本文系统梳理了提取 Python 程序的四类入口与方法：从源码以模块化与入口点抽取；用 AST、tokenize、inspect 做静态分析提取；对 wheel、zipapp 等分发包解包重建；在合规前提下对字节码与可执行产物还原；并覆盖 Notebook 与文档导出。文章强调以标准化包结构、依赖“声明+锁定+审计”及自动化流水线保证可复用与可追踪，辅以表格对比选择策略，并引用官方文档与行业研究佐证。最后提出面向标准化打包、语义级重组与供应链安全的趋势，建议在团队内以流程化平台（如 PingCode）管理提取任务与审计证据。

本文系统阐述了在Python中将字符串安全转换为可调用对象并执行的路径，核心是用getattr从对象或模块获取函数、用importlib按需加载并结合callable检查，以及采用字典调度表进行显式映射；在分发前通过inspect.signature与类型注解校验参数，禁止eval/exec并实施白名单、日志与审计以确保安全与合规；综合对比显示字典调度表与模块级getattr在生产更可控且性能优良，importlib适合插件式按需加载，globals/locals仅限受控原型使用；同时给出可观测性与权限治理实践，并展望在插件协议、类型系统和审计能力上的未来演进。

本文说明了Python没有内置宏，但可以用装饰器、元类、AST导入变换、模板化代码生成及第三方宏系统实现“宏等价物”来减少样板与统一逻辑。装饰器与元类适合多数横切与结构自动化，模板生成适合批量一致性，AST与宏系统用于语法扩展与深度改写，但需更严谨的测试、审计与工具链适配。文中给出选择原则与工程治理建议，强调可读性、调试性、与mypy/pylint等工具的兼容。对于跨团队协作与CI流程，可在满足研发流程管理需求的系统中记录宏规则与生成任务，确保风险可控与变更可追踪。总体策略是从装饰器与语言特性起步，在确有必要时再升维到AST或宏系统，以平衡表达力与长期可维护性。