有人觉得这标题有点儿像王婆卖瓜？其实要说我一开始也不是很自信。毕竟看了这篇文章里写的信誓旦旦的：《为什么你经常加班，却干不过那些准点开溜的同事？》，再加之久仰Python的鼎鼎大名，且看过的Python的教材的前言中提到许许多多强调Python的优点：语法简单、容易上手、世间***的正义等等（对比的当然是著名的反人类C++和潜在的反人类JAVA），我也不禁怀疑了：要做得比Python还爽，需要做到什么地步？
先看看环境实现、代码编写的效率
鉴于我是一个爱折腾的码农，又自负有那么点Python的基础，借着害死猫的好奇心驱使，便打算试试手：看看这Python到底有多简便。
要搞Python，***步当然是安装Python解释器，那么问题来了：选Python2还是Python3？虽然看起来只是版本升级，但其实却是连语法都换代（不是升级的意思，Python3不能完全兼容Python2语法）。虽然有Python牛人说“语言不是问题，重点在于思想巴拉巴拉……”，但对于瑟瑟发抖的新人们来说，我想大多还是不希望看到：因为缺个括号，就连print都出不来Hello World了……这样的闹心事吧？对比了种种网上意见，***还是决定支持先进：选Python3。这样就算过几年再出个语法换代的Python4、Python5啥的，至少我的Python3能比别人的Python2多活个几年。
安装完解释器，再选一个写代码的编辑器。因为最近习惯用eclipse——开源、跨平台、免安装，且支持多种插件——所以我决定在eclipse上安装个pydev来实现支持python编程的功能。百度上找了一个最简便的方法：网上在线安装。结果安好之后发现找不着pydev？再百度找问题，发现竟是pydev的版本太新了。只好先卸了再对照eclipse和jdk版本找了一个恰到好处的，一边百度一边实验，一个小时总算搞定。速度很慢？要知道网上可是有人自述弄了整整一个下午。所以对这一点我还是蛮佩服自己的。
安完编程环境后，总该爽一下了吧？先print个Hello World？***！再找之前的文章copy一下代码……嗯？***行import pandas报错？缺少pandas的库？这么重要的科学计算常用库为啥这python安装时就不自带一下啊？还是自己安吧……
上网继续百度……发现有说安一个anaconda……但那样我之前安的python和pydev不是都白费了？且anaconda自带的编辑器spyder编写复杂工程不够强大又容易崩溃，还有有很多anaconda没有的库你自己再添加又不知有没有什么兼容之类巴拉巴拉的问题……否决。直接安装个pandas库呢？也不行，还有一大堆pandas需要的乱七八糟的其他库等着你呢（linux一族的通病）。用pip工具安装？没有外网不行，不过还好我有。但前提是得先安pip工具本身。怎么安装？源码编译……万幸！大学英语没忘光，摸着英文线索一路搞到了pip的源码文件，瑟瑟发抖的编译通过后（此处需要使用之前的python环境），再从百度上找一个用pip安装pandas库的详细教程，附带pip pandas所有必须支持库的网址，一顿pip下来后（此处需要命令行），再回eclipse中继续试验import pandas……居然还不行！！！什么情况？抱着死马当活马医的心理，打开了python的命令行工具：python shell，试试在python shell中import pandas行不行？竟然又行了！再回eclipse里继续测试，也正常了！个中原因太过玄幻，还是找一位python界的大神来解释吧……
到这一步，总算可以开始最早提到的那篇文章中的python编程了。回到之前提到的《为什么你经常加班，却干不过那些准点开溜的同事？》这篇文章，原文中竟然是用程序代码中的字符串做表数据源……将数据写到程序里感觉也太山寨了点，这样改数据难道还得改程序不成？而且如果数据过大，导致内存装不下怎么办？又或者数据想跨程序使用又该怎么办？所以咱至少写个文本文件之类的外存文件做数据源。
接下来就是编程了，除了加了***步的读文件操作之外，其他都跟原文一样
- 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(“$”,‘ ‘)
- b[i][4] = b[i][4].replace(“,”,‘ ‘)
- for i in range(1, len(b)):
- for j in [1, 2, 3, 4]:
- b[i][j] = eval(b[i][j])
- data = pandas.DataFrame(b[1:],columns=b[0])
- out = data.groupby([‘STYLE’,‘BEDROOMS’]).mean()
- print(out)
运算结果也一致
简单吗？照比C++，那是简单得很，但如果对比集算器呢？
集算器的安装咱就不说了，非得要问？那你一定是在逗我……
先上集算器的程序：真不是欺负你，就三行代码，而且连一个循环都用不着写！实际上，如果不是***一列字段的数据有点特殊需要处理一下，两行就可以搞定
| A | |
| 1 | =file(“D:/data.txt”).cursor@t(#1,#2:int,#3:int,#4:float,#5;,” “) |
| 2 | =A2.run(int(replace(replace(#5,”$”,””),”,”,””)):PRICE) |
| 3 | =A3.groups(STYLE,BEDROOMS;avg(SQFEET):SQFEET,avg(BATHS):BATHS,avg(PRICE):PRICE) |
再看看计算的结果：与python完全一致
如果你还是有些犹豫的话，那么不妨再透露一个重要的内幕：集算器的这种使用处理方法（游标），是可以支持大数据处理的，而且只要再加个选项还可以支持多线程并行计算。而上面的python算法要支持大量数据，那改起来可就不是一句两句能完事的了，再上个多线程并行计算？我感觉您可能需要的是一位有多年python编程经验的老鸟……
再看看代码运算的效率
***，不妨加入计时代码，看看运行程序消耗的时间。
先加python的计时代码（友情提示：计时单位是秒）
- 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(“$”,‘ ‘)
- b[i][4] = b[i][4].replace(“,”,‘ ‘)
- for i in range(1, len(b)):
- for j in [1, 2, 3, 4]:
- b[i][j] = eval(b[i][j])
- data = pandas.DataFrame(b[1:],columns=b[0])
- out = data.groupby([‘STYLE’,‘BEDROOMS’]).mean()
- elapsed = (time.clock() – start)
- print(elapsed)
鉴于原有数据文件太小，体验不出什么差距，不如干脆做大一些，能更有对比价值。就做个22.3M的文本文件（就是把原有数据不断复制粘贴来把文件撑大一点）
先测试Python：
为了不让eclipse影响运行速度，这里干脆拿到命令行里执行（elicpse：俺不背锅！）
再次友情提示：python这里计时使用的单位是秒……嗯，处理22.3M的数据30多秒……还好我一直坚持等下去，没误以为已经卡死，给他来个Ctrl+C……
然后再看看集算器，也加入计时代码（友情提示：使用@ms选项后计时单位是毫秒）
| A | |
| 1 | =now() |
| 2 | =file(“D:/data.txt”).cursor@t(#1,#2:int,#3:int,#4:float,#5;,” “) |
| 3 | =A2.run(int(replace(replace(#5,”$”,””),”,”,””)):PRICE) |
| 4 | =A3.groups(STYLE,BEDROOMS;avg(SQFEET):SQFEET,avg(BATHS):BATHS,avg(PRICE):PRICE) |
| 5 | =interval@ms(A1,now()) |
然后再看看耗时（点击A5格就会在右侧显示计算出来的计时数值）
1391毫秒约等于1.4秒（请注意此处有个小数点……）
看到这样的对比结果，我觉得啥也不用说了，请大家自己用心去体会（我也就不得寸进尺地说：其实集算器好多加速方法还没用上呢……毕竟太欺负人了不好……）
