python显示运行时间 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，启动速度较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了能够持续很长一段时间，建议大家学习python，但是开始的周期会比较长

关于decorator就不再解释了，你可以在我的标题中看到python decorator的文章，链接：

使用decorator来计算函数的运行时间。第一个想法是在decorator中记录函数两边的时间戳，然后减去它们得到函数的运行时间，如下所示：

可以得到函数运行的秒数，运行结果如下：

使用这个模块测量，刚才修改decorator。修改后的decorator如下：

running result:

timeit模块用于测量一小段代码的执行时间。方法如下：

只编写了一些常用的方法，还有其他一些方法可以自己浏览

当然，用timeit模块代替decorator是非常方便的

上面，用Python中的decorator来测量代码的运行时间是一种简单的方法。

如何用Python装饰器计算函数运行时间？

首先，使用10个坐标点模拟城市的位置。由于对Python的使用越来越熟悉，所以我们选择Python作为实现蚁群算法的编程语言，但是我们在第一时间就睡着了。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？

在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

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