要在Python中判断进程是否结束，核心是读取或轮询退出码与存活状态：对外部子进程用subprocess的poll()/wait()/communicate()并查看returncode；对Python并发用multiprocessing的is_alive()/join()并读取exitcode；在类Unix可用os.waitpid()精确解析终止原因，在跨进程监控时用psutil查询PID与状态；配合超时、心跳与清理策略，避免阻塞与资源泄露，工程上以日志与约定统一成功失败判定。

终端终止 Python 脚本的要点在于先优雅后强制：前台用 Ctrl+C 触发 SIGINT/KeyboardInterrupt，后台用 kill 发送 SIGTERM 或 Windows 的 taskkill 温和结束，仅在无响应时再用 SIGKILL 或 /F 强制。要避免数据损坏，应在代码内实现可中断点、超时与 try/finally 清理，并为多进程与子进程设计进程组或作业对象的收口策略。容器与 CI 场景中需确保 PID 1 正确转发信号，使用分阶段终止（先 TERM 后 KILL），并将退出码与原因记录在日志。通过工程化的退出设计与统一的终止策略，既能快速止损，也能保持数据一致与可观测性。

本文系统阐述了在Windows、macOS与Linux上配置Python系统变量与环境变量的原则与步骤：以PATH为核心确保python与pip的可用性，谨慎使用PYTHONPATH与避免设置PYTHONHOME，优先采用用户级持久化和虚拟环境隔离，并通过which/where、sys.path与pip -V进行验证。文章还说明了在团队协作、CI/CD与容器中以模板与机密变量管理配置的一致性与安全性，并建议在项目协作系统中沉淀指引与脚本（如通过PingCode固化流程），同时提供常见变量的用途与风险对比表。最后给出故障排查方法与安全防护，并预测环境可声明化、隔离化与自动化的趋势，以提升跨平台一致性、可复现性与合规性。

本文系统梳理了在Python中判断进程是否结束的可靠方法：subprocess的poll、returncode与wait/communicate（可设超时），multiprocessing的is_alive、join与exitcode，psutil的pid_exists与wait_procs，以及类Unix的os.kill信号与Windows的句柄等待。通过合理选择阻塞/非阻塞、轮询/事件驱动并配合日志、超时与资源回收策略，可在跨平台场景稳定识别进程终止并避免僵尸进程与泄漏。在协作层面，可将进程生命周期与工作项状态联动以提升可观察性，必要时可利用项目管理系统实现自动化记录与追踪。

在 Linux 上运行 Python 程序的关键是统一 Python3 版本、用虚拟环境隔离依赖、以命令行或 shebang 执行脚本，并按任务形态选择 cron、systemd 或容器化部署；同时以结构化日志和监控完善可观测性。通过“版本可控、依赖可复现、日志可追踪、启动可自动化”的实践，能在开发与生产环境稳定运行；团队层面结合仓库与 CI/CD 构建自动化发布，并可配合项目管理系统提升协作效率与交付节奏一致性。