首發 公眾號 ：EXCEL辦公實戰
到底是VBA，還是Python？
類似的話題，還有操作EXCEL學者Python,還是VBA
現在學習VBA還值嗎？是否過期等！
這些問題，有很多粉絲在問，在知乎、頭條我都有寫過幾篇交流過。
今天我們就來系統總結交流一下。
首先，我簡單說一下，我自己吧。
VBA目前8年左右，Python主要寫爬蟲3年左右。
當然我也是辦公一族，還是“表哥”
財務人員，上到集團下到市場門店都有經歷
可以說幾乎每天都和EXCEL形影不離……
就根據自己的經驗，一起和大家交流一下。
在結尾部分，我也分享一下寫的相關代碼和操作EXCEL相關的Python庫
1、開發效率誰高？
> VBA作為一門腳本語言，office自帶，語法同歷史悠久的VB基本一致,相對於Python這樣一門真正的面嚮對象語言來講，學習成本較低。
> EXCEL中相關的操作80%可以錄製宏來完成，這裡的宏一定意義上的說，跟我們所講的VBA無差，這也就說明了，操作office，使用VBA效率更高，需要人工編寫的代碼也簡化很多，很多新手通過學習錄製宏，簡單修改便可入門，實戰應用。
> Python在操作EXCEL非純數據方面，也就是圖表、圖形、格式等方便，實在是不方便，很多主流的Python對此支持也不友好，甚至好多庫都不支持，這方便VBA則完勝。
2、學習成本誰低？
> VBA 屬於office套件原生自帶，更加專注，基本上原裝的東西相對於第三方，都要好一些。
> Python語言，語法簡潔，輪子多，這幾年也是一路攀上，基本上已經排進語言前幾名，這也是Python的一個優勢。但是作為辦公一族不要盲從，再簡潔，你還是要學習變量、數據類型、循環判斷這些基礎，想要操作office，你還要去學習專門的庫，比如xlwings、xlrd、Openpyxl等
3、學習難度誰大？
> 如果你沒有任何腳本或者編程語言基礎，那麼可以肯定都不簡單
> 如果只是操作一些文件的複製、整理、移動等，Python這方便成本更低
> 非要入門一門的話，優先考慮VBA，再學習Python
4、使用場景誰廣？
> 毋庸置疑，Python完勝，一門輪子遍地的語言，不管在人工智能、大數據、數據分析、金融分析、還是WEB開發都有非常廣泛的應用，雖然我大部分只是把它用來做數據採集。
> VBA主要還是專注於office這一個板塊，雖然也可以調用winAPI等來做一些擴展，但終究限制如此，難走出這個圈，也不推薦強硬走出，專業的事情，交給專業的工具去做。
Python和VBA部分語法，出兩個對線一下：
循環篇
<code>'VBA：1-100累加
Sub
totalData()
Dim
i As Integer, lgSum As Long
For
i = 1 To 100
lgSum
=lgSum + i
Next
End
Sub
/<code>
<code>Python
:1-100累加
i
=0
total
=0
for
i in range(1, 100):
total
+= i
/<code>
元素遍歷
<code> :每個元素加10
Sub
forEach()
col
=Array(1, 3, 5, 6, 7, 8, 10)
For
Each eve In col
eve
=eve + 10
Next
End
Sub
/<code>
<code>python:也有for
i
in
list，這裡使用列表推導式
[i+10
for
i
in
[1,
3
,
5
,
6
,
7
,
8
,
10
]]
/<code>
<code>Python:
使用Pandas讀取EXCEL指定列數據，部分代碼截取def
getSearchKey
(
self
): wb = pd.read_excel(self
.cp_file_path, sheet_name='leadsSC'
)return
list(wb['Company'
])/<code>
部分VBA實戰代碼：VBA自定義函數篇
部分Python數據採集篇：
操作EXCEL常用的Python庫對比：
番外話
這幾年EXCEl版本更迭，Power系列組件逐步內嵌，加上推的Power BI
不管是Power Query的數據清洗（ETL），還是Power Pivot的數據分析
或者是Power Map+View的數據可視化，無疑強化的office這個工具
一定程度上，也讓我們的數據分析工具得到了簡化和便捷，Power BI則是整合了這些內容，一體化，使用起來也是更加高效。
對於未來，我還是推薦大家去學習一下這些工具，有些場景，比VBA更加合適。
未來可期！
篇幅限制，我們就不再更多嘮叨，想必大家也對二者有一定的瞭解。
到處是“人生苦短，我用Python”
但是請不要盲從，你的應該學會自己去判斷。
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THE END
