Python开发企业内部轻量级工具的核心是快、稳、易维护、好交接；应避免过度设计，采用最小可行结构（main.py、config/、lib/、logs/、data/），注重打包体验、路径健壮性、依赖管理与配置分离。
用Python开发企业内部轻量级工具，核心不在于框架多高级，而在于快、稳、易维护、好交接。不需要从零造轮子，也不必上K8s——一个能被同事双击运行、出错有提示、配置可分离、日志可追溯的脚本系统，就是合格的内部工具。
内部工具不是产品，别陷入“功能完美主义”：
哪怕只有1个.py文件，也建议按这个最小结构组织，后续扩展成本极低：
settings.yaml（用PyYAML读），含数据库连接、路径、超时等，开发/测试/生产用不同文件db_helper.py、excel_io.py、notify.py（企微/邮件提醒）.gitignore避免误传敏感数据工具好不好用，取决于第一次运行是否顺利：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
run.bat（Windows）或run.sh（Mac/Linux），双击就跑pathlib.Path(__file__).parent.resolve()计算，不写绝对路径；配置里的路径也支持相对路径（如input_dir: ../data/in）避免“我本地能跑，别人打不开”的尴尬：
pipreqs . --encoding=utf8生成真实依赖，别靠记忆写requirements.txtconfig/settings.yaml.example提交Git，删掉真实配置；README里写清每项含义和怎么填--dry-run参数，模拟执行但不写文件/不发请求，方便测试流程是否通基本上就这些。不复杂，但容易忽略。真正花时间的从来不是写代码，而是想清楚“谁用、在哪用、出错了找谁”。Python在这里不是炫技的工具，是把人从重复劳动里解放出来的杠杆。
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每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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