鉴于其可扩展性，速度，跨平台的可用性以及24/7的支持，Python是开发人员在智能自动化和超级自动化方面最喜欢的编程语言。这些只是对话的起点；在以下博客中，我们将详细介绍。

让我们谈谈为什么包括您在内的每个产品所有者都喜欢Python，以实现可扩展和创造性的自动化，就像您已经在引言中读到有关Python在自动化项目中受欢迎的介绍。

无论您要使用Python哪个自动化项目，它都容易受到错误和错误的影响。但是，随着这里列出的最佳实践，错误或错误的机会将为无效。

使用Python代码，脚本和模块自动化手动任务时，您必须考虑以下7个提示。

1.利用版本控制

使用诸如git之类的版本控制系统来监视代码所做的更改并帮助协作。此外，您甚至可以利用版本控制来通过其他几种方式尝试并恢复原始版本。

2.养成写清晰简洁的代码的习惯

如果需要复杂的代码，请撰写易于理解，读取和可维护的代码，具有相关名称，系统的格式和其他注释。

3.利用出色的处理

借助出色的处理，您可以在维护代码时管理所有错误而无需任何麻烦。确保使用try/除了块以外捕获和处理异常，并在突出显示的情况下通知异常。

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4.养成测试代码的习惯

测试将弄清会在开发或部署的后期阶段造成麻烦的错误。为此，您甚至可以使用Pytest（Python测试框架）进行编写和运行自动测试。

5.利用记录

在记录的帮助下，您可以对书面代码进行检查。您可以利用Python的内置日志记录模块来记录代码中的重要事件和消息。

6.利用虚拟环境

利用虚拟环境将放弃Python环境。此外，它甚至可以管理其他项目的依赖性。您可以利用Conda或Virtualenv等工具来创建自己的环境。

7.养成记录代码的习惯

您必须确保记录使用和理解的代码。为此，您可以使用docstrings，模块，类和功能，并写入readme文件，解释使用代码。

结论

Python脚本，模块和库是有效执行自动化任务的潜在编程语言。该镇的谈话是Python在为各种专业发挥作用的能力，并且简单易于理解，已成为Python开发人员利用语言并进行自动化琐事的蛋糕上的樱桃。

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利用Python for automation任务具有许多优势，我们的开发人员在最近的升级中知识渊博。如果您打算构建一个自动化项目，请与最佳的Python开发人员联系。决定是在您身上的，但讨论将简化和受益。