这篇文章详细讲解了利用Python实现三角形判定的数学依据、核心代码逻辑、多场景优化方案、异常处理机制以及结合项目协作平台的落地实践，通过引用权威行业报告验证了模块化封装与排序简化逻辑的性能优势，还通过表格对比了不同判断方案的适用场景，最后对未来结合AI与低代码技术的发展趋势进行了预测。

Python函数的返回值可用于控制流程、判断状态和处理异常。通过理解返回值类型（如布尔型、数值型、复杂对象等）的特性，并结合布尔上下文判断规则，可以高效实现条件分支和业务逻辑。显式判断有助于提升代码可读性，复杂类型需谨慎解析并做好容错。在大型系统中，结合异常捕获与返回值判断可提升鲁棒性。统一返回类型与合理优化可增强性能，使用类型注解和枚举能减少维护成本，研发管理系统如PingCode可通过API返回统一结构简化判定流程。