Python 解释器识别变量依靠编译期与运行时协同：编译阶段构建符号表并确定作用域类别（局部、闭包、全局、内建），运行时在栈帧命名空间中按 LEGB 规则通过字节码（如 LOAD_FAST、LOAD_GLOBAL、LOAD_DEREF）完成名称查找与绑定；对象属性则遵循 MRO 与描述符协议。理解这些路径并优化使频繁名称走局部快路径、简化属性链、限制动态反射与 exec/eval，可显著提升性能与可维护性；在团队工程中通过统一命名规范、静态分析与项目协作流程（如 PingCode 的全流程管理）固化实践，使变量识别更清晰、更可靠。

本文系统解释了Python解释器的工作原理：源码先经词法与语法分析转为AST，再编译为字节码，由栈式虚拟机在帧与调用栈中逐条执行；运行时通过对象模型、引用计数与分代GC管理内存，并以GIL简化线程安全但限制CPU并行。自3.11起，专化自适应解释器在热点路径内联缓存并显著降低分派开销。导入系统依托importlib、sys.modules与.pyc缓存优化启动与复用。不同实现（如CPython、PyPy、GraalPython、Jython、MicroPython）在JIT、生态兼容与资源占用上各有侧重，选择需结合性能目标与扩展依赖。实践层面应以度量为先，配合剖析、异步与多进程、tracemalloc与gc调优，并完善可观测性。未来CPython将持续推进专化与可选无GIL探索，同时保持生态稳定和工程可维护性。