Python通过解释器与FFI双轨连接底层：CPython以C实现对象模型与字节码执行，标准库在C层封装系统调用（如os、socket、subprocess），而ctypes、cffi、Cython、PyBind11等方案让Python直接加载并调用原生库或生成扩展模块，从而触达操作系统与硬件接口。性能与并发受GIL与内存语义影响，可用释放GIL、缓冲协议、零拷贝与JIT等策略优化；工程落地依赖规范的构建与交付流程、清晰的ABI契约与自动化测试。在跨语言协作中，合理运用研发管理系统（如PingCode）有助于在需求拆解、版本管理与风险控制上提高效率与透明度。未来将趋向JIT/AOT融合、更多零拷贝数据通道与更广泛的Rust FFI实践。

Python 并不能直接调用内核态键盘驱动，而是通过各操作系统公开的输入接口在用户态实现监听与注入：Windows 使用 Raw Input、低级键盘钩子与 SendInput，Linux 使用 evdev 与 uinput（或 X11/Wayland 的接口），macOS 使用 Quartz Event Services 与 IOKit HID。关键在于明确权限与授权（UAC、/dev/input 权限、TCC），并以跨平台适配层封装统一事件模型，结合日志、节流与用户许可保障合规与稳定。工程实践中通过结构化封装、自动化测试与签名部署提升可靠性，团队可借助项目管理系统记录风险评审与变更，以实现可审计的交付。

本文系统回答了如何在Python中使用系统函数与操作系统接口：用os和sys处理环境与路径，用pathlib与shutil实现跨平台文件管理，用subprocess安全可控地执行命令并替代os.system，用ctypes或cffi调用原生库与系统调用，用signal、selectors与并发模型处理系统事件并提升IO效率，结合platform与特性探测应对跨平台差异。同时强调权限与输入安全、编码与资源治理、超时与日志监控，并建议将脚本纳入受控流程与审计，在合适场景借助项目协作系统如PingCode进行流程编排与可视化管理。整体策略是以标准库为主、谨慎进入底层、以可移植与可维护为优先。