本文系统阐述了在Python中创建规则库的实现路径：先明确业务边界，选择合适的存储（JSON/YAML/数据库/Git），设计可读可审的DSL并建立解析与静态校验，随后选型并集成规则引擎（如durable_rules、business-rules、experta或与OPA/Drools通过API协作），再以Git版本管理、测试门禁与灰度发布构建部署流水线，并加入运行时监控、审计日志与合规治理，实现可追踪、可回滚与可观察的闭环。文中给出架构分层、表格对比与实践案例，且在协作场景中提出将规则变更与项目管理联动的建议，以提升跨团队治理效率与上线质量。

本文系统总结了在Python中创建规则的四条路径：纯代码、DSL数据化、规则引擎与协作工作流，并给出“规则域建模—表示—引擎—治理—测试—性能”的闭环方法。小型需求可用函数表达，复杂策略建议采用JSON/YAML DSL或引擎以实现热更新与可视化；通过版本控制、审批与审计实现可治理的变更，辅以度量与回放测试保障质量。结合协作系统（如PingCode）可把需求、评审和发布串联起来，最终构建可解释、可追踪、可迭代的规则体系，满足跨团队与合规要求，并支撑持续优化与服务化演进。