SQL 适用于结构化数据分析，但在处理复杂的过程逻辑、科学计算和机器学习方面存在局限；Python 在这些任务上表现卓越。此前，数据从业者需要承担基础设施管理的开销才能运行自定义 Python 代码。如今，BigQuery 托管 Python 用户定义函数（UDFs）已普遍可用，解决了这一挑战。该功能允许用户通过 SQL 或 BigQuery DataFrames 直接在 BigQuery 中执行自定义 Python 代码。这些 UDF 利用完全托管的无服务器资源，可自动扩展。它们通过提供对庞大 Python 生态系统的访问（包括 NumPy 和 scikit-learn 等库）实现了灵活性。此外，它们支持实时集成外部 API 和 Google Cloud 服务。高级用户可通过使用 Pandas PyArrow 进行向量化处理、配置容器资源以及自定义并发度来优化性能。流式日志和实时指标有助于调试和监控。Python UDF 按 BigQuery 服务 SKU 计费，并符合成本承诺资格。入门步骤包括查阅产品文档和公共数据集。