操控excel,選擇Python還是vba？對于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割，計算機配置不高時，會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也

操控excel,選擇Python還是vba？

對于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割，計算機配置不高時，會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也會多用一卡通。VBA一般啟動兩個CPU核進行數(shù)據(jù)計算，運算效率較低?，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的三個組件進行數(shù)據(jù)處理，使用power query進行數(shù)據(jù)處理，使用PowerPivot進行分析查看的優(yōu)勢數(shù)據(jù)可視化是指學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可以自動刷新，啟動速度較快。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，為了能夠長久持續(xù)，建議大家學(xué)習(xí)python，但起步周期會比較長

python作為一種編程語言，近年來已經(jīng)被人工智能開發(fā)出來，展覽勢頭迅猛。學(xué)習(xí)python之后，您可以選擇以下方向。

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

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

3. 自動操作和維護。在這個方向上，除了Python基金會，您還必須精通Linux系統(tǒng)。一般來說，你做Linux操作和維護。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。這個方向是當(dāng)前Python火爆的主要原因。但是這個方向不僅需要Python的基礎(chǔ)，而且還需要學(xué)習(xí)各種算法，對數(shù)學(xué)有很高的要求。在熟悉了算法之后，我們開始學(xué)習(xí)各種與人工智能相關(guān)的庫。這個方向可以細分為許多方向，如計算機視覺、自然語言處理等。你可以學(xué)習(xí)你想從事的算法和實用庫。

學(xué)習(xí)python之后，有很多方向可供選擇。首先，選擇一個好的方向，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)該方向所需的技能。通過做項目指導(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。來吧。

學(xué)完了python能做什么工作？

對于Python學(xué)習(xí)者來說，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”。對于所有的編程開發(fā)人員來說，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、解包等底層進行深入的分析。

2. 爬蟲開發(fā)。所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數(shù)據(jù)采集和處理。爬蟲開發(fā)項目包括跨越式反爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，并對scrapy框架的源代碼進行分析，了解其原理，實現(xiàn)定制的爬蟲框架。

3. 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。Web開發(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，而動態(tài)網(wǎng)頁的后端部分則是手工開發(fā)的。它需要你從10行代碼到n百萬行代碼來實現(xiàn)和使用你自己的微網(wǎng)框架。對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。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自動化發(fā)展。It運維自動化是根據(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概率。從設(shè)計層面、框架選擇、靈活性、可擴展性、故障處理，以及如何優(yōu)化與各大互聯(lián)網(wǎng)公司的實際案例的聯(lián)系，如fortress machine、CMDB、全網(wǎng)監(jiān)控、主機管理等，可以帶您開發(fā)出企業(yè)中最常用的項目。財務(wù)分析。財務(wù)分析包括學(xué)習(xí)財務(wù)知識和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“雙倍移動平均線”、“周規(guī)則交易”、“羊駝策略”、“雙刺交易策略”等，讓夢想成真，進入金融行業(yè)不再是夢想。

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

從事python后端需要學(xué)什么技術(shù)？

1. Web應(yīng)用程序開發(fā)

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

類似的平臺，如Gmail、youtube、智湖、豆瓣等

2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲

爬蟲是一個操作較多的場景，爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇，運行投資策略，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，分析語言習(xí)慣；抓取網(wǎng)易云音樂某類歌曲的所有評論，生成word cloud；通過條件過濾得到豆瓣的信息，生成電影、書籍和表格。

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)計算領(lǐng)域享有很好的聲譽。其簡潔明了的語法和豐富的計算工具深受該領(lǐng)域開發(fā)人員的喜愛。

4. 數(shù)據(jù)分析

一般來說，當(dāng)我們使用爬蟲來抓取大量的數(shù)據(jù)后，我們需要對數(shù)據(jù)進行分析處理。否則，爬蟲將徒勞地爬行，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，可以制作各種圖形分析圖。也很方便。Python擁有成熟的模塊來完成大數(shù)據(jù)分析所涉及的分布式計算、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)庫操作等功能。

5. 自動運維：自動處理大量運維任務(wù)

6。游戲開發(fā)者：一般嵌入游戲中作為游戲腳本

7。自動測試：作為一個簡單的實現(xiàn)腳本編寫，在selenium/LR中實現(xiàn)自動化。

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