本文以分层视角解析Python的计算生态：语言运行时承载数值内核与数组/张量库，Arrow/Parquet连接数据层，Dask/Ray与Spark扩展分布式，SciPy与深度学习框架支撑科学与ML，MLflow与编排工具串联工程化。核心在于理解内存布局、并行模型与部署形态，结合包管理与可观测性做治理，并以项目协作系统承接流程，使在科研、数据工程与MLOps的选型与性能优化更稳健。

本文通过生态的定义、核心构件、工具链、应用场景、工程实践与跨生态对比阐释了Python生态的全貌，指出其生命力来源于开放协议、强大包仓、可组合工具链与健康社区治理，并在Web、数据科学、自动化与AI形成稳定定位；同时强调解释器与虚拟环境、构建与发布标准、供应链安全与可观测性对企业落地的关键作用，未来将向类型与静态分析普及、性能与并发优化、云原生与Serverless深化以及跨语言协作与MLOps平台化演进。