阿里云DataWorks是一个数据集成和开发的平台，它支持通过SQL查询数据。如果你想将SQL查询的结果转换为Python进行数据分析，你可以遵循以下操作路径：
1. 从DataWorks导出数据
使用DataWorks的导出功能：DataWorks可能提供了直接导出数据到本地文件（如CSV、Excel等）或云存储（如OSS）的功能。你可以使用这个功能将查询结果导出。
编写数据同步任务：如果DataWorks支持编写数据同步任务，你可以创建一个任务将查询结果同步到你指定的存储位置。
2. 在Python中读取数据
使用pandas读取本地文件：如果你将数据导出到了本地文件，你可以使用pandas库来读取这些数据。例如，对于CSV文件，你可以使用pd.read_csv()函数。
从云存储读取数据：如果数据存储在云存储中（如阿里云OSS），你可以使用相应的SDK或库（如oss2对于阿里云OSS）来下载并读取数据。
3. 在Python中进行数据分析
使用pandas进行数据处理：pandas提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、转换、聚合等。
使用matplotlib、seaborn等进行可视化：这些库可以帮助你将分析结果以图表的形式展现出来。
使用scikit-learn等进行机器学习：如果你的分析涉及机器学习，可以使用scikit-learn等库来构建和训练模型。
4. （可选）将结果存储回云存储或DataWorks
将结果存储回云存储：分析完成后，你可能希望将结果存储回云存储以便后续使用或分享。你可以使用相应的SDK或库将文件上传到云存储。
将数据同步回DataWorks：如果DataWorks支持数据同步或导入功能，你也可以将分析后的数据同步回DataWorks。
注意事项：
安全性：在处理数据时，要注意数据的安全性，避免数据泄露或被非法访问。
性能优化：对于大数据集，要注意性能优化，避免内存溢出或处理时间过长。
版本控制：对于重要的代码和数据，建议使用版本控制工具（如Git）进行管理。
工具推荐：
Jupyter Notebook：这是一个Web应用，允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它非常适合用于数据分析和机器学习。你可以在阿里云ECS上安装Jupyter Notebook，并连接你的云存储进行数据分析。
PyCharm等IDE：如果你更喜欢使用集成开发环境（IDE），PyCharm等IDE也提供了强大的代码编辑、调试和版本控制功能。
总之，从DataWorks导出数据到Python进行数据分析是一个灵活且强大的过程，可以根据你的具体需求进行定制和优化。