本文系统阐述在Python环境中为HTML添加注释的策略与边界，强调输出层的HTML注释与代码层的Python注释各自服务于不同受众与目的。通过在字符串、模板引擎（如Jinja2、Django）以及解析/生成库（BeautifulSoup、lxml）中分别使用规范化注释与剔除机制，既能提升协作可读性与可维护性，又能避免生产环境暴露敏感信息与额外体积。文章提出以CI与构建流程进行注释最小化与审计，并将注释纳入项目管理与评审，必要时借助项目全流程管理系统跟踪注释变更，使注释成为可检查的工程资产而非信息噪音。

本文系统解答了Python如何生成图标数据的问题：以SVG为源头，借助svgwrite/PyCairo生成矢量，再用CairoSVG高保真渲染为多尺寸PNG，结合Pillow一次性写出含多分辨率帧的ICO与必要的WebP；通过脚本化流水线自动批量产出favicon、PWA与桌面应用图标，指纹化命名以便长缓存，并内置质量校验（像素对齐、对比度、Alpha）。同时给出可直接运行的代码示例、格式对比表与平台规范要点（参照MDN与W3C），并提出在协作中将图标资产纳入项目管理与CI的落地建议。最后提示未来趋势：SVG与彩色字体比重大增、深浅主题与自适应图标常态化，Python将继续作为矢量到位图的稳定“胶水层”。