将SQL和Python结合使用的原因主要包括：
数据处理和机器学习
SQL擅长处理结构化数据查询和管理，而Python拥有丰富的数据处理和机器学习库（如Pandas, NumPy, scikit-learn等），二者结合可以实现高效的数据处理和模型训练。
避免数据移动
在SQL Server 2016中引入的R服务基础上，SQL Server 2017扩展了该机制以支持Python，允许在数据库内直接运行Python代码，避免了将数据从数据库移动到外部Python环境，提高了数据处理效率并降低了数据移动相关的成本和安全风险。
易于部署
Python模型可以像T-SQL脚本一样部署到SQL Server生产环境中，并且可以通过存储过程等方式被SQL客户端应用程序调用，简化了模型的部署和使用流程。
企业级性能和规模
SQL Server提供的高级功能（如内存表和列存储索引）与Python结合，可以实现高性能的数据处理和分析。
丰富的可扩展性
SQL Server允许安装和运行任何最新的开源Python包，使得开发者可以利用最新的Python库来扩展SQL Server的功能。
提高代码可读性和可维护性
使用Python SQL代码格式化工具可以帮助开发者编写规范化的代码，提高代码的可读性和可维护性，并有助于检测代码中的潜在错误。
适用场景的多样性
根据不同的使用场景，SQL和Python各有优势。例如，对于大数据和分布式场景，Hive SQL可能更加合适；而对于处理非结构化数据或需要复杂数据处理任务时，Python可能更加便捷。
综上所述，SQL和Python的结合使用可以充分发挥各自的优势，实现更加灵活和高效的数据处理、分析和机器学习任务
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