henix

只是用别人的库的话不需要 setup.py
最简单的就是 Python 自带的 venv https://docs.python.org/zh-cn/3/library/venv.html + requirements.txt
venv 是每个项目一个虚拟环境，安装这个项目所需的 Python 版本和依赖，不同项目之间隔离

遍历 6000 行的 df 需要 1s 也太慢。你用没用 df.iterrows 遍历？ iterrows 跟整数索引（ for i in range(len(df))）的性能差别挺大的。
一点建议：为啥非要用 excel 和 pandas ？因为 excel 不是文本格式，不方便程序处理。pandas 个人认为对初学者来说有很多坑。
一个架构上的建议：先将你这两个 excel 另存为 csv 格式，然后用 Python 自带的 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/csv.html 把每个文件读进来存成一个 list ，算法跟你现在的保持不变，说不定都比你现在的方式快。

这种需求应该属于 data validation 吧，除了 pydantic 还可以看看 json schema

Python 是动态类型语言，跟 C Java 这种静态语言的思维方式不同，更适合写一些短小的脚本、一次性任务。

生态方面，Python 相对于其他语言的优势是数据分析，科学计算和人工智能。很多库和框架是其他语言没有或者很难复刻的。比如数据分析的 pandas 、机器学习的 sklearn ，快速研究的 jupyter notebook 。

手写后缀树

pydantic https://docs.pydantic.dev/latest/ 基于类型标注的动态-静态数据转换，对于喜欢静态类型的人来说是必备

端口号分配我思考过对应用名 hash 的方法： https://blog.henix.info/blog/port-hash/

命令行管理就 supervisor 咯

月经问题
[为什么大多数语言的标准库都不提供或不鼓励使用“杀线程”的功能？]( https://www.zhihu.com/question/569168858)