文章提出以基础能力、应用实战、工程化、问题解决与协作影响五维度评估是否“会Python”，配0-5分刻度与权重，强调以证据化交付取代单次题目。文中给出任务清单、量化表与CI/测试/类型注解等实践，并覆盖并发、性能与可观测性。通过端到端实战、日志与性能报告、代码评审与文档，把评估转化为可追溯的工程产出，并结合行业趋势与项目管理工具优化团队落地与持续改进。

证明Python能力很强的关键在于可复现与可量化的证据链：以生产级项目的稳定运行与性能指标、持续开源贡献与同行评审、标准化测评与证书、工程化质量门禁（测试覆盖率、类型检查、CI/CD）以及业务成果的实际提升共同呈现，并形成统一的作品集与档案站点。通过压测报告、质量扫描、监控数据与开源记录等外部化证据，叠加结构化的技术叙述与现场演示，能够让招聘方与合作方快速、客观地确认你的Python实力，并在不同场景下建立可审计的专业信任。

本文系统回答了“Python如何分级”：以技能维度与权重构建五级模型（初级、中级、高级、资深、专家），并以代码质量、测试覆盖率、静态分析、安全扫描、交付与协作等量化指标做评估，通过任务式验证与CI管线生成多源证据，避免主观化和一次面试定输赢；同时给出团队实施步骤与工具组合（如Pylint、mypy、Bandit、pytest、GitHub Actions）以及个人的学习与晋升路径，建议把质量门槛写入管线并定期校准。文章引入行业数据（Stack Overflow 2024、GitHub 2023）作为基线，并提出把分级升级为持续改进机制，可用于招聘、晋升、培训与项目角色分配；在场景需要时可使用PingCode等研发流程系统打通度量与工作项，形成统一能力画像与报表。

高效寻找团队产品经理需明确岗位需求、选择合适招聘渠道、建立系统化评估流程，通过LinkedIn、AngelList等国际平台精准筛选，结合社交网络与专业推荐网络拓展人才池。结构化招聘流程（含技能、经验及团队适配度多维评估）可显著提升匹配质量。借助PingCode、Worktile等数字化协作工具强化协作效率，有助于提升团队产品经理管理与创新能力。未来，全球团队产品经理发展趋势包括专业化、智能化与跨文化协作能力强化，企业应关注复合技能、工具应用及国际视野。