对于大量数据，建议使用python。vba通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多用一卡通。vba一般启动两个cpu核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止了vba的更新，建议大家学习python更方便。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是python会有更好的发展空间
还有一种更方便的方法，那就是使用powerbi的三个组件进行数据处理，使用powerquery进行数据处理，使用powerpivot进行分析查看的优势数据可视化是指学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了能够持续很长一段时间，更建议学习python，但是起步时间会比较长
对于非程序员来说：
1。辅助工作，如处理excel、统计基础数据、批量处理一些常规的文件操作等。信息获取，如去网站批量获取数据，去系统批量获取查询结果。
 操控excel,选择Python还是vba？.jpg)
3.数据分析，数据分析，可视化显示等
程序员：
1。做网站和系统，如豆瓣
2.数据挖掘，舆情分析等
1。web应用程序开发
网站后端程序员：通过使用其单人房网站，很容易维护后端服务。
类似的平台，如gmail、youtube、智湖、豆瓣等
2、网络爬虫
爬虫是一个操作较多的场景，爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧，运行投资策略，爬经适房，抓取各大网站的折扣信息，获得最佳选择；收集并分类社交网络上的演讲，生成情感地图，分析语言习惯；抓取网易云音乐某类歌曲的所有评论，生成wordcloud；通过条件过滤得到豆瓣的信息，生成电影、书籍和表格。
3.艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾。python在科学计算领域享有很好的声誉。其简洁明了的语法和丰富的计算工具深受该领域开发人员的喜爱。
4.数据分析
一般来说，当我们使用爬虫来抓取大量的数据后，我们需要对数据进行分析处理。否则，爬虫将徒劳地爬行，我们的最终目标是分析数据。python在这方面有非常丰富的数据分析库，可以制作各种图形分析图。也很方便。python拥有成熟的模块来完成大数据分析所涉及的分布式计算、数据可视化和数据库操作等功能。
5.自动运维：自动处理大量运维任务
6。游戏开发者：一般嵌入游戏中作为游戏脚本
7。自动测试：作为一个简单的实现脚本编写，在selenium/lr中实现自动化。
8.网站开发：借助django和flash框架建立自己的网站。
python非常好用，可以做很多事情，比如web开发、机器学习、人工智能、数据分析、定量投资、爬虫等，它可以应用到各行各业，大家都在做基于python的库，这使得python成为一种可以直接使用的语言，更像是工具。例如，机器学习，理论可能非常复杂，但事实上，只有几行代码可以在python中实现。它不需要在代码上花费太多时间。学习了python之后，我不想再写其他语言了。现在python越来越流行。
