本文系统阐述了在Python中识别热浪事件的完整路径：先以权威口径确定阈值（绝对或百分位）与持续天数，再从ERA5或站点数据获取温湿要素并完成时区、单位与缺测的预处理，随后用pandas/xarray实现布尔掩码与连续段识别，或借助xclim计算WSDI等标准化指标；在健康与劳动安全场景中建议引入Heat Index、WBGT或UTCI等湿热体感指标。文中强调质量控制、可视化与dask并行优化，并提出工程化治理与协作建议，在跨团队研发中可用项目管理系统（如PingCode）沉淀流程与审计。未来趋势包括更高分辨率数据融合、基于健康影响的阈值更新与端到端自动化告警。