Python Expert 是一份供 AI 在执行过程中读取的参考，围绕 Python 常见陷阱与选型决策，主要面向需要快速判断方案的执行场景。
用途：帮助在写 Python 代码时避开已知坑，并依据用途选择框架、校验工具与 ORM。涉及 FastAPI/Django/Flask 文档时建议使用 Context7。
主要决策：FastAPI 适合异步 API 加自动文档；Django 功能完整，含 ORM 与管理后台；Flask 偏轻量微型。Pydantic 用于 API 边界的校验与序列化，dataclass 用于内部结构。SQLAlchemy 适合独立项目或 FastAPI，Django ORM 仅用于 Django 项目。I/O 密集用异步，CPU 密集用同步，异步中不要混入阻塞调用。
常见陷阱：可变默认参数会在调用间共享，应改用 None 再赋值；asyncio.run() 会新建事件循环、不能嵌套，已有异步上下文里用 await；FastAPI 的 Depends() 默认每请求新实例，单例可用 @lru_cache；Django 的 N+1 用 select_related 处理外键/一对一、prefetch_related 处理多对多/反向外键；isinstance(x, int) 也会匹配 bool，因 bool 是 int 子类，必要时用 type(x) is int；类型注解不在运行时强制，需 Pydantic 或 beartype 做运行时校验；dict.get 缺键会静默返回 None，键必须存在时用下标访问；现代项目优先 pyproject.toml（PEP 621）而非 requirements.txt；文件与数据库连接用 with 做资源清理，不要依赖 del。
限制：资料未提供安装命令、收费、平台与版本支持等信息，部分内容依赖上下文解读，使用前应自行核对。