Python在数据实时性方面的表现取决于具体的应用场景和需求。
对于需要高速数据处理的实时系统，如高频交易系统、实时数据分析等，Python可能不是最佳选择。因为Python是一种解释型语言，相对于编译型语言（如C++、Java等），其执行速度较慢，可能无法满足实时系统对高速数据处理的严格要求。
然而，对于大多数其他类型的数据存储和处理任务，Python的表现是足够的。Python拥有丰富的数据处理库和工具，如Pandas、NumPy等，可以高效地处理大量数据。此外，Python还具有良好的可读性和易用性，使得开发人员能够快速构建和部署数据处理应用程序。
对于需要实时数据存储的场景，Python也提供了一些解决方案。例如，可以使用Python的SQLite数据库进行实时数据存储，该数据库支持事务处理、并发控制等功能，可以保证数据的完整性和一致性。此外，还可以使用Python的Redis等内存数据库进行实时数据存储，该数据库具有高速读写、支持数据结构多样化等特点，适用于需要高速数据读写的场景。
总之，Python在数据实时性方面的表现取决于具体的应用场景和需求。在选择Python作为数据处理语言时，需要充分考虑任务的需求、数据规模、实时性要求等因素，选择合适的解决方案。