數(shù)據(jù)獲取從各種源獲取數(shù)字資產(chǎn)的數(shù)據(jù)。這通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)實現(xiàn)，Python有許多優(yōu)秀的庫如BeautifulSoup, Scrapy等幫助我司從網(wǎng)頁中提取信息。

收集到的數(shù)據(jù)被妥善地存儲和管理使用Python的數(shù)據(jù)庫接口如SQLite, MySQL, PostgreSQL等將數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，或者使用pandas庫將數(shù)據(jù)存儲在DataFrame對象中。

對存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，預(yù)處理和分析是十分重要的步驟。Python的pandas庫提供了豐富的數(shù)據(jù)處理功能，排序，篩選，分組等。而NumPy和SciPy等科學(xué)計算庫則提供了高級的數(shù)據(jù)分析工具，統(tǒng)計分析，線性代數(shù)運(yùn)算等。

對于敏感的數(shù)字資產(chǎn)采取措施確保其安全。Python的安全庫如cryptography用來加密和解密數(shù)據(jù)，保護(hù)數(shù)據(jù)不被未經(jīng)授權(quán)的人訪問定期備份數(shù)據(jù)，且使用版本控制系統(tǒng)如git來跟蹤數(shù)據(jù)的變化。

在金融服務(wù)外包，設(shè)計，鑒定等領(lǐng)域，Python有廣泛的用。在金融服務(wù)外包中，Python用于自動化金融報告的生成，實時交易策略的執(zhí)行等任務(wù)。在設(shè)計領(lǐng)域，Python用于創(chuàng)建交互式的設(shè)計原型，以及自動化的圖像處理等任務(wù)。在鑒定領(lǐng)域，Python用于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型的建立，以輔助鑒定決策。