熟练掌握 Python 完整基础体系，精通流程控制、分支判断、循环迭代、生成器解包批量输入、字符串多格式插值（% 格式化、f-string）、文件 IO 读写；深入理解可变 / 不可变对象内存机制，熟练使用id()判断对象引用关系，掌握浮点数精度丢失成因与round、Decimal 两种精度校正方案，熟练运用列表、字典、元组完成数据存储与批量解析。
熟练使用 Pandas 数据分析库，能够独立完成 Excel 文件读取、多 sheet 切换、空值清洗、字段筛选、数组与列表互转、批量结构化数据提取；具备模块化工程开发思维，规范分层导包，按照业务分层封装通用工具类、消息处理类、数据辅助类，实现代码高复用、低耦合。
掌握面向对象编程，能够通过类封装业务配置、功能逻辑、外部接口调用；具备代码调试排错能力，可独立解决导包路径异常、数据类型不匹配、文件路径读取报错、循环解包数量不匹配等常见工程问题；能独立搭建完整多文件项目目录，开发自动化办公工具，实现表格数据批量处理、消息批量分发等自动化业务场景，具备从需求梳理、代码编写、测试优化到落地运行的完整开发能力。

独立设计并开发多模块自动化批量消息推送工具，面向线上培训班级课前提醒场景，实现 Excel 学员台账自动化读取、定向批量消息分发。
技术实现：基于 Python+Pandas 解析 Excel 学生导入模板，提取用户名、班级信息并完成数据类型统一转换；采用面向对象分层架构，拆分 DataHelp 数据处理模块、Tool 通用工具模块、WxMessage 消息交互模块，所有推送文案、班级标识、图片附件、发送开关均提供可配置参数，快速适配不同班级业务需求。
项目解决多文件导包路径冲突、大批量数据循环效率低、浮点数 / 字符串类型转换异常、本地文件绝对路径适配等工程问题；封装统一发送入口，仅需修改少量业务参数即可切换班级台账，无需改动底层逻辑，替代人工复制发送的重复工作，稳定支撑多个班级课前提醒自动化推送，项目目录结构规范，具备可拓展、可维护特性。