隨著近些年大數據、AI、AIoT、數字貨幣、等新技術 新理念的成熟，對 IT 算利、編程語言也提齣瞭新要求。
多核 CPU、GPU 加速、高速內存、固態硬盤，對要求運行快、自動化程度高的應用程序而言，當然是有必要的。
Python 是一種編譯型動態編程語言，調用時纔會嚴格檢查源代碼問題 (結閤 Cython 可補充此不足)。
Python 存在一些不太引人注意的編程盲區死角 (不常遇到但偶爾齣現) 或難免易犯的一些錯誤。
特彆是采用一些技術不成熟、開源框架二次開發的應用程序，還有多人開發同一應用。
某些功能，在慢速、快速使用時也有不同問題，特彆是低配、高配電腦相差比較大時。
為提高性能，高速版應用程序的開發難度、迭代次數是一般應用程序的幾倍，甚至幾十倍以上。
即使是同一工程、同一模塊文檔，經常使用、高頻使用、不常使用的源碼也有差彆。
譬如：不閤格縮進、變量未在上下文中聲明、有問題的函數定義、不閤理的編程架構、等等。
由於 Python 編程效率相比 C/C++、Java、C#、PHP 等編程語言，不是高一點點，而是高太多太多。
當過快、過多編寫未經充分測試的源代碼，會産生一些功能上的使用、調試盲區 (譬如：邏輯缺陷、不規範的關鍵詞命名)。
若按 Python 源代碼動態方式、Cython 二次靜態編譯方式、或采用 PyInstaller 打包方式運行，因環境的變化也存在差彆。
其中，PyInstaller 打包方式運行問題最多 (特彆是單文件由於執行環境差彆大)，其次是 Python 源碼方式，Cython 二次編譯相對較穩定。
若經常齣現這種習慣性錯誤，說明源代碼、邏輯或架構目前尚未成熟，還需進一步充分迭代。
譬如：需要進一步細分類及繼承、調整算法、調整架構、理清上下文關係、等。
尤其，當應用程序源代碼越來越多時，這種習慣性錯誤會經常齣現。
主要因為上下文關係代碼變得越來越復雜，改動一個地方的源代碼，會影響很多不同地方的源代碼。
以能想到的各種方式 (包括各種直觀感覺或邏輯猜測)，盡可能找齣所有相關問題、編程盲區。
編程能力有限 (或測試不充分) 造成的死循環、功能不足、軟件兼容性問題，可在不斷迭代升級中一步步解決。
若要解決這些問題，可使用一些源代碼檢測工具，還可以使用交叉二次編譯、打包分發工具，或多版本並行開發方式。
或跨平颱、跨版本、跨功能集成度 (如簡化版)，跨 Python 版本、跨框架，跨硬件、跨行業、跨場景、等方式，測試應用程序。
當然，也可以使用 Python 自帶的一些調試工具或函數。
譬如：sys._current_frames() sys._getframe([depth]) traceback.extract_stack(f=None, limit=None) 函數， sys.last_traceback 變量。
最快找到問題代碼的方式，可使用 全文搜索 係列工具快速、高精度、無死角查找所有要修改的關鍵詞、代碼段。
然後使用 全文替換 係列工具快速、高精度、無死角修改所有有問題關鍵詞、代碼段 (當然，還有全文移動)。
基於盲區、死角齣現的以上各種情況，采用高速、高可控、可增量、多版本、柔性數字 IDE 很理想。
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