用Python怎么做界面？

Word+Python办公自动化

介绍了通过Python实现Word办公自动化的两个关键工具包：python-docx和win32com。Python-docx的显著优势是它能在没有安装Word的环境下操作Word文档，这使得在移动设备上处理Word成为可能，极适合用于开发环境。win32com则依赖于Word，提供更丰富的功能，因为它封装了Word的内部功能，使得用户能够进行更多样的操作，但这同时意味着它只能在Windows环境下工作。比较两者，python-docx虽然跨平台，但在功能和格式保持方面不如win32com。两个工具包各有优缺点，开发者可根据实际需要选择合适的工具。

Power BI Python脚本编程

本视频讲解在Power BI中使用Python脚本编程的优势和应用。Power BI选择Python而非VBA进行数据编程，原因在于Python的能力更适合处理大型数据集，VBA则适用于传统中小型数据处理，但速度较慢。探讨了Python脚本在Power BI中的用途：数据导入、清洗、整理、合并、拆分和预处理，例如去除重复和处理缺失值。视频着重介绍了Python在统计分析、AI分析和数据可视化方面的强项，及其与Power BI的互补优势。通过Python实现的数据导出功能可以突破Power BI的导出限制。最后提及了Python与M语言的混合编程方式。

Excel+Python的三驾马车

探讨了Excel自动化处理中常用的三个Python库：openpyxl、xlwings、和Pandas的区别及优缺点。Openpyxl和xlwings支持Excel对象模型，能与工作表直接交互，而Pandas不支持对象模型所带来的直接读写表格的功能。Openpyxl的特点在于不需要依赖Excel软件本身，可以实现跨平台操作，非常适合移动应用开发。Xlwings则依赖Excel，但功能强大，几乎可以实现VBA的所有操作。最后，Pandas以其高效的数据处理速度和简洁语法著称，尤其擅长大数据计算。适用于数据分析和报表生成的工具选择讨论为技术人员提供了实操的参考。

WPS表格-Excel实用微技巧

视频内容围绕Excel的高效操作技巧进行讲解，包括智能填充、数据有效性、数据合并以及条件格式的应用。智能填充用于快速提取或修改数据，实现手机号中间四位的隐藏或数据合并。数据有效性提供选项限制，确保数据录入的准确性。函数的应用则便于处理身份证信息，提取性别、出生日期等。条件格式的使用能够突出显示特定条件下的数据，如工资茶高低和重复数据。这些技巧旨在提高数据处理效率和准确性，适合需要处理大量Excel数据的职场人士或对数据分析有需求的用户。

【王佩丰】Excel2010基础视频第3讲：查找、替换

本课程深入探讨了Excel中高效数据管理和处理的核心技能，包括如何使用定位工具快速处理带批注的单元格、合并单元格后的数据填充方法、一键选中特定对象、以及批量删除图片等实用技巧。这些高级操作技巧旨在帮助用户节约时间，避免重复性工作，通过掌握快捷键与自动化处理步骤，显著提升工作效率。覆盖了单元格批注的增删查改与视觉修改，通配符及定位工具的高级应用，以及操作中的便捷技巧。内容稍具技术深度，并以案例演示为主，适合需要进行大量数据处理的职场人士。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

变态老板要我给100个工作表同时加表头！

在Excel中经常需要对众多表格执行统一的修改操作，本技术点介绍了如何使用快捷键和右键菜单选项来进行批量编辑表头。通过按住Shift键同时选择多个工作表，用户可以实现对所有选定表格的统一操作，例如插入行和合并单元格。完成后，将公司名称粘贴到新创建的行中，从而高效地完成了对所有表格表头的添加。这一技巧节省了大量的手工修改时间，是常见的数据处理和报告制作中的一个实用技能。

颜值不能输，王佩丰教你做出帅气表格

视频详细讲解了如何通过Excel工具增强表格的视觉效果和用户交互性。演示了通过创建超级表、插入切片器以及自定义切片器样式和布局，实现一键式的数据区域快速筛选和表格颜值提升。特别突出了切片器的列数设置和颜色样式自定义，帮助观众打造既美观又实用的数据表格。这对需要处理数据并希望提高数据呈现质量的用户非常有帮助，尤其适合管理员、数据分析师、办公室数据处理人员、Excel爱好者、会议报告者。