在 Python 中获取列表长度使用 len() 即可，语义为当前元素数量，且在 CPython 中通常具备 O(1) 的复杂度；判断列表是否为空推荐用布尔语义 if my_list:，筛选统计用 sum(1 for x in my_list if 条件)。在科学计算场景需区分 len()、.size 与 .shape 的不同含义，字典、集合、字符串等容器的长度语义也各不相同；并发和数据管道中应将长度视为快照并结合锁或队列策略。通过明确语义、选择合适数据结构与度量方法，并在工程实践与协作平台中将长度信息纳入监控与日志，可提升代码可读性与系统可靠性。

本文系统阐述用Python绘制函数图像的完整流程：以NumPy向量化采样定义域并计算值域，借助Matplotlib进行静态渲染与样式优化，需要交互则使用Plotly或Bokeh，并在不连续与奇异点处采用遮罩与分段采样；复杂解析式可用SymPy的lambdify数值化，三维与极坐标适配对应坐标系与颜色映射；统一字体、色彩和导出规范确保出版级质量，团队协作可在PingCode沉淀脚本与图形资产以提升复现与审计；通过采样策略、坐标设定与向量化优化，最终得到清晰、可解释且可复用的函数图像。