前言
01. 为什么使用缩进来分组语句？
Guido van Rossum 认为使用缩进进行分组非常优雅，并且大大提高了普通 Python 程序的清晰度。大多数人在一段时间后就学会并喜欢上这个功能。
由于没有开始/结束括号，因此解析器感知的分组与人类读者之间不会存在分歧。偶尔 C 程序员会遇到像这样的代码片段:
if (x <= y)
x++;
y--;
z++;
如果条件为真，则只执行 x++ 语句，但缩进会使你认为情况并非如此。即使是经验丰富的 C 程序员有时会长时间盯着它，想知道为什么即使 x > y，y 也在减少。
因为没有开始/结束括号，所以 Python 不太容易发生编码式冲突。在 C 中，括号可以放到许多不同的位置。如果您习惯于阅读和编写使用一种风格的代码，那么在阅读（或被要求编写）另一种风格时，您至少会感到有些不安。
许多编码风格将开始/结束括号单独放在一行上。这使得程序相当长，浪费了宝贵的屏幕空间，使得更难以对程序进行全面的了解。理想情况下，函数应该适合一个屏幕（例如，20–30 行）。20 行 Python 可以完成比 20 行 C 更多的工作。这不仅仅是由于缺少开始/结束括号 – 缺少声明和高级数据类型也是其中的原因 – 但缩进基于语法肯定有帮助。
02. 为什么简单的算术运算得到奇怪的结果？
请看下一个问题。
03. 为什么浮点计算不准确？
用户经常对这样的结果感到惊讶:
>>> 1.2 - 1.0
0.19999999999999996
并且认为这是 Python 中的一个 bug。其实不是这样。这与 Python 关系不大，而与底层平台如何处理浮点数字关系更大。
CPython 中的 float 类型使用 C 语言的 double 类型进行存储。float 对象的值是以固定的精度（通常为 53 位）存储的二进制浮点数，由于 Python 使用 C 操作，而后者依赖于处理器中的硬件实现来执行浮点运算。这意味着就浮点运算而言，Python 的行为类似于许多流行的语言，包括 C 和 Java。
许多可以轻松地用十进制表示的数字不能用二进制浮点表示。例如，在输入以下语句后:
>>> x = 1.2
为 x 存储的值是与十进制的值 1.2 (非常接近) 的近似值，但不完全等于它。在典型的机器上，实际存储的值是：
1.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 (binary)
它对应于十进制数值:
1.1999999999999999555910790149937383830547332763671875 (decimal)
典型的 53 位精度为 Python 浮点数提供了 15-16 位小数的精度。
要获得更完整的解释，请参阅 Python 教程中的 浮点算术 一章。
04. 为什么 Python 字符串是不可变的？
有几个优点。
一个是性能：知道字符串是不可变的，意味着我们可以在创建时为它分配空间，并且存储需求是固定不变的。这也是元组和列表之间区别的原因之一。
另一个优点是，Python 中的字符串被视为与数字一样'基本'。任何动作都不会将值 8 更改为其他值，在 Python 中，任何动作都不会将字符串 '8' 更改为其他值。
