数据结构选得好，代码会更短也更清楚。

适用场景

• 自动化处理重复任务。
• 快速验证数据和接口逻辑。
• 把零散操作沉淀为稳定脚本。

实践要点

• 参数、路径、编码不要写死。
• 对外部请求设置超时。
• 输出明确日志，方便复盘。

代码习惯

• 函数保持单一职责。
• 异常要给出可读信息。
• 脚本顶部写清楚用途和运行方式。

可以马上做的练习

1. 为一个重复任务写 Python 脚本。
2. 给脚本增加参数和错误处理。
3. 把运行步骤写进 README 或注释。

这篇文章是 000008 Blog 的知识笔记，欢迎围绕实践细节继续交流。