電子表格是「商業(yè)軟體的暗物質(zhì)」：它們無所不在，它們是隱形的，並且它們將所有東西結(jié)合在一起。商業(yè)和財(cái)務(wù)在電子表格上運(yùn)作；沒有其他軟體工具能夠讓這麼多人為這麼多不同的問題建立解決方案。在這種情況下，您必須將“Jupyter 是新 Excel”的任何斷言理解為故意聳人聽聞。

但是，Jupyter 筆記本確實(shí)與 Excel 電子表格有一些關(guān)鍵的相似之處。筆記本在科學(xué)和統(tǒng)計(jì)計(jì)算中無處不在，就像電子表格在業(yè)務(wù)運(yùn)營和前臺財(cái)務(wù)中佔(zhàn)據(jù)主導(dǎo)地位一樣。在這篇文章中，我們將探討這兩種工具之間的一些哲學(xué)和實(shí)踐異同，試圖解釋為什麼兩者都有如此熱情的粉絲和批評者。

相似之處：優(yōu)點(diǎn)

• 從表面上看，Jupyter 筆記本和 Excel 電子表格都使用「單元格」作為將分析分解為離散步驟的視覺隱喻。兩種格式的儲存格都包含程式碼並顯示結(jié)果。
• 兩者都是為互動(dòng)式、迭代、探索性分析而設(shè)計(jì)，將計(jì)算與資料視覺化結(jié)合。
• 兩者都旨在為初學(xué)者提供淺層學(xué)習(xí)曲線。
• 兩者都被設(shè)計(jì)為獨(dú)立且易於共享。 Google Colab 和 JupyterHub 等線上環(huán)境抽象化了通常很複雜的 Python 設(shè)定流程。
• 兩人都在各自領(lǐng)域的高等教育領(lǐng)域擁有強(qiáng)大的影響力。商學(xué)院幾乎普遍使用 Excel 教授財(cái)務(wù)建模，STEM 部門通常使用 Jupyter 筆記本教授資料分析¹。新畢業(yè)生將他們對這些工具的熟悉帶入工作場所。

相似之處：缺點(diǎn)

Excel電子表格和Jupyter筆記本都被軟體工程師批評為不是「真正的軟體」。除了兩個(gè)工件都需要另一個(gè)程式來運(yùn)行這一明顯的限制之外，它們還使得遵守軟體工程最佳實(shí)踐變得困難：

• 作為大型的整體文件，它們很難使用 git 等開發(fā)工具進(jìn)行版本控制。 Office OpenXML 文件是壓縮的，這會「擾亂」文件內(nèi)容，以便 git 無法追蹤底層資料的變更。 Jupyter 筆記本實(shí)際上只是大型 JSON 文件，但單元輸出和執(zhí)行計(jì)數(shù)更改引入了多餘的增量².
• Excel 電子表格和 Jupyter 筆記本都很難生產(chǎn)，儘管這兩種工具在實(shí)踐中確實(shí)在生產(chǎn)中使用。 Excel 和 Jupyter 是繁重的執(zhí)行環(huán)境，它們引入了自己的依賴項(xiàng)，對於習(xí)慣編寫?yīng)毩⒛_本的工程師來說似乎很浪費(fèi)。
• 兩者都容易出錯(cuò)且難以測試。事實(shí)上，這兩個(gè)平臺都迎合了編寫程式碼經(jīng)驗(yàn)較少的用戶，這讓他們以創(chuàng)建充滿錯(cuò)誤的解決方案而聞名。事實(shí)上，如果沒有單元測試或品質(zhì)控製文化等工具，電子表格和筆記本中的錯(cuò)誤更有可能進(jìn)入生產(chǎn)。

差異

• Excel 讓非程式設(shè)計(jì)師更容易理解資料在儲存格之間的流動(dòng)方式。
  • Excel 的網(wǎng)格提供了一種透過單元格座標(biāo)引用資料的自然方式，而 Jupyter 依賴命名變量，迫使使用者面對命名變數(shù)很難的現(xiàn)實(shí)。
  • 在 Excel 中檢查多步驟計(jì)算的中間結(jié)果會更容易，因?yàn)閮Υ娓窬驮谀那懊妗?Jupyter Notebook 中的列印語句需要更多的精力來設(shè)定和執(zhí)行。
• Excel 是獨(dú)立的； Jupyter的價(jià)值在於Python的套件生態(tài)系。
  • Python 對外部函式庫的依賴使得 IT 部門更容易限制 Jupyter 的使用。
  • 本地安裝 Jupyter 和透過網(wǎng)路運(yùn)行筆記本都比開啟 Excel 需要更多的設(shè)定。
  • 大多數(shù) Excel 電子表格僅使用 Excel 附帶的功能，這意味著業(yè)務(wù)聯(lián)絡(luò)人只需打開您的模型、修改它並運(yùn)行它。筆記本很難在組織外部共享，甚至在組織內(nèi)部共享，因?yàn)樗鼈兣c特定的 Python 環(huán)境緊密相連，而且 Python 環(huán)境很難設(shè)定。
• Excel 可以充當(dāng)“窮人的資料庫”，跨多個(gè)工作表儲存表格數(shù)據(jù)，並透過資料透視表提供類似 OLAP 的功能。 Jupyter 筆記本通常從 API 或共用檔案位置載入數(shù)據(jù)，這是它們不那麼獨(dú)立的另一個(gè)原因。
• 在 Excel 中「捏造數(shù)字」比在 Jupyter 中更容易。電子表格即時(shí)更新，無需重新運(yùn)行程式碼或設(shè)定互動(dòng)式小工具。一次性更改更容易進(jìn)行，這在速度至關(guān)重要的情況下很重要。
• 在 Jupyter 中使用程式碼是不可避免的，但 Excel 可以完全透過 GUI 來使用：甚至有選單可以在儲存格公式中選擇函數(shù)。
  • Jupyter 更開放和靈活，但需要更多的技術(shù)知識才能有效使用。
• Jupyter 比 Excel 更注重?cái)⑹潞驼f故事。
  • Jupyter 筆記本專為文學(xué)程式設(shè)計(jì)，程式碼和散文散佈在其中以創(chuàng)建敘事流程。
  • Excel 中的報(bào)告和簡報(bào)通常依賴複製/貼上或與 PowerPoint 的整合。

影響

微軟將Python整合到Excel中的努力不會顯著削弱Jupyter在科學(xué)和技術(shù)計(jì)算領(lǐng)域的主導(dǎo)地位。電子表格缺乏自然的敘述結(jié)構(gòu)，這使得它們不太適合教育和可重複的研究。而且，「開放科學(xué)」社群永遠(yuǎn)不會採用美國科技巨頭打造的閉源工具。

將會出現(xiàn)工具和「最佳實(shí)踐」來減輕 Jupyter 筆記本的操作缺點(diǎn)³，就像電子表格一樣。大多數(shù)前臺使用者會忽略此類準(zhǔn)則⁴，從而與 IT 部門造成持續(xù)的緊張關(guān)係。在目睹了 Excel 的發(fā)展歷程後，許多 IT 部門認(rèn)為支援 Jupyter 就像打開充滿安全漏洞和維護(hù)難題的潘朵拉魔盒。

這兩個(gè)平臺都將在可預(yù)見的未來生存。兩者都不會取代對方，因?yàn)樗鼈兊哪繕?biāo)用戶群具有根本不同的技能。 從事定量建模和業(yè)務(wù)決策交叉領(lǐng)域工作的人員將繼續(xù)需要熟悉這兩種工具。

結(jié)論

使用最適合您解決問題的組織文化的工具。 在某些情況下，技術(shù)要求會迫使您使用一種工具而不是另一種工具，就像只允許您使用一種工具或另一種工具的組織。如果您在 Excel 主導(dǎo)的領(lǐng)域工作並且確實(shí)需要 Python 的功能，根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，從 Python 程式碼讀取和寫入 Excel 電子表格比讓 Excel 使用者開啟 Jupyter 筆記本更容易。

全世界的軟體工程師和 IT 部門將繼續(xù)看不起 Jupyter 筆記本，就像他們幾十年來對待電子表格一樣。事實(shí)上，MBA 類型不使用 Jupyter 筆記本，這使得 IT 部門可以更輕鬆地對其使用實(shí)施嚴(yán)格的限制。諷刺的是，許多前臺使用者可能只有在 Microsoft 將 Python 整合到 Excel 後才能存取它。

1. 一些堅(jiān)持者仍然使用 MATLAB、R、SPSS 或 SAS，但隨著時(shí)間的推移，高昂的許可費(fèi)用將繼續(xù)推動(dòng)用戶轉(zhuǎn)向免費(fèi)和開源的替代方案。佔(zhàn)領(lǐng)教育市場是 MathWorks 等公司商業(yè)策略的關(guān)鍵部分，但它們不太可能永遠(yuǎn)堅(jiān)持下去。??

2. 像 nbdime 這樣的工具可以幫助對 Jupyter Notebook 進(jìn)行版本控制，但使用它們又增加了一層複雜性。??

3. papermill 等工具旨在簡化生產(chǎn)環(huán)境中筆記本的運(yùn)作。雲(yún)端提供者還支援在生產(chǎn)中創(chuàng)建涉及 Jupyter 筆記本的管道。??

4. 有多少人聽說過建立電子表格的 FAST 標(biāo)準(zhǔn)？??

以上是Jupyter 筆記本就像是電子表格。兩者都學(xué)。的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！