python爬蟲數(shù)據(jù)清洗 會用Excel,真的需要再學Python嗎?
會用Excel,真的需要再學Python嗎?雖然這種方法可以快速高效地產(chǎn)生結(jié)果,但您基本上可以遵循規(guī)則,因為您使用設(shè)計良好的組件。遇到問題時,不能向下推組件并重建它們。您只能替換其他組件或更改組合方法
會用Excel,真的需要再學Python嗎?
雖然這種方法可以快速高效地產(chǎn)生結(jié)果,但您基本上可以遵循規(guī)則,因為您使用設(shè)計良好的組件。遇到問題時,不能向下推組件并重建它們。您只能替換其他組件或更改組合方法;
而且,您不能使用大量數(shù)據(jù),因為Excel的邏輯關(guān)系太弱,就像構(gòu)建塊一樣。如果你建的很高,它會倒塌。處理萬級數(shù)據(jù)有點困難,所以Excel不能用來建高層建筑。畢竟,世界上沒有用積木建造的高樓。
從數(shù)據(jù)分析的角度看,Excel的可視化效果較差,數(shù)據(jù)采集無法與Python相比。這不是Excel的特長,但是Excel在數(shù)理統(tǒng)計方面的表現(xiàn)還是很好的
所以當數(shù)據(jù)量比較小的時候,你想快速得到結(jié)果,而且邏輯關(guān)系簡單,Excel很香
!缺點是您需要能夠做任何事情。你需要能夠建造墻壁,建造和繪制圖紙。自然比excel難學
從效率上講,處理簡單的問題肯定比excel差,但面對復雜的問題,Python的優(yōu)勢可以凸顯
有了這堆原材料,你不僅可以建造高樓,還可以建造飛機,船和火箭頭,所以人們說,Python是一種通用語言,它可以做任何事情,除了生孩子
另一點是,Python是開源的,至少比matlab(深執(zhí)迷)好得多
從數(shù)據(jù)分析的角度來看,Python絕對比excel、數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析、可視化都比excel好,當然這只是為了數(shù)據(jù)分析
當數(shù)據(jù)量大、邏輯關(guān)系復雜時,Python是最佳解決方案
]PS:
當然VBA說了另外一件事。其實,我覺得VBA的學習難度和python沒有太大區(qū)別,但是使用起來太難了。讓我們看看個人的具體需求。具體的區(qū)別就不在這里詳細解釋了
如果我們沒有收到孝道老師的任何指示。真正自學,思考人的本性,他可以考上任何一個學生,那是一個偉大的人才。他是個思想家。他是一個能思考并成功的人。這是一句老話。他天生有才華。但也有一些可以。自學怎么可能不管用,但它是真正的自學。夠了。我說得對嗎?請評論一下。非常感謝。也許底層的語言設(shè)計與具體的實現(xiàn)不同。
]下面是我的一些個人觀點。如果你錯了,請糾正我:
首先,從語言本身的角度來看:
C#可以看作是一種編譯語言(嚴格來說,它是一種混合語言),Python是一種解釋語言。
C的優(yōu)勢?速度越來越快。由于編譯只進行一次,運行時不需要編譯,因此編譯語言的程序執(zhí)行效率很高。
同時,編譯是一把雙刃劍。如果修改了代碼,則需要重新編譯整個模塊,并根據(jù)操作系統(tǒng)環(huán)境編譯不同的可執(zhí)行文件。
魚和熊掌不能兼得。Python的優(yōu)點是它具有很強的跨平臺能力。代碼修改不需要停止。缺點是每次運行時都要解釋。
然而,隨著軟硬件的快速發(fā)展,解釋運行時間與編譯后運行時間的時差將越來越小,Python語言“優(yōu)雅”、“清晰”、“簡單”的優(yōu)勢也越來越明顯。
其次,從類庫生態(tài)的角度來看:
Python有大量的第三方類庫。在其他一些語言中,實現(xiàn)一個函數(shù)可能需要幾十到幾百行代碼,而Python可能會調(diào)用其他語言的下一個輪子,只需要幾行代碼甚至一行代碼。然而,c#一開始是基于Windows平臺的,后來可以是跨平臺的、開源的。第三方類庫的數(shù)量沒有python那么多。
最后,從發(fā)展前景來看:
人工智能,大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來,數(shù)據(jù)清洗和分析是python的強項,人工智能中有很多基于python的優(yōu)秀框架。如果有人說Python效率低下,如果我的硬件不符合標準,我需要效率,那么人們更愿意使用C/C而不是C#。
總之,c和Python之間的排名差距越來越大。
python自學的好找工作嗎?
在許多情況下,性能不是瓶頸。大約80%的應用程序不需要高性能。