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Python Recommended configuration 是指在开发 Python 应用程序时建议使用的一组配置和最佳实践。这些配置包括语言特性、模块选择、代码格式化、错误处理等方面。

下面是一些 Python Recommended configuration 的例子：

1. 使用虚拟环境：Python 应用程序在不同的环境中可能会有不同的依赖关系，使用虚拟环境可以保证每个应用程序都有自己独立的环境，从而避免冲突和混乱。可以使用 Python 内置的 venv 模块或第三方工具如 virtualenv、conda 等创建虚拟环境。

2. 使用 pylint 进行代码静态分析：pylint 是一个常用的 Python 代码静态分析工具，它可以帮助检测代码中的错误、警告和风格问题，提高代码质量。可以使用 pip 安装 pylint 并在编辑器中集成它，如 VS Code 的 Python 插件。

3. 使用 Black 进行代码格式化：Black 是一个自动化的 Python 代码格式化工具，它可以根据一些预定义的规则自动格式化代码，使代码风格更加一致且易于阅读。可以使用 pip 安装 black 并将其集成到代码编辑器或 CI/CD 工作流中。

4. 使用 logging 进行日志记录：logging 是 Python 内置的日志记录模块，可以帮助开发者记录程序的运行状态和异常信息。使用 logging 可以方便地调试和分析代码，同时也可以在生产环境中追踪和解决问题。

5. 使用 unittest 进行单元测试：unittest 是 Python 内置的单元测试框架，它可以帮助开发者编写和运行自动化的测试用例，确保代码的正确性和稳定性。使用 unittest 可以有效减少代码的 bug 和维护成本。

以上是一些 Python Recommended configuration 的例子，当然还有很多其他的配置和最佳实践，可以根据具体的应用场景进行选择和调整。