本文系统阐述Python在经济学中的应用，从数据工程、计量经济学与因果推断、时间序列与宏观预测，到文本与地理空间分析、优化与仿真与协作治理，构建了从数据到决策的全栈实践路径。文章强调通过pandas、statsmodels、scikit-learn、PyTorch等生态实现可解释、可复现的模型，并以Airflow/Prefect、Databricks等组合完成ETL与生产部署。结合NLP与GEO提升经济洞察，将优化求解与ABM用于政策评估与压力测试，并以可视化与项目治理保障交付；在跨职能场景中，PingCode可承载流程与留痕。面向未来，机构将加速采用因果推断与贝叶斯不确定性量化，推动经济分析持续产品化与合规化。