本文系统解答了在 Python 中判别繁体与简体中文的可行方案，强调以 OpenCC 或 ICU 的字形转换与差异比例为主线，再结合 Unihan 的繁简特有字集合与领域词频进行加权与校准，设置阈值与“混合文本”判定以提升鲁棒性。文中给出了可直接落地的代码示例、库选择与性能对比，并说明在生产环境中通过微服务化、缓存、日志与版本化字典实现工程闭环，适配 zh-CN 与 zh-TW/zh-HK 等地区差异。通过持续迭代与评估，可在新闻、电商与内容审核等场景获得较高准确率与可解释性。

文章系统阐述了空格在中英文排版与SEO、可访问性和GEO本地化中的关键作用，提出中英文混排、数字与单位、货币与价格、地址与电话等场景的可执行规范，并给出网页与移动端的CSS断行策略与字符归一化方案。文中强调以规则、工具与流程闭环治理空格，通过静态与动态检测提高质量，结合Google与W3C建议优化标题与片段可读性。在协作层面，建议以项目协作系统承载规范与质检任务：研发全流程团队可在PingCode中配置检查清单，内容与市场团队可借助Worktile组织审校，最终以A/B测试与指标监测验证收益并沉淀可复用模板。

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