自己解析解密 chrome 的 sqlite3 格式 cookies 库（可能比想象的稍微难一点）或是用 browser-cookie3 https://pypi.org/project/browser-cookie3/

你可以试试直接将找不到的库直接从 lib\site-pages 或 lib 里的库目录直接拷 dist\baoming 目录里，繁琐一点可是肯定可行，缺什么拷什么。最后可能比折腾 spec 或 hook 还省时间一些！

p_list = [f'para_{idx}' for idx in range(1, 51)]
globals().update(dict(zip(p_list, [None] * 50)))

或许可以用 poetry 管理包，平台之间用 usb 或 rsync 或云同步 poetry 里的 pyproject.toml 。

其实基本思想和用 github 的 repo 一样。不过用 setup.py 增加包时要人工管理包（更新 setup.py 里的 install_requires 或 requiements.txt ），用 poetry 增加包时自动更新 pyproject.toml 。

@catsoul 这个不是千万个空表，而是从生成器生成表，是有实用场景的

In [110]: %timeit [*range(100000)]
12.9 ms ± 446 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [111]: %timeit list(range(100000))
12.9 ms ± 343 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

貌似基本没啥区别，有时 list 还快一些

codewars +1

做完后还可以参考别人的答案…… best practice 什么的

7-8 级的题适合入门，4 级以上的题大部分都比较难，很多题不折腾几个小时出不来。初段题是不是就是接近一个小课题？

另外还有各种语言，js，java，rust，go 等等

超超赞 poetry，建议初学时花时间看完 poetry 主页的文档。用一阵后再看一次。

elasticsearch 吧，秒搜，也就 1G 硬盘需求

对啊，key=list 就行了……
那么可以来一个最短的:)
sorted(data_list, key=set)
或
data_list.sort(key=set)

或（ in-place ）:
data_list.sort(key=lambda x: [*x])

In [43]: data_list = [{1: "1"}, {3: "3"}, {4: "4"}, {10: "10"}, {7: "7"}, {6: "6"}]

In [44]: sorted(data_list, key=lambda x: [*x])
Out[44]: [{1: '1'}, {3: '3'}, {4: '4'}, {6: '6'}, {7: '7'}, {10: '10'}]

完全用你的数据，python3.6, 顺序怎么没有变呢

sorted(data_list, key=lambda x: [*x])

watchgod https://pypi.org/project/watchgod/ （注意后面是 g o d ）支持异步

网上有个 limited_as_completed （ asyncioplus ）包，或许适应你要做的。limited_as_completed 的原始作者试过建议将 limited_as_completed 作为 asyncio 的内置标准函数，但好像不成功。

```python
def func():
...
```
stackoverflow 的缩进几个空格再 markdown 在 V2EX 的回复里行不通？

用 Pyppeteer 吧，还能异步操作。有现成的基于 Pyppeteer 的包 https://pypi.org/project/deepl-tr-async/ pip install deepl-tr-async，可异步调 google 翻译或 deepl