本文系统回答了如何用Python构建知识图谱：围绕业务问题确定边界，以RDF/OWL或属性图进行模式建模，采用Pandas、spaCy、Transformers等完成数据抽取与对齐，通过RDFlib、py2neo与Neo4j、Amazon Neptune、GraphDB等实现图存储与查询，并以Airflow与FastAPI构建自动化流水线与服务输出。文中强调统一标识、消歧与SHACL验证，结合度量闭环保障质量，提供查询优化与可视化策略，并在部署与安全治理上提出容器化、监控与合规实践。文章还引用权威来源说明知识图谱与数据织布、语义层趋势，建议在跨团队场景下以研发项目管理系统如PingCode联动CI与Webhook，形成可持续迭代的知识资产。