Guido　van　Rossum　认为使用缩进进行分组非常优雅,并且大大提高了普通Python程序的清晰度。大多数人在一段时间后就学会并喜欢上这个功能。　由于没有开始/结束括号,因此解析器感知的分组与人类读者之间不会存在分歧。偶尔C程序员会遇到像这样的代码片段:　if　(　x　　y``时``y　也会减少。　因为没有开始/结束花括号,所以　Python　更不容易发生编码风格冲突。　在C中有许多不同的放置花括号的方式。　在习惯了阅读和编写某种特定风格的代码之后,当阅读(或被要求编写)另一种风格的代码时通常都会令人感觉有点不舒服)。　许多编码风格将开始/结束括号单独放在一行上。这使得程序相当长,浪费了宝贵的屏幕空间,使得更难以对程序进行全面的了解。理想情况下,函数应该适合一个屏幕(例如,20--30行)。　20行Python可以完成比20行C更多的工作。这不仅仅是由于缺少开始/结束括号　--　缺少声明和高级数据类型也是其中的原因　--　但缩进基于语法肯定有帮助。　请看下一个问题。　用户经常对这样的结果感到惊讶:　>>>　1.2　-　1.0　0.19999999999999996　并且认为这是　Python中的一个　bug。其实不是这样。这与　Python　关系不大,而与底层平台如何处理浮点数字关系更大。　CPython　中的float　类型使用C语言的　double　类型进行存储。float　对象的值是以固定的精度(通常为　53　位)存储的二进制浮点数,由于　Python　使用　C　操作,而后者依赖于处理器中的硬件实现来执行浮点运算。　这意味着就浮点运算而言,Python　的行为类似于许多流行的语言,包括　C　和Java。　许多可以轻松地用十进制表示的数字不能用二进制浮点表示。例如,在输入以下语句后:　>>>　x　=　1.2　为x存储的值是与十进制的值　1.2　(非常接近)　的近似值,但不完全等于它。　在典型的机器上,实际存储的值是:　1.0011001100110011001100110011001100110011001100110011　(　binary　)　它对应于十进制数值:　1.1999999999999999555910790149937383830547332763671875　(　decimal　)　典型的　53　位精度为　Python　浮点数提供了　1