(为什么不建议普通人学python)(为什么我劝你千万不要再学python)

有网友提问:

excel至少有这几点很烂：

1. 将界面，业务逻辑，数据混杂在一起：全都是没有区分的单元格;

2. 业务逻辑不够直观，维护困难;

3. 甚至，如果你不去一个一个得点，你无法知道哪些单元格包含业务逻辑;

4. 单元格只有地址值，没有别名，这意味着你的业务逻辑中是没有变量名的：想想一个直接使用地址值的C程序是多么可怕吧;

5. 自动填充逻辑混乱：迷之$，比js用得都多;

综上，excel可维护性简直为负数;

相反，python代码能够很好的解决问题并且保持良好的可读性，而对于很多情况matlab和mathematica是更好的选择，为什么大部分人还是选择excel呢?

其实很好解释:

Excel到Python并不是是无缝迁移的。

对于人很多人来说，用Python处理Excel的过程，要包括但不限于配置Python环境，理解Python语法、概念，知道用什么包，知道怎么搜包的用法，知道遇到问题了怎么搜索答案，知道想做什么需求的时候去搜什么包等等。。。

这就等于去学编程，而Excel自成一套所见即所得的体系，实并不需要去了解上面说的编程概念，就算要深入去学，VBA也差不多足够了，对于没有编程基础的人来说，直观简单一点的才是更好的选择。

绝大部分用Excel的人，需要做的工作其实很简单，简单到就算他人工暴力去搞，也可以在能接受的时间内完成，而人工不太好搞定的那些需求，自然有专门的程序员来做。

站在程序员的角度上，目前很多工作的东西都有很好用的解决方案来实现自动化,可以花点时间写个脚本，后面彻底轻松解放。

但是这个世界不是所有人都是程序员,也不所有人都适合成为程员，也不是所有人都有必要成为程序员。

从另一个角度来说:

客户说要什么你就做什么。

客户说他要的是 Excel 表格，你就必须给他 Excel 表格。交付时就是一个 xlsx 文件，告诉客户里面所有公式甚至是 VBA 都做好了，如果客户要加数据、该数据可以自行操作，表格会自行更新、客户交钱项目完结。

如果你用 Python 的话，面对将来客户对数据的调整，你有两个选择：

1. 叫用户安装 Python，学习使用命令行，调整数据后就再跑一次同一个脚本去刷新数据。客户肯定不接受，就算接受了将来 Python 升级和各种包升级肯定更麻烦，你准备好教客户用 virtual environment 了吗？
2. 让用户把调整后的数据发给你，你再跑一次脚本，然后把刷新后的结果发给客户。在客户嫌你慢之前你造就被客户来来回回的变动弄得心烦气躁。

并不是所有做数据分析的都是计算机相关专业的人,更多的是非计算机专业的学生在没人帮助的情况下自己完成任务,相比复杂的Python还是Excel更易于接受高效!