Python未来有前途吗？分析python在公司中的主要用途、优缺点和替代工具
不知道大家有没有发现这么一个现象，无论是哪里？铺天盖地的都是让你学python…
python的优缺点
python其实能做很多事情，比如开发，自动化，数据分析，可视化方面，它有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。
python在公司中的主要用途
但真正的互联网大公司，并不会用其去做实质性的事情，最多只会用到自动化，给IT人员做报表减轻负担，传统公司就不用说了，做报表根本用不到python，甚至很多还在用Excel…..
我想说明的是，并不是所有报表都是需要或者适合做自动化的。
我们做自动化的目的是为了减少工作量，把一些重复性的工作交给程序处理。
在数据分析实践中，日报，周报，这种频率性很强的东西，就需要自动化；而那些不同活动的效果数据，每次都不一样，这样的报表做自动化就没有太大意义。
Python未来有前途吗？
言归正传，就我的观察而言，无论是互联网公司，还是传统公司，对报表、对数据的利用还不够，都有很大的进步空间，数字化转型这五个字，真的不是随便说说而已。
那企业要进行数字化转型，需要什么呢？肯定是一个完整的大数据分析平台了。从
ERP、CRM、客户端里收集数据，将数据放入到数据仓库里处理，最后输出一份实时更新的可视化报表或者BI报告，能辅助领导层做出决策。
其实，每一块技术我都有讲过，这里就不再赘述，今天就来讲讲它的数据展示层和数据应用层，也就是可视化报表和BI。
说到报表开发，很多IT人都有这样的感觉：怎么又要改数据？报表怎么这么费时？我都做这么好了怎么还要重做？业务同事和领导到底在想啥？
其实有一种简单的方法，N套具类似的报表都只要维护1套报表模板。比如更改报表样式，只要改动模板，就可批量生成。比如报表发生数据变动，只要一键刷新即可同步数据，分分钟搞定。
我今天说的这个报表工具，FineReport就能完美解决这些问题。
Python的替代工具——FineReport
FineReport的本质是一个通用的报表制作和数据可视化工具，比起开源工具，它更好用。纯java编写，类Excel的设计，在你手里你完全可以把它当作升级版的Excel，小到可以存储统计数据、制作各式各样的图表、dashboard，大到制作大数据平台。
FineReport到底好在哪？
众所周知，无论是什么公司，报表永远是不可避免的东西，报表的好坏对公司的影响是很大的：
•格式复杂。表头很乱，三五层的大格套小格很常见，还有著名的斜线，没有格线时很容易看走眼。
•信息量大。存在各种各样的数据，明细的、汇总的，往往都集中在一张表上。
就拿日报月报来说，FineReport直连数据库，采用参数过滤，将参数组件与月报中需要进行筛选的时间字段进行绑定，然后对相应的数据格添加过滤条件，就可以实现报表自动化。
只需切换参数的值，即可查看不同时期的数据，形成相应的月报等，避免一遍一遍的重复做表。
顺便说一句，以往IT人员用代码做报表的方式，在这里不存在了，拖拖拽拽即可生成可视化。
FineReport独有的三种报表模式：普通报表、聚合报表、决策报表，完美解决了传统java/Excel报表的弊端。
普通报表和聚合报表，针对的就是不规则大报表，这种表用Excel做很麻烦，而这两种模式直接适用于一张模板中显示多个独立模块的报表，几个报表块汇总在一起的复杂报表。
决策报表，也就是可视化大屏，实话说，相比于Echarts这种专门的可视化，完全不输，而且实现方式很简单，仅需4步：
•新建表单：FineReport支持新建工作薄，即普通报表模板，还支持新建表单，两种设计模式；
•拖入组件：FineReport表单支持多种不同的组件类型，包括报表块、tab块、绝对
画布块、参数、图表和控件等等；
•定义数据集：定义各个组件数据来源，图表组件数据即可来源于数据集，也可来源于单元格；
•设置表单样式：即设置表单的显示样式。
FineReport内自带50多种图表效果，完美符合视觉需求，如果管理层对图表不满意，可以让IT人员进行二次开发，有丰富的API接口，我当年的项目就是这样。
再来看看它的可视化大屏吧，简直堪称企业的门面：
总结
无论是报表的指标标准化，IT开发人员的重新定位，还是平台或工具的变革，可能有些企业早就实现了，有些企业则认为其不切实际，但无论如何，我们还是不能仅限于做成一张报表，而应致力于思考做好一个平台，做好一张报表，让报表更快速，更准确、更简洁。
目前市面上很流行的帆软公司的软件——finereport，功能算是前沿的，可做BI报表和大屏，内置了10+行业解决方案和几十种可视化大屏模板demo，即便没有专业的技术也照样可以完成。功能比较全面，包括数据整合、建模、分析、制作图表。很适合企业使用，难度不算太大，而效果也不错。
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