本文系统阐述在Python中自动生成列表的常用方法与工程实践，核心包括列表推导式与range的清晰构造、map/filter的函数式流水线、生成器与itertools的惰性处理、以及NumPy的数值向量化。围绕性能与内存优化，建议以可读性为先，在大数据场景采用迭代器并分批物化；配合类型标注、单元测试与配置驱动，确保可维护与可观测。文中还介绍了脚本化部署与与协作平台的API集成思路，在研发流程中可将自动生成的任务与参数列表同步到系统（如与PingCode集成），形成稳定的自动化闭环。