Чтение CSV-файлов из URL в Python полезно по нескольким причинам:

• Прямой доступ. 1 Не нужно сначала скачивать CSV-файл локально. 1 Это удобно при работе с большими наборами данных или при желании анализировать информацию напрямую из веб-источника. 1
• Гибкость. 1 Функция чтения CSV-файлов предлагает различные параметры для настройки процесса, например, для указания разделителей, обработки отсутствующих значений и выбора конкретных столбцов. 1
• Эффективность. 1 Библиотека Pandas оптимизирована для работы с табличными данными. 1 Загрузка данных напрямую в DataFrame позволяет эффективно обрабатывать и анализировать информацию. 1
• Возможность интеграции. 2 Прямой доступ по URL позволяет легко интегрировать удалённую CSV-информацию в программы на Python. 2

Некоторые примеры ситуаций, когда полезно читать CSV-файлы из URL в Python: загрузка данных из публичных CSV-API для анализа, получение CSV-отчётов из другой внутренней системы, заполнение данных в таких приложениях, как панели управления или модели машинного обучения. 2