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Python 与财务数据处理

从程序设计中的 Copy-on-write 到学习方式的思考

📖 写在 AI 时代

财务人员在日常工作中,会经常和流程、数据打交道,处理大量的 Excel。学习 Python,可以提升效率,例如 Python 的 pandas 库,除了可以处理独立 Excel 的数据之外,还可以跨文件批量处理 Excel,省去部分繁琐的人工汇总整理流程。更重要的是,尝试认识新的工程思想和编程解决问题的思路,这些新的认知会让你大开眼界。

Python 是一种易学的强大编程语言,它有高效的高级数据结构,以及对面向对象编程的简单有效的处理方式。Python 优雅的语法和动态的数据类型,加上其解释性,使得它成为脚本编写和快速应用开发的首选。

随着 2022 年 ChatGPT 的发布,全球已经进入全新的 AI 时代,我们通过编写提示词,可以快速生成处理数据的代码,结合我们学习的 Python 基础知识,可以基于已有程序,编写 AI 提示词以扩展现有功能;同时描述问题,让 AI 给出解决方案。有了 AI 的加持,我们可以快速领略 Python 编程的魅力,同时加速我们的学习。

在本手册的实践章节中,也会重点结合 AI,给出对应的 AI 提示词,编写完整,可处理实际问题的程序。

本手册主要由以下组成:

  1. 第一部分,实践,会结合 pandas 等库的使用,感受 Python 处理 Excel 的方式
  2. 第二部分,基础,我们会学习 Python 的基础概念,例如变量、函数等

除此之外,还有部分文章可供查阅。

学习没有严格的顺序,可以先从实践开始,在自己的电脑中运行 Python 程序,也可以学习基础技能,为自己编写程序和理解程序提供基础保障。

鉴于财务大部分使用 Windows 操作系统,本手册使用 Windows 作为操作环境和指导。

最后,学习编程要实践、实践再实践,唯有练习才能真正理解和发现问题。

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