Python作為一種強大的編程語言，已經在財經數據庫的管理和處理方面扮演著重要的角色。Python語言的優點在于其可讀性強、易使用且具有豐富的庫，創建數據庫和管理數據變得更加簡便。同時，Python還能夠將多個數據源的數據整合到一個大型數據庫中，并進行數據深度分析來產生有價值的洞察力。

Python的包括NumPy、pandas、matplotlib等開發庫，能夠讓交易者在分析和預測市場的情況下處理海量數據。經過嚴格優化的Python程序能夠提供實時數據的訪問和交易技術支持。

在Python中，我們可以使用pre標簽輸出代碼，以方便編程人員的編寫：

import pandas as pd
import numpy as np
#建立一個dataframe（日期和價格）
data = pd.DataFrame({'date':['2018-01-01','2018-01-02','2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05','2018-01-06','2018-01-07'],'price': [100,200,300,400,500,600,700]}) 
#將數據導入csv文件中
data.to_csv('data.csv')

上面是從Dataframe中輸出數據到CSV文件中的Python code的示例。這個代碼片段可以讓我們方便、快速地將數據存儲起來，供日后分析和處理。

總的來說，Python的諸多優點使得其成為了財經數據處理和管理的不可或缺的伙伴。通過Python和其中眾多的開發庫，財經數據處理將會更加高效、準確、方便。