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Python的黑魔法當然是各種自省和動態綁定了。
舉個例子，Python可以重新綁定解釋器的excepthook，這樣當程序異常結束時就可以做一些自定義的處理，我自己就一直拿這個配合ipdb進行debug。用以下代碼聲明一個ExceptionHook：
class ExceptionHook : instance = None def __call__(self, *args, **kwargs) : if self.instance is None: from IPython.core import ultratb self.instance = ultratb.FormattedTB(mode = "Plain", color_scheme = "Linux", call_pdb = 1) return self.instance(*args, **kwargs)
然後
import sys sys.exceptionhook = ExceptionHook()
重設完exceptionhook後，一旦你的代碼拋出異常，整個解釋器的環境都會被ipdb接管，然後就可以像交互模式下那樣使用了。通常我會在裡面查一下棧，把必要的對象pickle一下，這樣以後復現錯誤也比較容易。
由於IPython是非GUI的程序，所以即便在SSH裡也可以使用這招，完美解決SSH缺少IDE難以debug的窘境。
動態綁定的另一個用處，就是當程序依賴一個修改過的庫時，可以把修改的部分剝離出來，在運行時動態綁定到對應的庫上去就行。如果修改的是成員方法，需要這樣綁定：
from types import MethodType def _foo(self, ...): pass obj.foo = MethodType(_foo, obj)
順帶提一下，pickle也是個非常好用的工具，儘管序列化並不是python的專利。pickle可以用來保存各種運行過程中的對象：
import pickle pickle.dump(xxx, open("xxx.dump", "w")) yyy = pickle.load(open("yyy.dump"))
pickle可以減少很多工作量，尤其是在復現bug時，把正確部分的運行結果pickle下來，這樣每次可以從pickle的位置開始運行。跑多個相似的baseline時也有很好的效果。不足的是pickle比較吃硬盤，pickle一堆東西后很容易就十幾個G了，而且pickle不能序列化動態生成的對象，比如lambda表達式或者上面提到的動態綁定產生的成員方法。
自省方面，Python可以通過dir()和help()函數分別取得對象下成員的列表和幫助，這個在找不到庫文檔的時候非常好用。只要開發者在函數下面寫了註釋，就能在help中看到。
除了上面提到的這些特性，python還有一堆小trick，其他回答裡也提到了一些。雖然其中很多是語法糖，不過用好它們可以讓程序更pythonic：
類中用__slots__將成員靜態化，可以節省大量內存。
裝飾器，常見用途如函數計時，亦可用來產生新的函數簽名。函數簽名會影響傳參檢查和ide補全，對帶不定長參數的函數非常有用。很多庫中都會用這種方法來兼容不同版本的API。
生成器，對於只需遍歷的數據可以節省大量內存。
*和**參數展開。典型的例子是zip(*list_x)和chain(*list_x)，分別相當於轉置和concatenate。
if __name__ == "__main__": 檢查是否作為主程序調用，用multiprocessing並行時主程序得用這個框起來。
enumerate，例如將一個list變成list2index可以用dict([(x, i) for i, x in enumerate(list_x)])
namedtuple，生成類似於C語言的結構體，同時支持tuple的所有語法。
defaultdict，做統計時不用初始化的dict，可以用lambda實現嵌套構造defaultdict(lambda : defaultdict(int))，甚至遞歸字典tree = lambda : defaultdict(tree)。
是不是乾貨滿滿 =￣ω￣=
