【日积月累】 本文探讨了在Dataiku DSS中使用Python 3.8+的可能性、实践方法和挑战。尽管官方尚未支持Python 3.8+作为基础环境，用户可以通过创建代码环境的方式在项目中使用这些版本。Dataiku从v10.0.4版本开始支持Python 3.8、3.9和3.10（实验性）作为代码环境。主要挑战是与Jupyter笔记本的兼容性问题。未来Dataiku有望提供更全面的支持。

【日积月累】 在Python中处理JSON数据时，格式化输出能够提高数据的可读性和可理解性。无论是调试、展示还是共享JSON数据，格式化后的输出都能帮助开发者和用户更直观地解析数据结构。Python提供了丰富的内置模块如json和pprint，以及第三方库，如simplejson，来实现这一功能。本文将介绍如何在Python中打印JSON数据并进行格式化，以便更好地处理和展示复杂的JSON数据。

【日积月累】 本文介绍了几个常用的Python股票包：pandas-datareader、yfinance、Tushare、AkShare、Baostock和alpha_vantage。这些包提供了从在线数据源获取金融和股票市场数据的功能，支持股票市场分析、投资组合管理、经济数据分析等多种应用场景。通过示例代码，展示了如何使用这些工具获取和分析股票数据，为投资决策提供科学依据。

【日积月累】 本文深入探讨了Python跨文件调用变量的技术细节和最佳实践，包括全局变量的概念、使用global关键字、跨文件使用全局变量的实现、避免全局变量的潜在问题以及全局变量管理模块的优点。文章提供了具体的代码示例，帮助读者理解和掌握Python中跨文件调用变量的方法。