python怎么运行代码 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？

以下是我的一些个人观点。如果我错了，请纠正我：

首先，从语言本身的角度来看：

C#可以看作是一种编译语言（严格地说，是一种混合语言），Python是一种解释性语言。

C的优势？速度越来越快。由于编译只进行一次，运行时不需要编译，因此编译语言的程序执行效率很高。

同时，编译是一把双刃剑。如果修改了代码，则需要重新编译整个模块，并根据操作系统环境编译不同的可执行文件。

鱼和熊掌不能兼得。Python的优点是它具有很强的跨平台能力。代码修改不需要停止。缺点是每次运行时都要解释。

然而，随着软硬件的快速发展，解释运行时间与编译后运行时间的时差将越来越小，Python语言“优雅”、“清晰”、“简单”的优势也越来越明显。

其次，从类库生态的角度来看：

Python有大量的第三方类库。在其他一些语言中，实现一个函数可能需要几十到几百行代码，而Python可能会调用其他语言的下一个轮子，只需要几行代码甚至一行代码。然而，c#一开始是基于Windows平台的，后来可以是跨平台的、开源的。第三方类库的数量没有python那么多。

最后，从发展前景来看：

人工智能，大数据时代已经到来，数据清洗和分析是python的强项，人工智能中有很多基于python的优秀框架。如果有人说Python效率低下，如果我的硬件不符合标准，我需要效率，那么人们更愿意使用C/C而不是C#。

总之，c和Python之间的排名差距越来越大。

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