其它答主说的都挺好的，有一些小技巧我也是初次看到，学习了。不过有一些概念性的东西并不是“坑”，所以想澄清一下。

一、有关is和id()的现象，并不违背Python设计，不属于BUG或坑

1、整数复用问题(整数 is 整数)

is与id操作符有一些奇怪的现象，典型的像这样：

>>> a=56

>>> b=56

>>> a is b

True

>>> a=257

>>> b=257

>>> a is b

False

>>> a=-5

>>> b=-5

>>> a is b

True

>>> a=-6

>>> b=-6

>>> a is b

False

问题可以描述为：如果a和b都指向整数对象，且a==b，那么a is b是真还是假？

答：当a和b在某个范围内时，a is b == True，当超出这个范围时，a is b == False

可以用上述代码简单测出这个范围，比如我当前环境下令a is b==True的范围是

为什么呢？

在进一步讨论之前要先确认一点——在实践中，不应该对整数或字符串使用 is 操作符判断相等性！ 判断相等应当使用“==”运算符。

如果你还是好奇背后的原理，也不难解释：在Python中，所有的对象都是引用类型的，所以理论上程序中用到了1000个数字，就得创建1000个数字对象。字符串也是同理。

问题是，现实中的程序，大量数字对象会集中在较小的范围内，比如从-3到100就特别常用。那么完全可以将较小的数字事先全部创建好。之后如果要用到1、2、3、55之类的常用数字，就自动使用已经创建好的数字对象即可，不需要重新创建这些数字对象。

只不过这个范围应加以控制，不能事先把 -1亿~+1亿 的数字创建好，那样内存占用太多了。在Python的源码中，是用两个常量指定这一范围，比如常见的-5~100，或者-10~256等。

关键是：在编译Python时可以随意修改整数复用范围，所以每个系统中的范围都可以不同。所以我们写程序不应假设当 a==b==5 时，a is b 一定为真。总之，就根本不应该用is对数字或字符串做相等性判断。

具体原因这本书讲的非常清晰(可惜已经绝版)：

2、字符串复用问题(字符串 is 字符串)

理解了整数对象复用的原理，再理解字符串复用也非常容易。常用的较短字符串，出现一次以后就会被记录下来。

比如初次创建"hello"时，做个速查索引。下次再用到"hello"就尽量复用之前创建过的那个"hello"。

注意~ 这里说的是“尽量”，有时程序员加加减减让底层无法判断你到底要哪个字符串，就导致创建了多个"hello"对象的情况。但出现这种情况只是让优化失效了而已，并不会造成BUG~~~ 只要记住用等号判断相等的原则就行。

3、浮点数相等性判断，与浮点数做字典的Key

浮点数的情况与int和string的情况不太一样。关键是：在几乎所有编程语言中，都不能直接用等号判断两个浮点数相等。

背后的原因是：现代浮点数的标准规范一般用的是IEEE 754或类似标准，在标准中已经明确说明，在加减乘除、网络传输等情况下，出现误差是正常现象。比如：

>>> n=0

>>> for i in range(1000):

... n+=0.001

...

>>>

>>> n

1.0000000000000007

>>> n==1

False

将0.001加1000次，结果不等于1。

现在几乎所有的主流语言，都需要使用类似Abs(f1 - f2) < epsilon的方法判断浮点数的相等性，这不是语言的问题，而是浮点数标准本身就是这样规定的。

推论：既然浮点数判断相等不靠谱，那用浮点数做字典的key当然更不靠谱了。 比如用5.5作为字典的Key，那么之后用 (0.1+5.2+0.2) 去查询，就不敢保证能对应到5.5。对浮点数有一定了解以后，自然就不敢写这种代码了~~

2、某些Python的语法现象确实是坑

1、当默认参数为可变对象时，调用函数可能会把默认参数给改掉：

>>> def f(args=[]):

... args.append(3)

... print(args)

...

>>> f()

[3]

>>> f()

[3, 3]

>>> f()

[3, 3, 3]

>>> # 显然默认参数本身变了

虽然Python有充分的理由如此设计，但“默认参数能修改”这个问题还是会在实践中带来麻烦。

2、局部变量作用域不明确：

>>> for i in range(5):

... pass

...

>>> print(i)

4

在现代语言中，一般在循环体中声明的变量 i，在循环外是未定义的。但python并不遵循这一惯例，你能在循环外得到循环时最后的 i 值。这样的设计有时比较方便，但有时也会带来混淆。

还有一些小瑕疵不再赘述，可以参考其它答主的回答。

3、真正的“坑”在语法以外的地方

在2020年的今天，Python可以说的火的如日中天。大量各种领域的项目会考虑使用Python作为开发语言。

事实证明Python虽然是一种比较灵活的动态类型语言，但只要合理运用、制定并遵守合理的开发规范，就完全能够胜任中大型项目。

潜在的问题在于，当你的项目获得巨大成功、获得海量访问的时候，Python的性能问题会带来一些麻烦。对于Web应用和App后台来说，可能要稍微多花点钱租用更多的云服务器；而对于实时类应用来说(比如网络游戏)，性能问题可能更复杂。

当然，初期也不需要想的太远。Python在快速开发、快速迭代方面有巨大优势。对某些小团队来说，如果用了Python，可能会给未来带来一些麻烦；而不用Python，则连成功的机会都会错过。

4、

总之，绝大多数情况下，只要按照常规方式编程，不要使用一些奇技淫巧，就不会踩坑。一些容易犯错的语法问题也都可以通过网络搜索解决。

Python不存在“不为人知”的坑，因为那些坑不为人知。