在 CentOS 上打包 Python 项目，常见做法就是用 `setuptools` 配合 `wheel`。本文按“安装工具、编写 `setup.py`、生成 wheel 与源码包、准备分发”几个环节梳理，并补齐每一步的作用与产物，方便你快速判断该生成哪种包。 在 CentOS 环境里打包 Python 项目，很多人并不是不会写代码，而是不清楚打包工具、`setup.py` 配置和最终产物之间的关系。
`add()` 和 `__add__()` 都能完成对象累加，但语义、性能和风险并不一样。本文结合 `Usage` 统计场景，拆开说明两者的返回方式、引用共享、副作用和多线程行为，并解释为什么当前“并发执行、主线程汇总”的结构可以继续使用 `add()`。
这篇文章用 Python 标准库自带的 `socket` 模块，梳理 Socket 的基础概念、TCP/UDP 区别，以及两组最小可运行示例。重点保留服务端与客户端的完整代码、运行方式和常见报错排查，适合刚接触网络编程、想先把通信流程跑通的读者。
urllib3 的 `PoolManager` 看起来只是一个高层入口，实际负责按主机维护连接池、复用连接并管理淘汰策略。本文把它的工作方式、关键参数、常见报错和生产环境中的 SSL/TLS 配置拆开说明，帮助你判断什么时候直接用默认配置，什么时候必须显式调参。
这篇文章围绕 Windows 本地搭建 Python 开发环境展开，先说明 Python 的定位与适用场景，再按顺序讲清 Python 3.14.6 安装、命令行验证、首个脚本运行，以及 VSCode、PyCharm 两套常见开发工具的配置方法，方便新手快速完成可用环境。
在 Ubuntu 上做 Python 开发，关键不是只装上解释器，而是把编译工具、虚拟环境和依赖管理一起配齐。本文按“基础安装、环境隔离、常用库、依赖复现、多版本管理”五步整理，适合从零搭建，也适合检查现有环境是否完整。
在 Ubuntu 上查看 Python 日志，核心要先分清程序把日志写到了哪里：普通文件、systemd 日志，还是尚未规范配置。本文按“定位日志源、查看内容、控制体积、优化输出”四步整理常用命令与配置，适合日常调试和简单运维场景。
在 Ubuntu 上调试 Python，关键不是一上来就改代码，而是先按层次判断问题出在哪一段。本文把常见排查路径整理成一套可直接照着走的办法：先读异常和调用栈，再用 `print` 快速缩小范围，必要时切到 `pdb` 或 IDE 图形调试，最后再借助文档和社区补齐信息。
把 Python 项目从 Windows 开发机迁到 Ubuntu，真正麻烦的往往不是拷代码，而是环境、依赖、路径和部署方式不一致。本文按“系统准备、代码迁移、虚拟环境处理、配置适配与上线排错”的顺序整理一套实用流程，帮助你判断该重建环境、打包迁移，还是走离线依赖方案。
在 Ubuntu 下整理 Python 代码格式，常见方案基本绕不开 black、yapf 和 autopep8。三者都能通过终端直接使用，但侧重点不同：black 强调统一，yapf 支持定制，autopep8 更偏向按 PEP 8 逐项修正。选型时，关键看你是追求团队一致性，还是需要更细的格式控制。
Ubuntu 上的 Python 兼容性问题，通常不是单点故障，而是版本、依赖、环境和历史代码叠在一起造成的。本文按排查顺序整理出一套可直接上手的方法：先确认当前解释器，再选择安装方式，用虚拟环境隔离项目，最后处理依赖冲突、多版本切换和 Python 2/3 遗留兼容。
在 Ubuntu 上发布 Python 应用，核心先分清两类场景：把 Flask、Django 部署到服务器，或把脚本打包成可执行文件。本文按这两条路径整理出环境准备、运行方式、反向代理、自启动和打包工具的关键步骤，并补齐实际使用中最容易出错的判断点。
