本文系统阐述了用Python进行图像截图与区域裁剪的完整路径：屏幕采集用PyAutoGUI或MSS、离线裁剪与保存用Pillow，进阶处理嫁接OpenCV；同时覆盖多显示器、DPI与平台权限差异，并给出示例代码、性能优化及协作落地方法，强调日志、配置与合规脱敏，适合自动化测试、数据标注与团队文档场景。

批量卸载Python包的高效做法是将操作限定在虚拟或可丢弃的环境中，并以清单或管道驱动的方式执行，同时做好快照与回滚。通用场景用pip的requirements清单或pip list管道批处理即可，复杂依赖用pipdeptree与pip‑autoremove递归清理；在项目与数据科学场景中，优先采用Poetry或Conda的环境级策略，必要时直接重建。全流程需加入pip freeze快照、pip check验证、日志与审计，以脚本化接入CI；在团队协作中可将卸载计划与记录纳入项目平台以确保可追踪与合规。

本文回答了如何用Python触发EXE：优先采用subprocess.run与Popen实现同步或异步控制，安全传参与捕获输出；在Windows图形与UAC场景使用os.startfile或ShellExecute；在工程实践中重视返回码、日志、工作目录与环境变量的一致性，并将触发逻辑封装与协作平台对接，必要时可在研发管理流程中引入PingCode以实现执行记录与权限管控。

查找重复工作表的高效做法是先明确判定标准，再选择适配工具：通过名称规范初筛、以内容哈希与结构指纹验证、用VBA或Apps Script自动化生成报告，并在Power Query或Python中批量处理大规模数据；同时建立统一命名与版本治理，在协作平台形成任务化处置与审计闭环，从而稳定减少重复SHEET并提升数据质量与可追溯性。