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。