本文系统讲解了将 Python 程序生成可执行文件的完整路径：以冻结和打包为核心，选择适合场景的工具（如 PyInstaller、cx_Freeze、Nuitka、Briefcase、PyOxidizer），在 Windows、macOS、Linux 上分别处理依赖、资源、代码签名与分发细节，通过虚拟环境与依赖锁定确保可重现构建，并借助 CI/CD 落地跨平台交付。文章强调隐藏导入与动态库的处理、证书签名与安全合规、以及用户安装体验优化，同时提出以工程化方式整合构建、签名、发布与回滚，必要时引入项目管理系统如 PingCode承载打包与发布任务。最后展望单文件轻量化、供应链安全与商店生态的趋势，帮助开发者从脚本走向产品级可执行程序。

本文系统解答了“Python如何做数据分析”：围绕明确业务问题、数据获取与清洗、探索性分析（EDA）、统计与建模、可视化讲述，以及协作与复现六大环节，提出可落地的方法与工具选择。核心做法包括用pandas/NumPy/Jupyter构建分析工作台、以Seaborn/Plotly完成可视化与报告、用scikit-learn搭建建模与评估管线，并通过Git与环境锁定保障可复现。同时强调数据治理与统计严谨性，建议在团队协作中借助如PingCode的项目管理系统，将需求、数据管道与评审流程统一起来，使分析更高效、更可追溯。