随着近些年大数据、AI、AIoT、数字货币、等新技术 新理念的成熟，对 IT 算利、编程语言也提出了新要求。
多核 CPU、GPU 加速、高速内存、固态硬盘，对要求运行快、自动化程度高的应用程序而言，当然是有必要的。
Python 是一种编译型动态编程语言，调用时才会严格检查源代码问题 (结合 Cython 可补充此不足)。
Python 存在一些不太引人注意的编程盲区死角 (不常遇到但偶尔出现) 或难免易犯的一些错误。
特别是采用一些技术不成熟、开源框架二次开发的应用程序，还有多人开发同一应用。
某些功能，在慢速、快速使用时也有不同问题，特别是低配、高配电脑相差比较大时。
为提高性能，高速版应用程序的开发难度、迭代次数是一般应用程序的几倍，甚至几十倍以上。
即使是同一工程、同一模块文档，经常使用、高频使用、不常使用的源码也有差别。
譬如：不合格缩进、变量未在上下文中声明、有问题的函数定义、不合理的编程架构、等等。
由于 Python 编程效率相比 C/C++、Java、C#、PHP 等编程语言，不是高一点点，而是高太多太多。
当过快、过多编写未经充分测试的源代码，会产生一些功能上的使用、调试盲区 (譬如：逻辑缺陷、不规范的关键词命名)。
若按 Python 源代码动态方式、Cython 二次静态编译方式、或采用 PyInstaller 打包方式运行，因环境的变化也存在差别。
其中，PyInstaller 打包方式运行问题最多 (特别是单文件由于执行环境差别大)，其次是 Python 源码方式，Cython 二次编译相对较稳定。
若经常出现这种习惯性错误，说明源代码、逻辑或架构目前尚未成熟，还需进一步充分迭代。
譬如：需要进一步细分类及继承、调整算法、调整架构、理清上下文关系、等。
尤其，当应用程序源代码越来越多时，这种习惯性错误会经常出现。
主要因为上下文关系代码变得越来越复杂，改动一个地方的源代码，会影响很多不同地方的源代码。
以能想到的各种方式 (包括各种直观感觉或逻辑猜测)，尽可能找出所有相关问题、编程盲区。
编程能力有限 (或测试不充分) 造成的死循环、功能不足、软件兼容性问题，可在不断迭代升级中一步步解决。
若要解决这些问题，可使用一些源代码检测工具，还可以使用交叉二次编译、打包分发工具，或多版本并行开发方式。
或跨平台、跨版本、跨功能集成度 (如简化版)，跨 Python 版本、跨框架，跨硬件、跨行业、跨场景、等方式，测试应用程序。
当然，也可以使用 Python 自带的一些调试工具或函数。
譬如：sys._current_frames() sys._getframe([depth]) traceback.extract_stack(f=None, limit=None) 函数， sys.last_traceback 变量。
最快找到问题代码的方式，可使用 Full Text Search 系列工具快速、高精度、无死角查找所有要修改的关键词、代码段。
然后使用 Full Text Replace 系列工具快速、高精度、无死角修改所有有问题关键词、代码段 (当然，还有全文移动)。
基于盲区、死角出现的以上各种情况，采用高速、高可控、可增量、多版本、柔性数字 IDE 很理想。
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