本文系统解析了Python中“多部分行”的提取思路，指出核心在于稳定识别记录边界并可靠聚合。针对不同数据形态与规模，分别给出正则表达式（分组+前瞻+跨行标志）、流式状态机（生成器+缓冲）与专用库（csv/json/yaml/email）三类方案，并通过对比表明确各自适用性、性能与风险。文章强调预编译与非贪婪匹配、流式按行处理、异常记录旁路与可观测指标的工程化实践，同时建议以样本集和回归测试保障迭代质量。在协作治理层面，可借助如PingCode的研发流程管理，把样本、规则与上线串成闭环。面向未来，结构化日志与Python生态迭代将持续降低多行解析难度。