本文从解释器与工具链的角度阐释“Python编译器配置”，给出跨平台安装与环境变量、虚拟环境与依赖锁定、IDE与CI绑定、以及性能优化路线（PyPy、Numba、Cython）的系统方案。核心做法是选择合适发行版与版本、规范化PATH/PYTHONPATH、使用venv或conda隔离依赖、以pyproject与CI确保可复现、再以测量驱动的优化提升性能；在团队协作中以任务化与文档化固化流程，并在合适场景下结合项目协作系统如PingCode将依赖升级与构建验收纳入闭环。最终实现稳定、可审计、可迁移且具备持续优化空间的Python开发环境。