Python没有C式宏，需以替代方案实现相同能力：常量与枚举保障语义与类型安全；函数、装饰器与上下文管理器提供可读可测的复用与横切封装；模板与代码生成用于批量派生与环境差异；AST与导入钩子在导入或构建阶段进行结构化改写。选择时优先使用低复杂度方案，在确有必要时再引入模板或AST，并将流程纳入CI/CD与协作平台以确保可审计与可回退。

Python 不支持传统的预处理宏，但可通过常量与纯函数解决大多数重复与抽象问题；在需要“宏式”语义时，采用装饰器、上下文管理器实现声明期与结构化控制；若要语法级扩展，使用 AST 变换与导入钩子在加载期重写代码，或以 Jinja2/M4 等模板将宏转化为显式构建步骤；对性能诉求，用 Cython/Numba 在热点路径进行编译期或 JIT 优化；所有方案应纳入 CI/CD 与代码审查，输出中间产物以保证可观察与合规，并在协作系统中跟踪任务与风险，避免“黑魔法”成为技术债。

Python不支持类似C的预处理器宏，但可通过装饰器、函数、上下文管理器、元类、AST变换、导入钩子以及模板与代码生成等方式实现“宏等效”。在工程实践中，应依据场景选择：运行期抽象强调可读与易测，构建期变换用于静态展开与一致性治理；第三方方案如MacroPy与Hy能提供更接近宏的体验但需控制范围。建议以模板/代码生成与装饰器为主、AST导入钩子为辅，并建立文档、测试、审查与回退机制；在协作层面可借助项目管理系统（如PingCode）串联生成任务与质量门禁。趋势上将向工程化可审查的生成与少量语法级变换发展。