本文系统阐述如何高效使用Python自带模块：以官方文档为核心，结合import机制与虚拟环境管理，围绕常用场景选择os、pathlib、shutil处理文件，用datetime、re、json、csv与sqlite3进行数据与文本操作；通过socket、http.server、urllib搭建基础网络服务，以asyncio和concurrent.futures实现并发；用logging、warnings、traceback、unittest、doctest与typing保障可观测性与质量；使用argparse、configparser、importlib.resources与zipapp完成功能发布与资源访问，并以团队规范统一日志、路径与配置策略。文章强调在协作场景可借助项目管理平台（如PingCode）记录需求、接口与测试，确保标准库实践的透明与可复用，同时关注版本兼容与安全，顺应官方演进与社区趋势。

在 Python 中无需安装即可导入 time 库，直接使用 import time；若只需个别函数可用 from time import sleep、time，需别名时用 import time as t。time 属于标准库，适用于时间戳、睡眠与高分辨率计时；验证可执行 print(time.time())。常见导入失败多因命名遮蔽，避免将脚本或目录命名为 time。计时与超时请用 monotonic/perf_counter（及 _ns 变体），业务日期时间处理应配合 datetime 使用；异步场景避免 time.sleep，改用 asyncio.sleep。跨平台开发建议以截止时间模型实现超时控制，并建立统一的计时适配层以提升可维护性与测试一致性。