本文介绍了使用Python实现化学方程式自动化配平的两种主流方案，分别是基于线性代数的原子守恒配平法和基于SymPy库的符号化配平法，对比了两种方案的适用场景、精度和效率，还讲解了约束优化在歧化反应等特殊场景配平中的应用，结合权威研究数据阐述了Python配平工具在科研和教育场景的实践价值，同时讲解了性能优化和容错机制的构建思路，最后预测了AI大模型与配平工具融合的未来发展趋势。

本文系统解答了在Python中换算pH的完整路径：将pH=-log10([H+])与水自解离Kw映射为可计算模型，强酸/强碱使用稳定的二次解析式，弱酸与缓冲用Henderson–Hasselbalch快速估算并以电荷平衡数值法精化；在高离子强度与非25℃条件下引入活度系数与Kw(T)校正。文中提供可复用的NumPy/SciPy代码骨架、方法对比表与稳健性校验流程，并以IUPAC与NIST的权威数据为依据。工程落地方面，建议模块化设计、元数据记录与双重校验，并将流程融入协作体系；在研发项目管理场景下，可将pH计算的文档、任务与变更记录整合到PingCode以提升透明度与可审计性。