Python 是一个流行的编程语言，而 Cost Per Click (CPC，每点击成本) 则是一种广告计费模式。Python 和 CPC 的结合，可以帮助营销团队更好地实现广告投放的效果。

Python 对于数据处理和分析极为方便，常用的 pandas 和 numpy 库可以帮助我们对数据进行深入的分析，更好地理解 CPC 点击数据。另外，在请求 CPC 广告时，Python 的 requests 库可以不间断地进行 API 请求并将结果集返回到程序中。

以下是一个使用 Python 请求 CPC 广告数据的示例代码：

import requests
url = "https://www.example.com/api"
payload ={'campaign_id': '12345', 'date_range':'today', 'metric':'cpc'}
response = requests.get(url, params=payload)
data = response.json()

在这个代码中，我们可以看到使用了 requests 库的 API 请求方式。我们传递了三个参数，其中 campaign_id 代表广告系列 ID，date_range 代表时间范围，metric 代表我们需要获取的 CPC 指标。在请求完成后，我们可以看到返回了一个 JSON 数据，并将这些数据保存在了 data 变量中。

通过 Python 请求 CPC 广告数据，我们可以将这些数据传递给其他程序，做进一步的数据处理和分析，为营销团队提供更好的实时信息。