本文系统阐述在Python中分析数据类型的完整方法论：以dtype与schema为核心，将探测、推断、显式转换与严格校验纳入自动化流程，借助pandas、NumPy、Polars与PyArrow实现高效清洗与跨系统一致性；通过CSV、Parquet、Arrow与SQL的类型映射确保端到端契约化治理，并将类型管理融入协作平台与研发流程以提升质量与可审计性。文中给出框架对比与实践要点，强调分类、日期时间、缺失值与嵌套数据的处理策略，并预测类型治理将与数据可观测性与语义层深度融合，列式与零拷贝将进一步普及，从而持续强化数据分析的稳定性与复用性。

要在Python中固定参数类型，应采用静态类型注解与类型检查结合运行时校验的分层策略：在函数签名中全面使用类型注解并通过mypy或Pyright在CI阶段严格检查，提前发现不匹配调用；在外部接口与数据入口用Pydantic、typeguard或beartype进行运行时强制，阻断不合规输入；通过泛型、Protocol、Literal与Annotated优化签名设计，提升可读性与演化能力；将类型治理纳入测试、文档与协作流程，并以项目管理系统串联质量信号，使约定变成工程保障。最终实现既保留Python动态特性又具备接近静态语言的健壮性与可维护性。