该技能聚焦 Python 3.10+（推荐 3.12+）的现代开发实践，提供可运行代码示例，覆盖从语言基础到生产级模式的完整链路。
用途：当需要编写 Python 代码或解释 Python 概念时使用，尤其适合类型系统、异步编程、Web API、数据库访问、测试、打包与部署等主题。
工作流分四阶段。第 1 阶段环境搭建：用 python --version 确认版本，用 python -m venv .venv && source .venv/bin/activate 创建并激活虚拟环境，用 poetry install 或 pip install -r requirements.txt 安装依赖。第 2 阶段开发：按主题查阅参考文件，类型见 type-systems.md，异步见 async-programming.md，API 见 fastapi-patterns.md，数据库见 database-access.md，项目结构见 project-structure.md。第 3 阶段验证：运行 ruff check . && ruff format --check . 与 mypy src/，并用 pytest -v --cov=src --cov-report=term-missing 执行带覆盖率的测试。第 4 阶段部署：用 python -m build && twine check dist/* 构建校验包，并参照 docker-deployment.md 或 ci-cd-pipelines.md 部署。完成前检查清单要求：全部测试通过、mypy 无错误、ruff 检查干净、覆盖率不低于 80%、依赖无安全告警。
参考文件按类别组织：基础（syntax-essentials、type-systems、project-structure、code-quality，涉及变量、类型提示、泛型、src 布局、ruff、mypy）；模式（async-programming、error-handling、decorators、context-managers、generators，涉及 async/await、异常、Result 类型、with 语句、yield）；测试（pytest-essentials、mocking-strategies、property-testing，涉及 fixtures、parametrize、unittest.mock、Hypothesis）；Web API（fastapi-patterns、pydantic-validation、database-access，涉及依赖注入、中间件、校验器、SQLAlchemy 异步）；打包（poetry-workflow、pyproject-config、docker-deployment，涉及锁文件、PEP 621、多阶段构建）；生产（ci-cd-pipelines、monitoring、security，涉及 GitHub Actions、OpenTelemetry、OWASP、JWT）。详细主题可查 TOC.md。
示例 CLI 工具用于演示生产模式，可这样运行：python sample-cli/async_fetcher.py https://httpbin.org/get（异步 HTTP、限流、错误处理）；python sample-cli/config_loader.py --show-env（Pydantic 设置、.env、校验）；python sample-cli/db_cli.py init --sample-data && python sample-cli/db_cli.py list（SQLAlchemy 异步 CRUD、仓储模式）；python sample-cli/code_validator.py src/（用 ruff 和 mypy 执行检查与修复）。
不适用场景：非 Python 语言应使用对应语言技能；ML/AI 模型内部实现应使用 PyTorch/TensorFlow 技能；云基础设施应使用 AWS/GCP 技能（本技能只覆盖代码层面）；Python 2 不支持，重点为 Python 3.10+。收费与价格信息暂未提供。