python编程是啥 操控excel,选择Python还是vba？

操控excel,选择Python还是vba？对于大量数据，建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也

操控excel,选择Python还是vba？

对于大量数据，建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多用一卡通。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止了VBA的更新，建议大家学习python更方便。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python会有更好的发展空间

还有一种更方便的方法，那就是使用power Bi的三个组件进行数据处理，使用power query进行数据处理，使用PowerPivot进行分析查看的优势数据可视化是指学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长期的可持续性，建议大家学习python，但是起步时间会比较长

在很多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

为什么Python效率这么低，还这么火？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

最好先了解这些语言的优缺点。请仔细看一下Python现在非常流行，但是火又回来了，但是在大型项目中做框架是不现实的。写剧本没关系。另外，Python擅长爬虫和人工智能。它编写起来非常快速和灵活，并且有许多现成的包来支持它。入门很容易，但就是擅长用Python

找起来也不是很容易，因为对于它擅长使用的领域中小型公司不多，大公司也不是那么容易进入，技术门槛很低，门槛也不是很高！你可以学习

学习，但是你仍然需要学习一门像Java一样的语言作为核心

！2. 在围棋方面，围棋语言的表现非常好，但以这一点为核心还是有点赌。围棋也是未来的语言。现在生态还没有建立起来，可以看到微服务、分布式大型项目、核心和调度的整个框架。其实，使用围棋的人并不多，大部分都是独立的微服务或者独立的好项目，毕竟耗时不长。

3. 以上两点，得出最后的结论，也就是说，Java仍然是可靠和保守的。这门语言最棒的地方是它能做很多事情，涉及的领域很广，生态也很好。就项目而言，80%的企业应用在市场上是由它引起的，基础是非常稳定和坚实的。毕竟，已经20多年了。在这期间，它被很多人看不起，但是jav Java，它仍然很好！你联系过，面试过，工作过，你会发现的！