在Python中正确地实现滑动窗口算法需要注意几个问题。首先，确保始终使用正确的窗口大小和步幅。其次，避免使用不必要的循环和重复计算。最后，应该使用Python内置库（如numpy）来加速算法的执行。

下面是一种正确的Python实现滑动窗口算法的示例代码：

import numpy as np

def sliding_window(data, window_size, step):
    window_data = []
    for i in range(0, len(data) - window_size + 1, step):
        window_data.append(data[i:i+window_size])
    return np.array(window_data)

该函数接受三个参数：data（输入数据），window_size（窗口大小）和step（步幅）。其中，range函数中的第三个参数表示每次移动的步长。

例如，使用该函数对长度为10的输入序列 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 进行窗口大小为3，步幅为2的滑动窗口操作，可以得到以下结果：

sliding_window([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 3, 2)

输出：

array([[ 1,  2,  3],
       [ 3,  4,  5],
       [ 5,  6,  7],
       [ 7,  8,  9],
       [ 9, 10]])

由此可见，该示例代码实现了一个正确的滑动窗口算法。