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第三，神奇的小括号–()
小括号（parenthese）在各种编程语言中都有广泛的应用，python中，小括号还能表示元组（tuple）这一数据类型, 元组是immutable的序列。
但如果只有一个元素呢
神奇不神奇，如果要表示只有一个元素的元组，正确的姿势是:
第四：生成一个元素是列表的列表
这个有点像二维数组，当然生成一个元素是字典的列表也是可以的，更通俗的说，生成一个元素是可变对象的序列
很简单嘛：
看起来很不错，简单明了，but
我猜，这英国不是你预期的结果吧，究其原因，还是因为python中list是可变对象，上述的写法大家都指向的同一个可变对象，正确的姿势
第五，在访问列表的时候，修改列表
列表（list）在python中使用非常广泛，当然经常会在访问列表的时候增加或者删除一些元素。比如，下面这个函数，试图删掉列表中为3的倍数的元素：
测试一下，
好像没什么错，不过这只是运气好
上面的例子中，6这个元素就没有被删除。如果在modify_lst函数中print idx， item就可以发现端倪：lst在变短，但idx是递增的，所以在上面出错的例子中，当3被删除之后，6变成了lst的第2个元素（从0开始）。在C++中，如果遍历容器的时候用迭代器删除元素，也会有同样的问题。
如果逻辑比较简单，使用list comprehension是不错的注意
第六，闭包与lambda
这个也是老生长谈的例子，在其他语言也有类似的情况。先看一个例子:
create_multipliers函数的返回值时一个列表，列表的每一个元素都是一个函数 －－ 将输入参数x乘以一个倍数i的函数。预期的结果时0，2，4，6，8. 但结果是5个8，意外不意外。
由于出现这个陷阱的时候经常使用了lambda，所以可能会认为是lambda的问题，但lambda表示不愿意背这个锅。问题的本质在与python中的属性查找规则，LEGB（local，enclousing，global，bulitin），在上面的例子中，i就是在闭包作用域（enclousing），而Python的闭包是 迟绑定 ， 这意味着闭包中用到的变量的值，是在内部函数被调用时查询得到的。
解决办法也很简单，那就是变闭包作用域为局部作用域。
第七，定义__del__
大多数计算机专业的同学可能都是先学的C、C++，构造、析构函数的概念应该都非常熟。于是，当切换到python的时候，自然也想知道有没有相应的函数。比如，在C++中非常有名的RAII，即通过构造、析构来管理资源（如内存、文件描述符）的声明周期。那在python中要达到同样的效果怎么做呢，即需要找到一个对象在销毁的时候一定会调用的函数，于是发现了__init__, __del__函数，可能简单写了两个例子发现确实也能工作。但事实上可能掉进了一个陷阱，在python documnet是有描述的：
简单来说，如果在循环引用中的对象定义了__del__,那么python gc不能进行回收，因此，存在内存泄漏的风险
第八，不同的姿势import同一个module
示例在stackoverflow的例子上稍作修改，假设现在有一个package叫mypackage，里面包含三个python文件：mymodule.py, main.py, __init__.py。mymodule.py代码如下：
main.py代码如下：
运行python main.py，结果如下：
updated list [1] 4406700752
module in get 4406700920
lets check []
从运行结果可以看到，在add 和 get函数中import的mymodule不是同一个module，ID不同。当然，在python2.7.10中，需要main.py的第13行才能出现这样的效果。你可能会问，谁会写出第13行这样的代码呢？事实上，在很多项目中，为了import的时候方便，会往sys.path加入一堆路径。那么在项目中，大家同意一种import方式就非常有必要了
第九，python升级
python3.x并不向后兼容，所以如果从2.x升级到3.x的时候得小心了，下面列举两点：
在python2.7中，range的返回值是一个列表；而在python3.x中，返回的是一个range对象。
map()、filter()、 dict.items()在python2.7返回列表，而在3.x中返回迭代器。当然迭代器大多数都是比较好的选择，更加pythonic，但是也有缺点，就是只能遍历一次。在instagram的分享中，也提到因为这个导致的一个坑爹的bug。
第十，gil
以GIL结尾，因为gil是Python中大家公认的缺陷！
从其他语言过来的同学可能看到python用threading模块，拿过来就用，结果发现效果不对啊，然后就会喷，什么鬼。
总结：
毫无疑问的说，python是非常容易上手，也非常强大的一门语言。python非常灵活，可定制化很强。同时，也存在一些陷阱，搞清楚这些陷阱能够更好的掌握、使用这么语言。本文列举了一些python中的一些缺陷，这是一份不完全列表，欢迎大家补充。
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