開發更具彈性的程式架構。在提升程式執行效率方面，Python 提供了多執行緒和多行程的平行處理機制。然而，由於全域直譯器鎖（GIL）的限制，多執行緒在 CPU 密集型任務中效益有限，多行程才是真正的平行處理方案。針對 I/O 密集型任務，多執行緒則能有效提升效率。協程和 asyncio 的出現，為非同步程式設計提供了更輕量級的解決方案，尤其適用於 I/O 密集型應用。Python 的內建模組也為開發提供了強大的支援。collections 模組擴充套件了資料結構的選項，itertools 提供了迭代器的工具箱，而 os、os.path、pathlib 等模組則簡化了檔案系統的操作。日期和時間處理、序列化和持久化，以及測試和除錯等模組，都讓 Python 成為一個功能完備的程式語言。
類別和物件：物件導向程式設計的根本
類別和物件是物件導向程式設計的根本。理解類別和物件的基本概念、設計原則和進階技巧，能寫出更模組化、可重用和易於維護的程式碼。
類別基礎：建立、使用和繼承
類別是物件的藍圖，物件是類別的例項。類別可以定義例項方法、例項變數、類別變數和類別方法。
建立和使用類別：定義物件的藍圖
使用class關鍵字可以建立類別。類別可以定義屬性和方法。
class Dog:
def __init__(self, name, breed):
self.name = name
self.breed = breed
def bark(self):
print("Woof!")
my_dog = Dog("Buddy", "Golden Retriever")
print(my_dog.name) # Buddy
my_dog.bark() # Woof!
定義例項方法：物件的行為
例項方法是類別中定義的函式，可以存取和修改物件的狀態。
使用案例項變數：物件的狀態
例項變數是物件的屬性，用於儲存物件的狀態。
理解類別 vs 例項資料：分享和獨立
類別變數是類別的所有例項分享的變數，例項變數是每個例項獨立擁有的變數。
使用slots進行記憶體最佳化：減少記憶體佔用
__slots__可以用於限制類別可以擁有的屬性，減少記憶體佔用。
理解類別繼承：程式碼的重用
類別繼承允許一個類別繼承另一個類別的屬性和方法，實作程式碼的重用。
使用多重繼承：複雜的繼承關係
多重繼承允許一個類別繼承多個類別的屬性和方法，實作更複雜的繼承關係。
類別設計：單一職責與組合
良好的類別設計應遵循單一職責原則，並使用組合代替繼承。
編寫清晰易讀的類別：提高程式碼的可讀性
類別的命名應具有描述性，屬性和方法的命名應清晰易懂。
編寫具有單一職責的類別：提高程式碼的可維護性
類別應具有單一職責，避免將多個職責放在一個類別中。
使用組合代替繼承：更靈活的設計
組合是指將多個物件組合成一個新的物件，而不是使用繼承。組合可以提供更靈活的設計，避免繼承帶來的耦合性。
使用抽象基底類別：定義介面
抽象基底類別（Abstract Base Classes, ABCs）可以用於定義介面，強制子類別實作特定的方法。
編寫metaclasses：類別的類別
Metaclasses可以用於在類別建立時修改其行為，實作更高階的元程式設計。
進階類別主題：描述器與屬性
Python提供了許多進階的類別特性，如描述器和屬性，可以用於自訂屬性的存取和行為。
使用描述器自訂屬性存取：精細控制
描述器可以用於自訂屬性的讀取、設定和刪除行為，提供更精細的控制。
使用屬性控制屬性存取：簡潔的控制
屬性可以用於控制類別屬性的存取，例如進行驗證或計算。
編寫類別裝飾器：裝飾類別
類別裝飾器可以用於裝飾類別，修改類別的行為。
使用super函式：呼叫父類別的方法
super()函式可以用於呼叫父類別的方法，實作程式碼的重用。
使用slots最佳化記憶體使用：減少記憶體佔用
__slots__可以用於限制類別可以擁有的屬性，減少記憶體佔用。
並發與平行：提升程式執行效率
並發和平行是提升程式執行效率的重要手段。理解並發和平行的基本概念、使用方法和注意事項，能寫出更高效的程式碼。
執行緒和行程：並發與平行的基礎
執行緒和行程是作業系統中實作並發和平行的基本單位。執行緒是行程中的執行單元，多個執行緒分享行程的記憶體空間，行程是作業系統中獨立執行的單元，擁有獨立的記憶體空間。
理解全域直譯器鎖（GIL）：Python的限制
全域直譯器鎖（Global Interpreter Lock, GIL）是Python直譯器中的一個機制，它限制了同一時間只能有一個執行緒執行Python位元組碼。這意味著在CPU密集型任務中，多執行緒並不能真正實作平行。
使用執行緒處理I/O密集型任務：提高效率
I/O密集型任務是指需要頻繁進行I/O操作的任務，例如網路請求和檔案讀寫。在I/O密集型任務中，多執行緒可以透過在一個執行緒等待I/O時切換到另一個執行緒來提高效率。
使用行程處理CPU密集型任務：實作平行
CPU密集型任務是指需要大量計算的任務，例如數值計算和影像處理。在CPU密集型任務中，多行程可以透過利用多個CPU核心來實作真正的平行。
使用multiprocessing：簡化多行程式設計
multiprocessing模組提供了簡化多行程式設計的工具，例如Process類別和Pool類別。
使用concurrent.futures：高階並發介面
concurrent.futures模組提供了高階的並發介面，可以方便地使用執行緒池和行程池。
協程和asyncio：非同步程式設計
協程是一種比執行緒更輕量級的並發機制。asyncio模組提供了非同步程式設計的支援，可以用於編寫高效的I/O密集型應用程式。
理解協程：輕量級的並發
協程是一種比執行緒更輕量級的並發機制。協程可以在單個執行緒中並發執行多個任務，而無需作業系統的上下文切換。
使用asyncio處理I/O密集型任務：高效的非同步
asyncio模組提供了非同步程式設計的支援，可以用於編寫高效的I/O密集型應用程式。
使用asyncio處理CPU密集型任務：結合行程
asyncio模組可以與multiprocessing模組結合使用，實作CPU密集型任務的非同步執行。
使用asyncio與第三方函式庫：擴充套件asyncio的功能
asyncio模組可以與第三方函式庫結合使用，擴充套件asyncio的功能。
除錯asyncio程式碼：挑戰與技巧
除錯asyncio程式碼可能比較困難，因為非同步程式碼的執行順序可能與預期不同。可以使用asyncio.run()和asyncio.create_task()等函式來簡化除錯。
內建模組：Python的強大後盾
Python提供了豐富的內建模組，涵蓋了各種常用的功能。掌握這些內建模組，可以大大提高開發效率。
Collections：擴充套件的資料結構
collections模組提供了擴充套件的資料結構，例如namedtuple、deque和defaultdict。
使用namedtuple：具名的資料容器
namedtuple是tuple的擴充套件，允許為tuple的每個元素命名，提高程式碼的可讀性。
使用deque：高效的雙端佇列
deque是一種雙端佇列，可以在兩端高效地增加和刪除元素。
使用defaultdict：預設值的字典
defaultdict是一種字典，可以為每個鍵提供預設值。
使用OrderedDict：有序的字典
OrderedDict是一種字典，可以保持元素的插入順序。
使用Counter：計數器
Counter是一種計數器，可以統計元素的出現次數。
使用ChainMap：多個字典的連結
ChainMap可以將多個字典連結在一起，形成一個邏輯上的字典。
使用UserDict：自訂字典
UserDict是一種可以自訂的字典類別。
使用UserList：自訂列表
UserList是一種可以自訂的列表類別。
使用UserString：自訂字串
UserString是一種可以自訂的字串類別。
Itertools：迭代器的工具箱
itertools模組提供了一組用於操作迭代器的工具函式。
使用count、cycle和repeat：無限迭代器
count、cycle和repeat可以產生無限迭代器。
使用chain、tee和zip_longest：組合迭代器
chain、tee和zip_longest可以用於組合多個迭代器。
使用islice、dropwhile和takewhile：切片迭代器
islice、dropwhile和takewhile可以用於切片迭代器。
使用groupby：分組迭代器
groupby可以用於將迭代器中的元素分組。
使用starmap和product：組合迭代器
starmap和product可以用於組合迭代器。
檔案和目錄存取：操作檔案系統
os、os.path、pathlib、shutil和glob模組提供了用於操作檔案系統的函式。
使用os和os.path：底層檔案系統操作
os和os.path模組提供了底層的檔案系統操作函式，例如建立目錄、刪除檔案和修改檔案許可權。
使用pathlib：物件導向的檔案系統操作
pathlib模組提供了物件導向的檔案系統操作介面。
使用shutil：高階檔案操作
shutil模組提供了高階的檔案操作函式，例如複製檔案和移動檔案。
使用glob：檔案名模式比對
glob模組提供了檔案名模式比對功能，可以用於查詢符合特定模式的檔案。
日期和時間：處理時間相關的資料
datetime、time、timedelta、pytz和dateutil模組提供了用於處理時間相關的資料的函式。
使用datetime：日期和時間的表示
datetime模組提供了用於表示日期和時間的類別。
使用time：時間的測量
time模組提供了用於測量時間的函式。
使用timedelta：時間間隔
timedelta類別表示時間間隔。
使用pytz：時區處理
pytz模組提供了時區處理功能。
使用dateutil：日期解析
dateutil模組提供了日期解析功能。
序列化和持久化：儲存和讀取資料
json、pickle、shelve和dbm模組提供了用於序列化和持久化資料的函式。
使用json：JSON格式的資料處理
json模組提供了用於處理JSON格式資料的函式。
使用pickle：Python物件的序列化
pickle模組提供了用於序列化Python物件的函式。
使用shelve：物件的持久化儲存
shelve模組提供了用於持久化儲存Python物件的函式。
使用dbm：資料函式庫的簡化介面
dbm模組提供了資料函式庫的簡化介面。
使用SQLite：輕量級關聯式資料函式庫
sqlite3模組提供了SQLite資料函式庫的Python介面。
測試和除錯：保證程式碼品質
unittest、pytest、pdb和logging模組提供了用於測試和除錯程式碼的工具。
編寫單元測試：驗證程式碼的正確性
單元測試是用於驗證程式碼的正確性的測試方法。
使用pytest：簡化測試流程
pytest是一個簡化測試流程的第三方函式庫。
使用pdb：互動式除錯
pdb是一個互動式除錯器，可以用於在程式碼執行過程中逐步檢查變數和狀態。
使用logging：記錄程式執行資訊
logging模組提供了用於記錄程式執行資訊的函式。
使用assertions：程式碼的自檢
assertions可以用於在程式碼中增加自檢，驗證程式碼的狀態是否符合預期。
