本文系统回答了用Python处理数据流的路径：以迭代器/生成器与asyncio构建高效流式处理骨架，结合Kafka等消息队列与Flink/Beam等流引擎承载有状态与容错；通过二进制序列化、批量与并发优化提升吞吐与延迟表现；以背压、幂等与可观测性保障稳定与一致；配合数据契约与项目协作实现工程落地，并给出分阶段实践与选型建议及未来演进趋势。

本文提出以模式驱动与算子化为核心的方法，在Python中通过生成器/asyncio处理实时数据流，结合Pandas/Polars与PyArrow进行高效格式转换，并以Kafka/Kinesis/Beam构建批流一体的可扩展管道；同时强调幂等与背压、窗口与触发器、零拷贝与向量化、以及指标与追踪的可观测性建设，最终用契约与CI/CD保障演进与稳定。