本文系统阐述了在Python中提取列数据的高效方法：对表格型数据使用pandas或Polars的显式列选择与usecols参数，对数组型数据采用NumPy切片与结构化dtype，对原生列表和字典用列表解析与csv.DictReader；并在读取阶段前置列裁剪、类型转换与缺失值策略，结合分批与向量化优化性能，同时以文档、测试与协作流程确保可维护性与可观察性。

本文系统回答了向集合添加元素的正确方式：单个元素用add，批量元素用update或原位并集运算符|=，需要返回新集合时用union或|，并牢记元素必须可哈希与frozenset不可就地修改的约束。在性能与并发中优先选择原位批量合并并配合锁或单线程收敛，在工程规范中清晰区分原位与返回新值的语义，借助项目协作工具沉淀准则可显著减少误用与调试成本。