本文系统回答了在Python中建立规则的路径：从小规模的if/elif与决策表起步，逐步过渡到JSON/YAML配置化，并在复杂推理与实时场景引入规则引擎或DSL；以Schema驱动的数据校验保障输入质量，结合AST与安全沙箱避免注入；通过Git化版本管理、CI契约测试与灰度回放实现可审计变更；以缓存、批处理与无状态执行器优化性能，并建立命中路径与延迟的可解释日志；在组织层面将规则视为数据资产，联动项目管理与审批，在需要的场景中可把规则与研发流程在项目系统中关联（如将规则版本与需求、测试、发布打通），最终形成“可观测、可回滚、可协作”的规则治理闭环。