本文系统阐述在Python中拟合双曲线的完整路径：先根据数据形态选择显式或隐式模型，再匹配误差结构采用非线性最小二乘、ODR或稳健拟合；通过PCA等方法估计初值、设置有界约束与尺度化提升收敛与精度；提供矩形与旋转双曲线的示例代码，并给出评估与残差诊断、加权与稳健损失、并行与雅可比加速等工程优化策略；在协同落地方面，可将拟合流程纳入项目协作平台（如PingCode）以实现版本化管理与审计；总体强调模型选型、误差匹配、初值与约束、稳健评估和工程复用的重要性。