用Python表达“全体偶数”应以惰性迭代器为核心：无限集合用itertools.count(0, 2)，有限区间用range(start, stop, 2)，需要集合语义时以is_even判定函数配合过滤管道；工程上通过类型提示、Docstring、边界与属性测试保障质量，在需要批处理时再将有限窗口转入NumPy矢量化；选择策略遵循“无限→count/生成器，有限→range/NumPy，复杂约束→判定函数+过滤”，并以项目协作系统沉淀API契约与变更，兼顾可读性、性能与可维护性。

Python 中取余可用百分号运算符 %，其语义为 r = a - b * floor(a/b)，余数与除数同号并落入固定区间；同时可用 divmod(a, b) 取商与余数，浮点余数对符号有特殊需求时用 math.fmod（余数与被除数同号），批量计算用 numpy.remainder，金融精度用 decimal.Decimal 的 %。负数与浮点误差是常见坑，需通过统一规范、输入校验与测试策略确保在循环索引、分桶、相位归一等场景中获得稳定可预测的模运算结果。

本文阐明在Python中右移使用运算符>>即可，对正数表现为逻辑右移，高位补0；对负数执行算术右移，高位补1并保留符号位。任意精度整数避免溢出，但会出现负数右移仍为负的现象，若需无符号语义应结合位宽掩码进行模拟。工程中建议明确位宽、掩码与输入校验，并在跨语言场景用参考规范对齐。通过测试覆盖边界值与跨端比对，可确保协议解析、图像处理与编码场景中的位级一致性与性能稳定。