操控excel,選擇Python還是vba？對(duì)于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒(méi)有分割，計(jì)算機(jī)配置不高時(shí)，會(huì)出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒(méi)有釋放，電腦也

操控excel,選擇Python還是vba？

對(duì)于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒(méi)有分割，計(jì)算機(jī)配置不高時(shí)，會(huì)出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒(méi)有釋放，電腦也會(huì)多用一卡通。VBA一般啟動(dòng)兩個(gè)CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，運(yùn)算效率較低?，F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止了VBA的更新，建議大家學(xué)習(xí)python更方便。如果只操作excel，兩種學(xué)習(xí)難度相差不大，但是Python會(huì)有更好的發(fā)展空間

還有一種更方便的方法，那就是使用power Bi的三個(gè)組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用PowerPivot進(jìn)行分析查看的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)可視化是指學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)刷新，啟動(dòng)速度較快。使用這種方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。當(dāng)然，為了能夠長(zhǎng)久持續(xù)，建議大家學(xué)習(xí)python，但起步周期會(huì)比較長(zhǎng)

python作為一種編程語(yǔ)言，近年來(lái)已經(jīng)被人工智能開(kāi)發(fā)出來(lái)，展覽勢(shì)頭迅猛。學(xué)習(xí)python之后，您可以選擇以下方向。

1. 后臺(tái)服務(wù)器。現(xiàn)在，這通常與整個(gè)堆棧相關(guān)聯(lián)，即所謂的全包前端和后端。在這個(gè)方向上，在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識(shí)之后，還需要學(xué)習(xí)前端知識(shí)、數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)、Linux系統(tǒng)相關(guān)知識(shí)，而且?guī)缀跛凶龊笈_(tái)的人都要使用Linux系統(tǒng)。在學(xué)習(xí)了這些之后，我們將開(kāi)始學(xué)習(xí)后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 數(shù)據(jù)分析。這是目前一個(gè)熱門的方向。在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識(shí)之后，您需要學(xué)習(xí)numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析庫(kù)。當(dāng)然，你必須在這方面有一些數(shù)學(xué)知識(shí)。

3. 自動(dòng)操作和維護(hù)。在這個(gè)方向上，除了Python基金會(huì)，您還必須精通Linux系統(tǒng)。一般來(lái)說(shuō)，你做Linux操作和維護(hù)。這一方向?qū)inux系統(tǒng)提出了更高的學(xué)習(xí)要求。

4. AI方向。這個(gè)方向是當(dāng)前Python火爆的主要原因。但是這個(gè)方向不僅需要Python的基礎(chǔ)，而且還需要學(xué)習(xí)各種算法，對(duì)數(shù)學(xué)有很高的要求。在熟悉了算法之后，我們開(kāi)始學(xué)習(xí)各種與人工智能相關(guān)的庫(kù)。這個(gè)方向可以細(xì)分為許多方向，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等。你可以學(xué)習(xí)你想從事的算法和實(shí)用庫(kù)。

學(xué)習(xí)python之后，有很多方向可供選擇。首先，選擇一個(gè)好的方向，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)該方向所需的技能。通過(guò)做項(xiàng)目指導(dǎo)學(xué)習(xí)，可以逐步滿足工作要求。當(dāng)然，工作不能停止學(xué)習(xí)，編程是需要繼續(xù)學(xué)習(xí)的。來(lái)吧。

學(xué)完了python能做什么工作？

對(duì)于Python學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，他們需要掌握以下技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)編程。網(wǎng)絡(luò)編程在生活和發(fā)展中無(wú)處不在。哪里有通信，哪里就有網(wǎng)絡(luò)。它可以稱為一切發(fā)展的“基石”。對(duì)于所有的編程開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，我們必須知道它是什么，為什么是這樣，所以網(wǎng)絡(luò)部分將從協(xié)議、包、解包等底層進(jìn)行深入的分析。

2. 爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)。所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為資源，通過(guò)自動(dòng)化程序進(jìn)行有針對(duì)性的數(shù)據(jù)采集和處理。爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目包括跨越式反爬蟲(chóng)策略、高性能異步IO、分布式爬蟲(chóng)等，并對(duì)scrapy框架的源代碼進(jìn)行分析，了解其原理，實(shí)現(xiàn)定制的爬蟲(chóng)框架。

3. 網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)。Web開(kāi)發(fā)包括前端和后端兩部分。前端部分將您從“黑白”帶到“彩色”世界，而動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的后端部分則是手工開(kāi)發(fā)的。它需要你從10行代碼到n百萬(wàn)行代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)和使用你自己的微網(wǎng)框架。對(duì)框架的解釋涵蓋了數(shù)據(jù)、組件、安全性和其他領(lǐng)域的知識(shí)。它可以從底層了解其工作原理，控制任何行業(yè)主流的web框架環(huán)境。

4. It自動(dòng)化發(fā)展。It運(yùn)維自動(dòng)化是根據(jù)It服務(wù)需求，將靜態(tài)設(shè)備結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)彈性響應(yīng)的一組策略。目的是減少人工干預(yù)，降低人員成本和出錯(cuò)概率。從設(shè)計(jì)層面、框架選擇、靈活性、可擴(kuò)展性、故障處理，以及如何優(yōu)化與各大互聯(lián)網(wǎng)公司的實(shí)際案例的聯(lián)系，如fortress machine、CMDB、全網(wǎng)監(jiān)控、主機(jī)管理等，可以帶您開(kāi)發(fā)出企業(yè)中最常用的項(xiàng)目。財(cái)務(wù)分析。財(cái)務(wù)分析包括學(xué)習(xí)財(cái)務(wù)知識(shí)和python相關(guān)模塊。它帶你從金融小白到量化交易策略的發(fā)展。學(xué)習(xí)內(nèi)容包括numpypandasSciPy數(shù)據(jù)分析模塊和其他常用的金融分析策略，如“雙倍移動(dòng)平均線”、“周規(guī)則交易”、“羊駝策略”、“雙刺交易策略”等，讓夢(mèng)想成真，進(jìn)入金融行業(yè)不再是夢(mèng)想。

6. 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，首先介紹了深度機(jī)器學(xué)習(xí)課程。它包括機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和公共知識(shí)，如分類、聚類、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和公共類庫(kù)，并根據(jù)周圍的事件作為案例，逐步經(jīng)過(guò)預(yù)處理、建模、訓(xùn)練、評(píng)價(jià)和參數(shù)化。人工智能是未來(lái)科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新趨勢(shì)。Python作為最重要的編程語(yǔ)言，必將有很好的發(fā)展前景?，F(xiàn)在也是學(xué)習(xí)python的好機(jī)會(huì)。

從事python后端需要學(xué)什么技術(shù)？

1. Web應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)

網(wǎng)站后端程序員：用一個(gè)網(wǎng)站很容易維護(hù)后端服務(wù)。

類似的平臺(tái)，如Gmail、youtube、智湖、豆瓣等

2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

爬蟲(chóng)是一個(gè)操作較多的場(chǎng)景，爬蟲(chóng)獲取或處理大量信息：批量下載美劇，運(yùn)行投資策略，爬經(jīng)適房，抓取各大網(wǎng)站的折扣信息，獲得最佳選擇；收集并分類社交網(wǎng)絡(luò)上的演講，生成情感地圖，分析語(yǔ)言習(xí)慣；抓取網(wǎng)易云音樂(lè)某類歌曲的所有評(píng)論，生成word cloud；通過(guò)條件過(guò)濾得到豆瓣的信息，生成電影、書(shū)籍和表格。

3. 艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾。Python在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域享有很好的聲譽(yù)。其簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)法和豐富的計(jì)算工具深受該領(lǐng)域開(kāi)發(fā)人員的喜愛(ài)。

4. 數(shù)據(jù)分析

一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)我們使用爬蟲(chóng)來(lái)抓取大量的數(shù)據(jù)后，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。否則，爬蟲(chóng)將徒勞地爬行，我們的最終目標(biāo)是分析數(shù)據(jù)。Python在這方面有非常豐富的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，可以制作各種圖形分析圖。也很方便。Python擁有成熟的模塊來(lái)完成大數(shù)據(jù)分析所涉及的分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)庫(kù)操作等功能。

5. 自動(dòng)運(yùn)維：自動(dòng)處理大量運(yùn)維任務(wù)

6。游戲開(kāi)發(fā)者：一般嵌入游戲中作為游戲腳本

7。自動(dòng)測(cè)試：作為一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)腳本編寫(xiě)，在selenium/LR中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

8. 網(wǎng)站開(kāi)發(fā)：借助Django和flash框架建立自己的網(wǎng)站。