首先，根据标题我们来思考一个问题：当python的功能越来越强大，学的人越来越多，公司是否更看重编程能力?招聘是否会明确要求熟练掌握python而不是办公软件?亦或现在是否应该放弃考二级证去考python二级?
在数据领域，python成为炙手可热的分析工具，这几乎已经成为共识。面对excel和python，谁更适合数据分析，也确实一直被大家讨论。
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excel VS python
excel不用多做介绍，办公必备的表格工具。关于python，这里简单说一下其背景：
python是一门开源的高级编程语言，拥有强大的社区支持和开发团队。这意味着在各个领域，python都有着丰富的第三方工具库，而且一直不断更新改进。
另一方面，python作为胶水语言，有着简洁、易读、流畅、易维护、模块化的优良特性，并且轻松与其它编程语言及软件集成。
为什么python更适合用于数据分析？有以下几点理由：
1、分析过程可复现
使用python做数据分析，分析代码可以保存为脚本，有利于不断优化代码版本，并且让改进流程更加清晰。
在不改变数据源的情况下，代码输出的结果一致，不会随着时间和人员的变化而出现不同的分析结果，可复现性强。
2、更高的效率和扩展性
确实，excel被大多数人用于数据分析，但是面对大数据集和复杂运算，excel会把人急疯。
python在I/O、复杂计算、数据管道、自动化处理等方面更加快速，而且处理大数据的效率远高于excel。在性能优化方面，python也有更多操作的空间。
3、机器学习
使用python做数据分析的最重要原因之一在于机器学习，python拥有丰富且强大的机器学习、深度学习库。
不光是金融，目前各领域越来越需要机器学习，从业者使用python可以方便地创建机器学习模型，深入挖掘数据中的价值。
比如说，使用自然语言处理可以对媒体网络留言评论进行文字情绪分析，从而判断客户需求和市场规则。
4、集成性
python可以连接各种数据库，通过写入sql语句，对数据库数据进行提取、写入、更改的操作。
python还可以连接应用程序API，编写自动化脚本操作应用程序，如excel这样的软件，python有众多的库进行连接，十分高效。
在数据探索的过程中，python提供pandas这样的数据分析工具，帮助你更清晰快速地进行探索分析，并且有大量的可视化库来做可视化展示。
你可以轻松的读存xlsx、csv等数据格式文件，让数据操作灵活高效。
总结
python作为快速发展的数据分析工具，是未来金融从业者不得不掌握的技能之一，它的语法对初学者来说非常平易近人，只要花时间就能轻松掌握。
python与excel相辅相成，优劣互补，都有着非常杰出的数据分析能力。如果你已经在用excel，何不考虑下python呢?
结尾
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Python作为一种编程语言，被称为“胶水语言”，更被拥趸们誉为“最美丽”的编程语言，从云端到客户端，再到物联网终端，无所不在，同时还是人工智能优选的编程语言。
硬件：
第一篇：操作系统简介
第二篇：操作系统
linux基础：
第一篇：初始Linux
第二篇：基本使用
第三篇：Linux进阶
python基础：
第一篇：python基础大纲
第二篇：变量与交互
第三篇：快捷键
第四篇：基本数据类型,基本二，字符串，列表，元组，字典，集合
第五篇：基础条件和循环
第六篇：循环，元组，字典列表代码整理，计算器小程序，一大波作业来袭
第七篇：第六篇-练习代码
第八篇：集合
第九篇：字典
第十篇：元组
第十一篇：列表
第十二篇：字符串
第十三篇：日期格式化
python-文件处理：
第一篇：字符编码、文件处理
python-函数：
第一篇：初始函数
第二篇：函数进阶
第三篇：装饰器
第四篇：递归与二分法
第五篇：内置函数思维导图
第六篇：迭代器、生成器、列表推倒。。
第七篇：eval一个神器的函数
python-模块和包：
第一篇：模块导入和包
第二篇：常用的几个模块
第三篇；摘要算法模块
第四篇：logging模块
第五篇：configparser模块
python-面向对象：
第一篇：初始面向对象
第二篇：面向对象三大特性
第三篇：property-staticmethod-classmethod
第四篇：神奇的反射
第五篇：面向对象拓展
python-异常处理：
第一篇：异常处理
python-网络编程：
第一篇：初始socket
第二篇：客户端服务端一、客户端服务端二
python-进程、线程、协程：
第一篇：线程与进程
第二篇：并发编程
第三篇：多进程模拟抢票
第五篇：进程的队列
第六篇：互斥锁
第七篇：开启线程的两种方式，线程queue
第八篇：线程与进程的两种应用
第九篇：死锁与递归锁，定时器
第十篇：event模式数据库链接
第十一篇：进程池与线程池，统一进程的两个任务切换问题
第十二篇：同步与异步
第十三篇：阻塞IO，非阻塞IO，多路复用
第十四篇：进程、线程、协程终极版
数据库-MySQL-MongoDB：
第一篇：MySQL--数据库基本操作一，基本操作二
第二篇：MySQL--进阶操作(了解即可)
第三篇：MySQL--经典习题
第四篇：MongoDB
前端：HTML、css、JavaScript、jquery、vue.js：
第一篇：HTML
第二篇：css
第三篇：JavaScript
第四篇：jQuery，跨域实例
第五篇：vue.js入门，项目结构介绍，es6入门
第六篇：vue.js详细的操作实例一
第七篇：vue-router篇
第八篇：快速上手npm
第九篇：初识webpack
python-Django框架：
第一篇：安装以及介绍--Django生命周期--一些命令----笔记---笔记2--笔记3
第二篇：初始django，MTV模型，请求方式测试
第三篇：简单的登录注册，admin管理，权限管理测试
第四篇：模板层，练习，模板继承，csrf跨站
第五篇：基于MySQL的图书管理，图书管理增删改，加了cookie的图书管理
第五篇：orm查询，查询二
第六篇：cookie验证，cookie与session
第七篇：diy自己的权限系统
第八篇：Django-ajax，，跨站请求伪造，jQuery-serizlize的用法
第九篇：文件上传，验证码，Django缓存问题
第十篇：Django-rest-framework，部分总结
第十一篇：content-type
Git-版本控制：
第一篇：Git入门
第二篇：git操作演示
python-flask框架：
第一篇：flask各种小东西
第二篇：flask开发框架，配置文件
第三篇：单例模式
第四篇：flask-session源码剖析
第五篇：flask-session组件
第五篇：信号
第六篇：sqlalchemy操作，操作2，详细，，命令使用
第七篇：flask-script
redis：
第一篇：基本使用
爬虫相关
第一篇：爬取校花网资源
第二篇：请求库-request
第三篇：解析库-re-beautifulsoup
第四篇：存储库-MySQL(见上面MySQL)，MongoDB
第五篇：github绵密登录，自动投递简历
第六篇：提高爬虫性能，爬虫性能测试代码
第七篇：爬虫框架scrapy1，爬虫框架scrapy2
第八篇：爬取亚马逊商品信息，爬取网络小说
第九篇：分布式爬虫 ---
项目练习：
第一篇：基于bootstrap搭建静态网站
第二篇：基于bootstrap+MySQL搭建动态网站
第三篇：基于HTML，css，jQuery，JavaScript，MySQL搭建博客系统
第四篇：基于django做权限控制
第五篇：基于django做增删改查组件，分页器组件
第五篇：为公司做crm资产管理
第六篇：基于flask做权限控制
第七篇：爬虫项目
第八篇：路飞学成搭建
源码剖析：
第一篇：flask
第二篇：django
第三篇：django-restframework源码流程分析
金融与算法：
第一篇：金融介绍
第二篇：量化投资与python
第三篇：ipython基础认识
第四篇：numpy数组运算，事例代码
第五篇：pandas数据分析，事例代码
第六篇：matplotlib绘图可视化，事例代码
第七篇：金融分析实例(了解)
第八篇；算法基础（理论），实例代码
第九篇：排序lowB三人组，示例代码
第十篇：NB三人组，示例代码
第十一篇：算法进阶、其它（了解）
第十二篇：数据结构、数据结构实例代码
第十三篇：设计模式、设计模式实例代码
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