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有人覺得這標(biāo)題有點(diǎn)兒像王婆賣瓜？其實(shí)要說我一開始也不是很自信。畢竟看了這篇文章里寫的信誓旦旦的：《為什么你經(jīng)常加班，卻干不過那些準(zhǔn)點(diǎn)開溜的同事？》，再加之久仰Python的鼎鼎大名，且看過的Python的教材的前言中提到許許多多強(qiáng)調(diào)Python的優(yōu)點(diǎn)：語(yǔ)法簡(jiǎn)單、容易上手、世間***的正義等等（對(duì)比的當(dāng)然是著名的反人類C++和潛在的反人類JAVA），我也不禁懷疑了：要做得比Python還爽，需要做到什么地步？

先看看環(huán)境實(shí)現(xiàn)、代碼編寫的效率

鑒于我是一個(gè)愛折騰的碼農(nóng)，又自負(fù)有那么點(diǎn)Python的基礎(chǔ)，借著害死貓的好奇心驅(qū)使，便打算試試手：看看這Python到底有多簡(jiǎn)便。

要搞Python，***步當(dāng)然是安裝Python解釋器，那么問題來了：選Python2還是Python3？雖然看起來只是版本升級(jí)，但其實(shí)卻是連語(yǔ)法都換代（不是升級(jí)的意思，Python3不能完全兼容Python2語(yǔ)法）。雖然有Python牛人說“語(yǔ)言不是問題，重點(diǎn)在于思想巴拉巴拉……”，但對(duì)于瑟瑟發(fā)抖的新人們來說，我想大多還是不希望看到：因?yàn)槿眰€(gè)括號(hào)，就連print都出不來Hello World了……這樣的鬧心事吧？對(duì)比了種種網(wǎng)上意見，***還是決定支持先進(jìn)：選Python3。這樣就算過幾年再出個(gè)語(yǔ)法換代的Python4、Python5啥的，至少我的Python3能比別人的Python2多活個(gè)幾年。

安裝完解釋器，再選一個(gè)寫代碼的編輯器。因?yàn)樽罱?xí)慣用eclipse——開源、跨平臺(tái)、免安裝，且支持多種插件——所以我決定在eclipse上安裝個(gè)pydev來實(shí)現(xiàn)支持python編程的功能。百度上找了一個(gè)最簡(jiǎn)便的方法：網(wǎng)上在線安裝。結(jié)果安好之后發(fā)現(xiàn)找不著pydev？再百度找問題，發(fā)現(xiàn)竟是pydev的版本太新了。只好先卸了再對(duì)照eclipse和jdk版本找了一個(gè)恰到好處的，一邊百度一邊實(shí)驗(yàn)，一個(gè)小時(shí)總算搞定。速度很慢？要知道網(wǎng)上可是有人自述弄了整整一個(gè)下午。所以對(duì)這一點(diǎn)我還是蠻佩服自己的。

安完編程環(huán)境后，總該爽一下了吧？先print個(gè)Hello World？***！再找之前的文章copy一下代碼……嗯？***行import pandas報(bào)錯(cuò)？缺少pandas的庫(kù)？這么重要的科學(xué)計(jì)算常用庫(kù)為啥這python安裝時(shí)就不自帶一下??？還是自己安吧……

上網(wǎng)繼續(xù)百度……發(fā)現(xiàn)有說安一個(gè)anaconda……但那樣我之前安的python和pydev不是都白費(fèi)了？且anaconda自帶的編輯器spyder編寫復(fù)雜工程不夠強(qiáng)大又容易崩潰，還有有很多anaconda沒有的庫(kù)你自己再添加又不知有沒有什么兼容之類巴拉巴拉的問題……否決。直接安裝個(gè)pandas庫(kù)呢？也不行，還有一大堆pandas需要的亂七八糟的其他庫(kù)等著你呢（linux一族的通?。?。用pip工具安裝？沒有外網(wǎng)不行，不過還好我有。但前提是得先安pip工具本身。怎么安裝？源碼編譯……萬(wàn)幸！大學(xué)英語(yǔ)沒忘光，摸著英文線索一路搞到了pip的源碼文件，瑟瑟發(fā)抖的編譯通過后（此處需要使用之前的python環(huán)境），再?gòu)陌俣壬险乙粋€(gè)用pip安裝pandas庫(kù)的詳細(xì)教程，附帶pip pandas所有必須支持庫(kù)的網(wǎng)址，一頓pip下來后（此處需要命令行），再回eclipse中繼續(xù)試驗(yàn)import pandas……居然還不行?。?！什么情況？抱著死馬當(dāng)活馬醫(yī)的心理，打開了python的命令行工具：python shell，試試在python shell中import pandas行不行？竟然又行了！再回eclipse里繼續(xù)測(cè)試，也正常了！個(gè)中原因太過玄幻，還是找一位python界的大神來解釋吧……

到這一步，總算可以開始最早提到的那篇文章中的python編程了。回到之前提到的《為什么你經(jīng)常加班，卻干不過那些準(zhǔn)點(diǎn)開溜的同事？》這篇文章，原文中竟然是用程序代碼中的字符串做表數(shù)據(jù)源……將數(shù)據(jù)寫到程序里感覺也太山寨了點(diǎn)，這樣改數(shù)據(jù)難道還得改程序不成？而且如果數(shù)據(jù)過大，導(dǎo)致內(nèi)存裝不下怎么辦？又或者數(shù)據(jù)想跨程序使用又該怎么辦？所以咱至少寫個(gè)文本文件之類的外存文件做數(shù)據(jù)源。

接下來就是編程了，除了加了***步的讀文件操作之外，其他都跟原文一樣 

import pandas 
 
f = open(‘D:/data.txt’, ‘r‘) 
 
try: 
 
a = f.read( ) 
 
finally: 
 
f.close( ) 
 
b = [] 
 
for i in a.split(“\n”): 
 
b.append(i.split(” “)) 
 
for i in range(1, len(b)): 
 
b[i][4] = b[i][4].replace(“$”,‘ ‘) 
 
b[i][4] = b[i][4].replace(“,”,‘ ‘) 
 
for i in range(1, len(b)): 
 
for j in [1, 2, 3, 4]: 
 
b[i][j] = eval(b[i][j]) 
 
data = pandas.DataFrame(b[1:],columns=b[0]) 
 
out = data.groupby([‘STYLE’,‘BEDROOMS’]).mean() 
 
print(out) 

運(yùn)算結(jié)果也一致

簡(jiǎn)單嗎？照比C++，那是簡(jiǎn)單得很，但如果對(duì)比集算器呢？

集算器的安裝咱就不說了，非得要問？那你一定是在逗我……

先上集算器的程序：真不是欺負(fù)你，就三行代碼，而且連一個(gè)循環(huán)都用不著寫！實(shí)際上，如果不是***一列字段的數(shù)據(jù)有點(diǎn)特殊需要處理一下，兩行就可以搞定

再看看計(jì)算的結(jié)果：與python完全一致 

如果你還是有些猶豫的話，那么不妨再透露一個(gè)重要的內(nèi)幕：集算器的這種使用處理方法（游標(biāo)），是可以支持大數(shù)據(jù)處理的，而且只要再加個(gè)選項(xiàng)還可以支持多線程并行計(jì)算。而上面的python算法要支持大量數(shù)據(jù)，那改起來可就不是一句兩句能完事的了，再上個(gè)多線程并行計(jì)算？我感覺您可能需要的是一位有多年python編程經(jīng)驗(yàn)的老鳥…… 

再看看代碼運(yùn)算的效率 

***，不妨加入計(jì)時(shí)代碼，看看運(yùn)行程序消耗的時(shí)間。 

先加python的計(jì)時(shí)代碼（友情提示：計(jì)時(shí)單位是秒）  

import pandas 
 
import time 
 
start = time.clock() 
 
f = open(‘D:/data2.txt‘, ‘r’) 
 
try: 
 
a = f.read( ) 
 
finally: 
 
f.close( ) 
 
b = [] 
 
for i in a.split(“\n”): 
 
b.append(i.split(” “)) 
 
for i in range(1, len(b)): 
 
b[i][4] = b[i][4].replace(“$”,‘ ‘) 
 
b[i][4] = b[i][4].replace(“,”,‘ ‘) 
 
for i in range(1, len(b)): 
 
for j in [1, 2, 3, 4]: 
 
b[i][j] = eval(b[i][j]) 
 
data = pandas.DataFrame(b[1:],columns=b[0]) 
 
out = data.groupby([‘STYLE’,‘BEDROOMS’]).mean() 
 
elapsed = (time.clock() – start) 
 
print(elapsed)  

鑒于原有數(shù)據(jù)文件太小，體驗(yàn)不出什么差距，不如干脆做大一些，能更有對(duì)比價(jià)值。就做個(gè)22.3M的文本文件（就是把原有數(shù)據(jù)不斷復(fù)制粘貼來把文件撐大一點(diǎn)） 

先測(cè)試Python： 

為了不讓eclipse影響運(yùn)行速度，這里干脆拿到命令行里執(zhí)行（elicpse：俺不背鍋?。?nbsp; 

再次友情提示：python這里計(jì)時(shí)使用的單位是秒……嗯，處理22.3M的數(shù)據(jù)30多秒……還好我一直堅(jiān)持等下去，沒誤以為已經(jīng)卡死，給他來個(gè)Ctrl+C…… 

然后再看看集算器，也加入計(jì)時(shí)代碼（友情提示：使用@ms選項(xiàng)后計(jì)時(shí)單位是毫秒） 

然后再看看耗時(shí)（點(diǎn)擊A5格就會(huì)在右側(cè)顯示計(jì)算出來的計(jì)時(shí)數(shù)值）

1391毫秒約等于1.4秒（請(qǐng)注意此處有個(gè)小數(shù)點(diǎn)……） 

看到這樣的對(duì)比結(jié)果，我覺得啥也不用說了，請(qǐng)大家自己用心去體會(huì)（我也就不得寸進(jìn)尺地說：其實(shí)集算器好多加速方法還沒用上呢……畢竟太欺負(fù)人了不好……）