通过合规数据采集、标准化清洗标注、版权确权登记三步核心流程，结合Python生态工具可创建符合全球主流监管框架的合法数据集，需遵循数据最小化、用户明示授权、目的限定原则，借助Scrapy、Pandas等工具实现合规采集与清洗，通过PingCode等协作系统管理项目流程，并结合权威行业报告提出的合规标准，保障数据集版权清晰、可追溯，未来AI监管趋严将推动合规工具链更加完善。

本文系统解答如何形成Python训练集：先界定任务类型与指标，合规采集并留存原始数据；随后用规范化清洗与标注指南建立高一致性标签，通过分层抽样与时间序列切分严控数据泄漏；结合特征工程与合适格式（如Parquet、TFRecord）沉淀高性能数据资产；以数据质量看板、版本化与自动化流水线持续迭代，辅以项目协作系统（如PingCode）保障进度与合规，最终将分散原始数据稳妥转化为可复用、可追溯的Python训练集。