每個新計劃啓動前，我們團隊內部總要開個簡短的“技術選型會”。核心議題往往很聚焦：這個新活兒，到底該用Python+Qt（PySide6）上，還是派C#+WPF出馬？
這倆都是我們的主力兵器，沒有絕對的好壞，只有合不合適。選錯了，後期能把自己和客户都折騰得夠嗆；選對了，項目順風順水，你好我好大家好。
怎麼選？我們不空談技術，就圍着項目本身問幾個最實際的問題。
第一步：先看任務“出身”，再談技術
在考慮技術之前，得先把該計劃的“底細”摸清楚。
誰用？在哪兒用？—— 使用人員與環境
場景A：產線工控機：操作員每天8小時盯着，軟件要極其穩定，界面清晰直觀，不能卡頓或崩潰。環境是固定的Windows 10/11。
場景B：實驗室或調試終端：工程師或研究人員使用，要求靈活部署參數、跑算法、看日誌。環境可能不統一，有時還需要在Linux下運行。
場景C：客户展示端：給客户或領導做演示，界面要酷炫，有動畫效果，能快速修改演示邏輯。
核心是“業務”還是“算法”？—— 項目本質
業務密集型：軟件核心是困難的工藝流程控制、大量的設備通信（PLC、儀表、機器人）、數據錄入、報表生成。邏輯困難，但對實時計算要求沒那麼變態。
算法密集型：軟件核心是視覺檢測、數據預測、信號處理等。需要頻繁調用OpenCV、TensorFlow/PyTorch、NumPy等庫。算法模型的驗證和迭代是主要工作。
算法從哪兒來？—— 協作模式
客户提供算法模型：客户的研究員給的是Python訓練的.pth或.h5模型，我們只是調用。這時用Python能省去大量模型轉換的麻煩。
我們從零創建算法：需要快速嘗試各種算法庫，Python的生態能讓大家“站在巨人肩膀上”。
混合開發：核心算法由客户團隊用Python研發，我們負責集成到完整的控制軟件中。
未來會不會“搬家”？—— 部署與跨平台需求
釘子户：客户明確表示，未來5-10年都會是Windows系統，沒有遷移計劃。
潛力股：客户有國產化替代需求，未來可能從Windows遷移到國產Linux系統（如麒麟、統信UOS），甚至未來考慮適配鴻蒙。
客户有沒有“指定動作”？—— 硬性要求
最高指令，沒得商量。就是有些大客户或特定行業，由於內部技術棧、團隊技能或歷史原因，會明確要求必須採用C#或Java。這點
第二步：兩大高手的優缺點對決
把上面五個問題問清楚了，技巧棧的選擇方向基本就清晰了。現在我們來盤盤兩位選手的家底。
一號選手：Python + Qt (以PySide6為代表)
- 優點（它的高光時刻）：
- 算法集成之王：這是它最硬的王牌。工業視覺、AI分析等項目，Python的生態（OpenCV, PyTorch, YOLO官方庫等）是碾壓級的存在。集成現成模型、調用最新算法庫，效率極高。
- 真正的跨平台必選項。就是：一份代碼，編譯後可在Windows、Linux、macOS上原生運行。對於有國產Linux架構需求的方案，
- 開發迭代快：語法簡潔，配合PyCharm等工具，寫業務邏輯和算法驗證速度極其快。適合快捷出Demo和原型。
- 缺點（它的吃癟時刻）：
- 打包部署稍顯笨重：打包成獨立exe/可執行文件後體積較大，依賴管理必須細心處理。
- 執行性能有天花板：純Python代碼的計算性能不如C#/C++。對於UI渲染沒問題，但遇到極端複雜、高頻的實時數據運算（非底層庫負責的部分），可能需要用C++寫擴展。
- 大型工程管理有挑戰：動態語言在超大型項目中的維護性，對架構和團隊規範要求更高。
二號選手：C# + WPF
- 優點（它的統治領域）：
- Windows下的“貴族”：在Windows平台上，WPF應用的穩定性、性能和與系統的集成度是頂級的。部署容易，.NET框架裝好即用。
- 工程化與大型項目神器：數據綁定和MVVM模式使得大型複雜UI的代碼結構非常清晰，易於團隊協作和長期維護，非常適合需要持續迭代的產線核心軟件。
- 性能強勁：編譯型語言，運行效率高，尤其擅長處理複雜UI和素材綁定，界面流暢度有保障。
- 缺點（它的侷限）：
- 基本鎖定Windows：WPF本身是Windows科技。雖然.NET本身可以跨平台，但WPF界面不能。跨平台需用Avalonia等框架，但生態和WPF本身有差距。
- 學習曲線稍陡：XAML和MVVM需要一定學習成本才能玩得轉。
總結：我們的選型“心法”
説了這麼多，最後給大家一個我們內部常用的“心法口訣”：
- 看見“視覺”、“AI”、“算法”、“Linux”、“飛快驗證”-> 大腦優先指向Python + Qt。
- 看見“產線核心”、“7x24穩定”、“複雜數據界面”、“Windowsonly”、“長期維護”-> 大腦優先指向C# + WPF。
