趣码乐园 Python脚本——环境的基石与探索阶段的束缚

当我们意识到Excel的局限，转向Python是一个自然的选择。使用Python脚本（也就是以.py为后缀的文件）进行数据分析，能够完美解决Excel的所有痛点。

在性能上，Pandas、NumPy等库的底层实现大量使用了C语言，处理几百万甚至上千万行的数据，只要内存允许，速度非常快。对于超出单机内存的更大数据集，还有Dask、Vaex等并行计算框架可以使用。性能不再是分析的瓶颈。

字节Numpy使用手册.pdf，这个numpy实战手册也强烈推荐你学习下，专门针对怎么用 NumPy 解决字节真实业务问题。比如在做用户增长分析时怎么通过布尔索引高效拆解新老用户行为。在广告业务里批量计算 CTR、CVR，并保证内存不爆炸。在推荐系统特征工程用矩阵运算一口气完成embedding批量转换。

这种基于业务的教学方式比单纯的 API 列表要高效得多。因为你不是在学语法，而是通过一个个场景直接感受到 NumPy 的价值。你会逐渐形成直觉。它甚至还能帮你在写简历时明确亮点，不仅能掌握 NumPy 的常见操作，还能结合大规模数据场景做性能优化，这就是一个能拉开差距的卖点。

在可复现性与自动化上，代码本身就是对分析过程最精确的记录。你的每一步数据清洗、转换、计算，都以代码的形式清晰地记录在脚本里。任何人拿到你的脚本，只要环境配置正确，就能百分之百地复现你的结果。而且，将脚本配置成定时任务（例如使用Linux的crontab），就能轻松实现报表的自动生成和发送。我当年正是靠一个300行的Python脚本，才从Excel月报的无尽循环中解脱出来。