(python做考勤系统)(python员工打卡系统)

根据2021年TIOBE 编程语言社区的排名情况，目前Python以市场占比12.90%排名第一位，市场占比上升0.69%，排名第二位的是C，市场占比11.80%，市场占比下降-4.69%，排名第三位的是Java，市场占比10.12%，市场占比下降-2.41%。

从Python市场占比的历史趋势来看，从2014年开始，Python市场占比逐年升高，至2022年，Python市场占比达到历史历史最高峰，由此来看，Python的应用之广泛，现如今Python 的流行与人工智能和大数据等领域的热度紧密不分。

(python的加法运算)(python累加器教程)

Python的特点

对于一个成熟的数据分析师来说，Python成为数据分析的标配，Python作为一种解释型的高级程序设计语言，其特点毋庸置疑，简单来说，Python简单易学、开源免费、功能强大、代码简洁。

一、简单易学

Python语言中的关键字较少，其语法结构简单，相较C语言，Python定义变量简单明确，在书写代码的时候也更加清晰。

二、开源免费

Python开源免费，在社区中不仅提供Python软件免费下载，还有众多开源的代码可以共享，增加了代码交流的机会。

三、功能强大

Python的功能不仅体现在数据分析上，可以提高计算能力，优化计算结果，还可以做软件开发、技术应用等。

在数据分析中的作用

Python有什么用？如果你是一名财务分析人员，每天都要用Excel做报表，计算财务状况；如果你是一名物流分析师，每天都要跟踪和统计单量和收入情况；如果你是一名HR招聘人员，工资计算、考勤报表、绩效考核都离不开大量的数据统计；如果你是XXX。

我们每天都要与数据打交道，无论你是不是从事数据分析行业，都多多少少从事一些与数据相关的事情，数据统计占据我们日常工作的大部分时间，反复、枯燥、耗时成为当下工作日常的痛点，而Python的出现，是解决这些问题的良药。

一、网络爬虫

我们日常做数据统计，一部分数据是来源于公司内部业务系统产生的数据，这部分数据属于内部分析数据，另外一部分数据是公开的数据，来源于网络，爬虫的出现使得获取网络数据成为可能，Python拥有与网络爬虫相关的库，比如请求库：requests、解析库：beautifulsoup、存储库：pymysql等，非常便捷的爬取网络数据，比如电影评论数据、商品价格、图书排行榜、网页图片等。

二、数据清洗与统计运算

Excel目前仍然是办公使用最多的数据处理软件，但是Excel是百万数量级，超过百万数量级就无法使用，且在处理大数据时，数据线程较多，运行速度很慢，这个时候Python就显示其特点了，Python内置的有很多数据处理的库，比如pandas、numpy等，可以处理复杂的数据导入、数据清洗、数据统计运算、数据导出等功能，处理速度快、导入功能简单，一行代码就可以处理复杂的数据任务。

三、机器学习

对数据分析师来说，日常也引入一些机器学习内容，比如回归、聚类、分类、因子分析等，对数据建模一般会使用SPSS、Stata、SAS等专业的数据挖掘软件，这些数据挖掘软件学习成本较高，需付费使用，功能相对单一，而Python有专门可以用来做机器学习的库，比如Scikit-learn是Python一个专门用于机器学习的库，拥有着完善的文档，内部封装了大量的机器学习算法可以调用。

四、数据可视化

数据分析离不开数据可视化，图表是展现数据最好的方式，能简单高效地沟通信息，表达数据内容，Python中内置有很多库可以画一些极具美观的分析图表，比如matplotlib库上手容易，seaborn库是改良matplotlib库的图表画法，pyecharts和plotly库则用于创建有交互性的图表。

五、外部数据库对接

数据分析后，还需要将数据进行存储，相较于存储本地文件夹，更建议将数据连接数据库进行存储，方便数据引用时及时调用，Python中PyMySQL库可以用于Python与MySQL进行连接，并且支持SQL语句，使用PyMySQL库要求我们掌握常用的SQL语句的用法，对于数据存储和管理。

六、办公自动化

如果你每天的任务是重复性的复制粘贴表格数据、修改数据格式和单元格格式、重复拆解Excel文件、手动发送Email邮件等，那你更应该学习使用Python，Python有很多与办公自动化相关的库，比如openpyxl用于处理简单的表格，包括数据批量合并和自定义单元格格式等，Python自动发邮件的库比如smtplib库和yagmail库，可以简单高效地批量发送Email邮件。

(python自动化代码的分层设计)(python分层函数)