本文给出在Python中调用根号函数的清晰路径：非负实数用math.sqrt，可能出现负数或需复数结果用cmath.sqrt，数组与向量化计算用numpy.sqrt；x ** 0.5 与 pow(x, 0.5) 可替代但在异常与可读性上不如显式函数；高精度可用decimal并控制上下文。文中对多种方式的适用场景、精度与性能差异、异常与边界处理、跨平台工程实践进行了系统梳理，并提供对比表辅助选择与FAQ解答。

在 Python 中开根号可用多种方法：标量实数推荐使用 math.sqrt，负数或复数场景使用 cmath.sqrt，批量数组计算采用 numpy.sqrt；临时或脚本化写法可用 x ** 0.5 或 pow(x, 0.5)。这些方法在异常处理、复数支持与性能上有差异：math.sqrt 对负数抛错，幂运算与 pow 返回复数，numpy.sqrt 对实数负值给出 NaN 并警告。根据数据类型与场景选择恰当函数，并结合类型标注、误差验证与日志策略能提升代码的鲁棒性与可维护性。

本文从理论、系统、工程与数据四层构建“计算基础”的知识地图，提出以阶段化目标、量化指标与可验证练习为抓手的系统方法。内容涵盖离散数学与统计、算法与数据结构、体系结构与操作系统、网络与数据库、版本控制与测试、容器与CI、性能分析、数值计算与可视化，以及安全与可靠性等关键知识。通过贯通案例与对比表，给出资源选择与实践路径，并建议在团队层面以平台与流程固化训练与产出。结合行业观察，指出平台工程与云原生趋势对计算基础的要求将持续提升，主张以证据与产出驱动，将计算基础融入日常工程与决策。