提高python运行效率的方法 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？

MATLAB和python不在同一级别。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的产品。如果不是运行效率，那就要看是谁写的程序了。matlab收费的原因在于运行时的更新。比如及时5g更新NR库，如果你用Python写这个东西，不是不可能写的，只是时间、完整性、运行效率，这些都很难保证。毕竟，MATLAB的背后是一支强大的科学家团队来负责算法，一支强大的工程师团队来完成实现，最后给大家一个简单易用的函数它可以通过使用的方法来实现。每个人都做他们擅长的事。

MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

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

python、java、Go哪个前景好？

首先，我们用10个坐标点来模拟城市的位置。由于我们平时对Python的使用比较多，也比较熟悉，所以我们首先选择Python作为编程语言来实现蚁群算法，但是我们在第一时间就等着睡着了。猜猜看有多长时间，超过六分钟，这是效率的可怕之处。你不能让老师等6分钟在最后的回答中选择最佳路径。恐怕要暂停了。用C语言对蚁群算法进行了优化，优化结果不到1min。没有比较就没有坏处。在这之后，我深刻地认识到Python执行效率的可怕方面。

有些人可能想知道为什么C和Java比python更高效。事实上，它与语言的底层代码有关。C语言是汇编语言的二次开发，Java大多是C和C的二次开发，但是我们的Python可以分为两种情况，一种是Cpython，另一种是jpython，分别是C和Java的二次开发，所以效率比这两种语言要低。我看到消息说，为了解决python的效率问题，政府计划重新开发底层python代码。最近，我没有看到任何相关的新闻。毕竟，这个工作量是非常巨大的。

Python到底有多慢？

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？

C语言实际上是一种“老”和“底层”语言。其执行效率仅次于汇编语言。

它之所以古老是因为C语言出现得很早。

尽管FORTRAN和COBOL比C语言出现得早，但现代主流操作系统（windows、Mac OS、Linux、IOS、Android、Unix）都是从C语言中诞生的。

最根本的原因是C语言被设计用来同时编写汇编语言。从理论上讲，它可以用外汇来表示。汇编语言是最有效的语言。

所以Python是用C语言编写的也就不足为奇了。它与能否生成exe无关。

Exe文件是Windows平台的专用格式。最简单的exe是com可执行文件。EXE文件实际上由引导加载程序和解释器组成。

由Python语言生成的代码只能通过引导加载程序和解释器作为EXE文件执行。

因此Python生成EXE文件并不困难。只是它是否愿意提供的问题。

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