Python通過各種方式獲取數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲（如Scrapy）、數(shù)據(jù)庫查詢（如pymysql）或文件讀取（如pandas）。這些工具高效地從不同的源提取數(shù)據(jù)。

Python提供了許多強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和處理庫，如pandas、numpy和scipy等。使用這些庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、合篩選、聚合等多種操作，滿足業(yè)務(wù)需求。

Python將處理后的數(shù)據(jù)加載到各種目標(biāo)中，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫（如SQLAlchemy）、NoSQL數(shù)據(jù)庫（如PyMongo）或Hadoop（如PySpark）等。

對于新能源領(lǐng)域，Python用于分析能源生產(chǎn)、消耗、存儲(chǔ)等大數(shù)據(jù)，提供決策支持；在搬家打包服務(wù)行業(yè)，Python幫助優(yōu)化物流路線，提高效率，降低成本；而在旅游規(guī)劃方面，Python根據(jù)用戶的偏好和歷史行為，推薦個(gè)性化的旅行方案。