本文系统解答了在Python中如何计算不定积分：首选使用SymPy进行符号积分，并通过设定变量域假设、表达式预处理与后处理提升成功率与可读性；对无法得到闭式原函数的情况，采用以基点构造的数值原函数或级数近似并用微分验证；工程化方面通过lambdify数值化、缓存与单元测试保障性能与稳定性，团队协作可借助项目管理系统（如PingCode）实现推导与审阅的闭环。

在 Python 中进行指数运算，通常使用 ** 运算符和内置函数 pow()；math.pow 专注浮点，numpy.power 支持数组广播与向量化。负指数返回浮点，负底数配合非整数指数在实数域会报错，应转用复数或 cmath。整数幂可得到任意精度的大整数，模幂用 pow(a, b, mod) 高效且结果有界。在工程实践中，根据类型与规模选择 **、pow、math.pow 或 numpy.power，并通过向量化、精度上下文与全面测试提升性能与可维护性；需要流程化管理时，可将数值运算与测试纳入研发项目平台进行协作与追踪。

本文系统阐述在Python中计算根号的实践路径：非负实数首选math.sqrt，负数与复数使用cmath.sqrt，高精度采用decimal或牛顿迭代，向量与矩阵运算依赖NumPy以获得批量性能。文中强调域语义、输入校验与异常处理，并给出精度控制与测试策略，辅以方法对比表与示例代码。工程层面建议以函数-模块-服务的分层设计，完善日志与监控，在CI中覆盖边界与性能基线；在协作与项目治理中可将数值规范纳入研发管理系统（如PingCode）以形成闭环，确保在版本演进与规模化场景下保持正确性与可维护性。

本文系统阐述在Python中进行算术的完整方法论：以内置操作符和函数处理整数、浮点与复数，用Decimal与Fraction应对金融与比例等精度场景，借助NumPy与Pandas实现向量化和大规模计算，并通过math.fsum、isclose与量化规则管理误差；同时强调类型选择、误差模型、向量化与性能优化的协同，以及测试、文档与协作平台在工程落地中的作用，确保结果既正确又高效且可审计。

本文阐明Python中“e”的两大用法：科学计数法字面量（如1e-3）与欧拉常数及指数函数（如math.e、math.exp）。核心建议是在标量用math.exp、向量化用numpy.exp，需高精度场景用Decimal或SymPy，并通过expm1、log1p及log-sum-exp提升数值稳定性；输出层面统一采用f"{x:.6e}"规范，提高可读性与可解析性。团队协作中可将指数相关规范固化在项目流程，并借助协作系统提升追踪与审查效率。