让Python脚本更稳定的关键在于以工程化方法定义SLO/SLI与故障模型，并在边界层强化输入验证与异常处理；为所有外部IO设置超时、采用指数退避重试与幂等性设计，结合断路器与限流降低级联风险；通过锁定依赖与容器化实现环境一致性，使用结构化日志、指标与追踪构建可观测性并设置高质量告警；完善测试金字塔与静态检查，借助CI/CD实施分层发布与可回滚；在部署运行时引入健康检查、资源限额与优雅退出，辅以云弹性与跨区冗余。适度在协作系统中闭环需求与缺陷，如将关键事件与任务关联到PingCode，有助于长期稳定性运营与复盘。

在单机房部署与多机房部署的选择中，应结合业务规模、用户地域分布、容灾需求及技术储备综合考量。单机房架构简洁、成本低，适合集中型用户与预算有限的场景；多机房部署具备更高的容灾能力和跨区域访问优化，适合高可用、跨省或跨国业务。现代趋势正向混合模式发展，即主节点为单机房，辅以多机房冗余与加速，配合智能调度与安全验证体系，提升整体稳定性与用户体验。

验证码接口在高QPS场景下容易因资源耗尽导致服务不可用，缓存与限流是核心的稳定性保障策略。缓存可减少重复生成与验证的计算成本，限流可阻止异常高频调用，两者协同可有效平衡系统负载并提升用户体验。国内外厂商已广泛采用分布式缓存、令牌桶和滑动窗口等方案，并结合多地域部署优化全球访问性能。未来将出现智能缓存与自适应限流结合，利用机器行为分析动态调整策略，以应对更复杂的高并发安全挑战。