Python 开发
让团队能够再次运行、理解并修改 Python 工作流。
脚本在作者的电脑上运行成功，并不代表它能应对文件晚到、数据结构变化或同事重新执行的情况。我们构建 Python 应用并改进已有流程，明确输入、输出和故障恢复步骤。
直接回答
Python 开发涵盖以 Python 编写的应用代码、API 和运营工具。范围可以是把脚本变成有明确支持方式的工作流、接入所需库，或创建环境可复现、行为可测试的服务。
适合
- 依赖脚本但缺乏清晰负责人或安装说明的团队
- 需要 Python 服务、文档工具或运营自动化的产品
可考虑其他服务
- 不包含应用开发的数据仓库项目
- 数据和评估方法尚未明确的定制预测模型
区分应用逻辑与数据平台
把环境、依赖与错误变成明确约定
我们确定受支持的 Python 环境、依赖锁定、配置和密钥处理方式。输入校验区分可恢复错误与需要人工处理的异常。长时间任务需要清楚的进度、超时和重试边界。是否使用异步处理、独立任务进程或顺序执行，由实际工作负载决定；官方 asyncio 文档可作为异步设计的参考。
一批文件中有错误，也能清楚地继续处理
示例场景：批处理中同时包含有效文件、不支持的格式和重复文件。每一项都有可查询的结果，失败原因能够定位，重试失败项时不会再次执行已完成的业务操作。验收记录输入样本、重复判定规则和输出约定。如果问题在于从不规则文档中识别字段，可由文档 AI负责识别与人工复核部分。
交付可安装的工具，而不只是一个脚本
代码以适合实际使用的包、命令行工具、服务或任务形式交付。我们加入具有代表性的测试、安装说明、配置示例与运行手册。改进已有脚本时，会先保留当前可观察行为，再分步修改，避免把未知业务规则一起重写。需要数据库或 API 时，接口和迁移也纳入约定范围。
明确谁执行、谁观察、谁决定重试
交接会指定流程负责人，说明运行频率、输出位置、保留要求和异常处理。敏感信息不应随意写入日志。您可以由内部团队继续维护，也可以另行约定软件维护。持续值守、托管运行和固定响应时间不会自动包含在一次开发交付中。
开始之前的问题
可以。先确定目前哪些行为必须保留，再补充环境、校验、测试和恢复方式。范围明确时，无需重建整个系统。
不是。Python 也用于普通服务、运营工具和数据处理。需要模型训练或文档识别时，会引入相应服务并分别确定评估标准。
根据现有应用、接口复杂度和团队维护能力选择。FastAPI、Django 或不使用 Web 框架都可能合理，不会在了解任务之前预设。
先定义可识别的一次业务操作，再决定检查点、去重键和重试方式。具体保证取决于数据存储和外部系统能提供的接口约定。