為什么Python效率這么低，還這么火？在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。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

為什么Python效率這么低，還這么火？

在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。

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)多卡。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)停止更新VBA了，更建議大家學(xué)習(xí)python。如果只操作excel，兩種學(xué)習(xí)難度相差不大，但是Python的開(kāi)發(fā)空間會(huì)更好

另一種更方便的方法是使用power Bi的三個(gè)組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，PowerPivot進(jìn)行分析，power Bi進(jìn)行數(shù)據(jù)處理查看數(shù)據(jù)可視化具有學(xué)習(xí)周期短、數(shù)據(jù)自動(dòng)刷新、快速啟動(dòng)等優(yōu)點(diǎn)。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，為了長(zhǎng)期的可持續(xù)發(fā)展，建議大家學(xué)習(xí)python，但是起步周期會(huì)比較長(zhǎng)

下面是我個(gè)人的一些看法。如果我錯(cuò)了，請(qǐng)糾正我：

首先，從語(yǔ)言本身的角度來(lái)看，

C#可以看作是一種編譯語(yǔ)言（嚴(yán)格地說(shuō)，是一種混合語(yǔ)言），Python是一種解釋性語(yǔ)言。

C的優(yōu)勢(shì)？速度越來(lái)越快。由于編譯只進(jìn)行一次，運(yùn)行時(shí)不需要編譯，因此編譯語(yǔ)言的程序執(zhí)行效率很高。

同時(shí)，編譯是一把雙刃劍。如果修改了代碼，則需要重新編譯整個(gè)模塊，并根據(jù)操作系統(tǒng)環(huán)境編譯不同的可執(zhí)行文件。

魚(yú)和熊掌不能兼得。Python的優(yōu)點(diǎn)是它具有很強(qiáng)的跨平臺(tái)能力。代碼修改不需要停止。缺點(diǎn)是每次運(yùn)行時(shí)都要解釋。

然而，隨著軟硬件的快速發(fā)展，解釋運(yùn)行時(shí)間與編譯后運(yùn)行時(shí)間的時(shí)差將越來(lái)越小，Python語(yǔ)言“優(yōu)雅”、“清晰”、“簡(jiǎn)單”的優(yōu)勢(shì)也越來(lái)越明顯。

其次，從類庫(kù)生態(tài)的角度來(lái)看：

Python有大量的第三方類庫(kù)。在其他一些語(yǔ)言中，實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)可能需要幾十到幾百行代碼，而Python可能會(huì)調(diào)用其他語(yǔ)言的下一個(gè)輪子，只需要幾行代碼甚至一行代碼。然而，c#一開(kāi)始是基于Windows平臺(tái)的，后來(lái)可以是跨平臺(tái)的、開(kāi)源的。第三方類庫(kù)的數(shù)量沒(méi)有python那么多。

最后，從發(fā)展前景來(lái)看：

人工智能，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，數(shù)據(jù)清洗和分析是python的強(qiáng)項(xiàng)，人工智能中有很多基于python的優(yōu)秀框架。如果有人說(shuō)Python效率低下，如果我的硬件不符合標(biāo)準(zhǔn)，我需要效率，那么人們更愿意使用C/C而不是C#。

總之，c和Python之間的排名差距越來(lái)越大。

為什么C#排名和Python相差越來(lái)越大？

首先，我們用10個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)來(lái)模擬城市的位置。由于我們平時(shí)對(duì)Python的使用比較多，也比較熟悉，所以我們首先選擇Python作為編程語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)蟻群算法，但是我們?cè)诘谝粫r(shí)間就等著睡著了。猜猜看有多長(zhǎng)時(shí)間，超過(guò)六分鐘，這是效率的可怕之處。你不能讓老師等6分鐘在最后的回答中選擇最佳路徑?？峙乱獣和Ａ恕Ｓ肅語(yǔ)言對(duì)蟻群算法進(jìn)行了優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果不到1min。沒(méi)有比較就沒(méi)有壞處。在這之后，我深刻地認(rèn)識(shí)到Python執(zhí)行效率的可怕方面。

有些人可能想知道為什么C和Java比python更高效。事實(shí)上，它與語(yǔ)言的底層代碼有關(guān)。C語(yǔ)言是匯編語(yǔ)言的二次開(kāi)發(fā)，Java大多是C和C的二次開(kāi)發(fā)，但是我們的Python可以分為兩種情況，一種是Cpython，另一種是jpython，分別是C和Java的二次開(kāi)發(fā)，所以效率比這兩種語(yǔ)言要低。我看到消息說(shuō)，為了解決python的效率問(wèn)題，政府計(jì)劃重新開(kāi)發(fā)底層python代碼。最近，我沒(méi)有看到任何相關(guān)的新聞。畢竟，這個(gè)工作量是非常巨大的。

Python到底有多慢？

打開(kāi)招聘網(wǎng)站搜索發(fā)現(xiàn)，Python招聘的帖子雖然沒(méi)有老Java語(yǔ)言那么多，但薪水普遍很高。

不管您是否意識(shí)到這一事實(shí)，Python不再是一種年輕的編程語(yǔ)言。盡管Python沒(méi)有其他一些語(yǔ)言那么古老，但它仍然比大多數(shù)人想象的要古老。Python于1991年首次發(fā)布。盡管這些年來(lái)它經(jīng)歷了相當(dāng)大的變化，但現(xiàn)在使用Python與當(dāng)時(shí)沒(méi)有什么不同。

事實(shí)上，Python近年來(lái)仍然很流行。首先，有幾個(gè)原因：1。它出現(xiàn)得更早

Python誕生于上世紀(jì)90年代，這不僅意味著它有足夠的時(shí)間成長(zhǎng)，而且擁有龐大的粉絲群。

2. 適合初學(xué)者

Python已經(jīng)存在了幾十年，程序員可以利用這段時(shí)間編寫(xiě)高質(zhì)量的教程。另外，python語(yǔ)法很容易理解。

Python已經(jīng)存在了相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間，開(kāi)發(fā)人員為不同的目的制作了不同的包?，F(xiàn)在，幾乎所有的東西都可以打包了。

Python以其簡(jiǎn)單、開(kāi)發(fā)效率高而受到越來(lái)越多國(guó)內(nèi)企業(yè)的青睞。越來(lái)越多的公司將選擇Python開(kāi)發(fā)網(wǎng)站、搜索引擎（Google）、e68a84e8a2ade799bee5baa6e997aee7ad9431333433633437、云計(jì)算（openstack）、大數(shù)據(jù)、人工智能（alphago）、科學(xué)計(jì)算等，預(yù)計(jì)Python將成為繼C和Java之后的第三大主流編程語(yǔ)言，具有廣闊的發(fā)展前景

！Python在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、web開(kāi)發(fā)等方面發(fā)揮著重要作用。此外，人工智能?chē)?yán)重依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)相關(guān)崗位人才短缺。Python目前的地位可以說(shuō)是炙手可熱。

所以現(xiàn)在可以學(xué)習(xí)Python了，它非常流行