本文系统阐述了在Python中实现“将结果作为输入”的方法，涵盖函数组合、partial与pipe、生成器与迭代器的懒计算、pandas链式与scikit-learn Pipeline，以及Airflow、Prefect等工程化任务编排与并发异步管道。核心建议是通过显式数据契约、幂等与可观测性确保每一步的输出稳定且可复用，并以队列与协程保持高吞吐与可靠性。在团队协作层面，可将数据管道任务纳入项目管理系统（如PingCode）以提升透明度与交付一致性，最终让脚本、分析与工程化工作流都能构建清晰、可追踪的流水线。

本文系统阐述用Python开展ETL的实操路径：以分层架构组织抽取、转换、加载，强调增量与幂等；在转换层结合pandas、polars、Dask与PySpark，配合质量断言与测试驱动；落地加载到Snowflake、BigQuery或数据湖并采用分区与列式格式；以Airflow、Prefect或Dagster进行编排、重试与告警；通过日志、指标、血缘与数据契约完成可观测性与治理；最后以容器化、CI/CD与项目协作支撑团队工程化与跨职能协作。