本文系统梳理了在 Python 环境下计算指标权重的主要方法与实现思路，涵盖主观赋权、客观赋权以及组合赋权三大体系。文章从指标权重的基本概念出发，重点分析了层次分析法、熵值法、方差法和 CRITIC 法等常见方法的原理、适用场景与优缺点，并结合 Python 的数据处理与数值计算优势，说明了如何通过标准化、融合与验证提升权重结果的科学性与可解释性。整体强调 Python 在指标权重计算中的灵活性、可复现性与未来发展潜力。

系统评价方法是对复杂对象进行多指标综合分析的科学工具，主要包括层次分析法、德尔菲法、模糊综合评价、数据包络分析、综合指数法、成本效益分析及多准则决策方法等。这些方法通过构建指标体系与权重模型，实现定性与定量结合的系统分析。不同方法适用于不同数据条件与决策场景，未来发展趋势将朝向多模型融合、数据驱动与智能化方向演进。