写了 2 天的 Python ，有点奇怪的感觉。。。

老生常谈了，越灵活的语言，越需要团队自己制定规范，否则很难维护。

以前 IDE 比较落后，Python 之类的动态语言很方便，但现在 IDE 先进了，优势就来到静态语言这边。

你可以想象一下（或者试一下），用记事本去写代码，你一定会更喜欢 Python 。可惜时代变了，Python 在现代确实没有特别优势。

我昨天用了一下 python 的 fast-api, 这个设计得真好，，但是我对 python 没信心，用 python 做大项目的感觉是怎样的？

另外很多 ai 的库都用 python 写的，听说很多搞 AI 的人都不怎么会编程，所以搞得效率很低下，是真的吗？

我虽然之前写了很多 python,但现在我更喜欢 js/ts 。js 保持了很好的语言简洁性/可读性/灵活性的平衡，ruby 简直可怕，python 搞得越来越复杂，但写起来体验不如 js

@woodytang 用 python 还是做小项目比较合适，大项目看团队擅长语言。

AI 领域 python 只是作为胶水语言而已，涉及性能的部分都是 C++之类的去实现，python 调用。

js 是在这些老 语言里面，一个沙盒脚本语言，感觉设计很合理的了，有 ts 后，感觉非常和谐，但是生态大多都是界面交互一类的，没啥意思，
python 功能强大多了，但是这个写起来蛋疼，可能是我不懂的缘故

好久没用过 pandas 了，不过感觉你这是写法问题。。。
而且我记得 pandas 的里面坑挺多的，不过听说好像[Polars]( https://docs.pola.rs/) 不错?

python 有 type hint 的, 类型注解啊
比如 a:int = 10,
def add(a:int, b:int) -> int:
跟 ts 差不多

python 正经项目还少吗

@cmdOptionKana #1

静态语言确实好维护，但有些需求不太需要特别好的维护性，追求速度的话，这样就很合适。

原型我一般会尽可能用动态语言写，但上线肯定还是静态语言优先。

你懵是因为你用的少见得少，习惯了就好了，可读性是建立在大家都有基本共识的前提下的，你用上一年你就觉得太顺手了

@woodytang js 生态在 ai 后端都有吧，虽然 npm 设计的有问题，但是 npm 生态是一点都不弱啊

python 不觉得容易，就是因为库多而已

1. 可能还是不熟悉吧, 首先那一大堆生成归属年月的代码其实直接格式化成字符串就行了, groupby 和 pivot_table 都是支持字符串的, 而且你也不需要先 groupby 再 pivot_table.



2. 至于 df_pivot['余额'] = df_pivot.iloc[:, 1:].sum(axis=1), 不就是把 sum 函数的返回值赋值给余额那一列么. 只是说它帮你处理了一下, 如果不存在这一列的话就新创建一列. 具体来说这是一个语法糖, 在类的 __setitem__ 方法里实现.

3. Python 有 type hint. 3.6 就有了, 不过要到好用的程度的话至少要到 3.9 和 3.10 吧.

4. 不要这样创建元组. 格式化工具会帮你加上括号的. 这个地方确实容易踩坑, 特别是只有一个元素的时候. 我是这样理解的, 在 Python 里 tuple 实际上是逗号定义而不是括号定义的.



5. 如果你是团队的话, 是会有规范的. 至于正经项目怎么说呢, 要写肯定能写, 毕竟 Instagram 也在用 (虽然是魔改的). 而且所有的语言都或多或少有一些黑魔法, 为了工程化不用就是了. 真要变成 Go 那样说实话有的时候也挺难受的.

主要是你不懂 pandas/numpy ，所以觉得难读，用惯了的人，一眼就看得懂

1. df_pivot['余额'] = df_pivot.iloc[:, 1:].sum(axis=1)
这个确实是赋值，是整列批量赋值，用的是向量化函数，当数据量很大时，你就知道向量化计算的作用了
没有向量化函数，都不知道要写多少个 for

2. 可读性问题
在 pandas 的计算，一般不会太考究如何实现计算，更重视的是输入输出格式，以及值的类型和逻辑准确性，以及性能
因为 pandas 一般都是处理大量数据的，很难逐个值考究，只要保证格式、类型、逻辑准确性
例如有三百个白色乒乓球要变成红色，原生写法是逐个刷红色，pandas/numpy 是全部扔进红色颜料池，搅匀后捞上来就是了。所以需要搞清楚的是：扔进去的是否乒乓球、是否白色、多少个，颜料是否红色，池子是否容得下，以及捞起来后乒乓球有没有破损，数量够不够……至于中间如何染色搅匀，就只能相信这个操作搅匀的机器不会打烂乒乓球了
所以最好是函数加上 __doc__描述，便于以后查阅

np.lib.stride_tricks.as_strided(s, (len(s) - (window - 1), window), (s.values.strides * 2))
这句我从别人那里抄过来的，至今都没搞清其中原理，但我知道 numpy 模拟实现 pandas.rolling 需要用到这句，且值和 pandas.roolling 的结果一致，这就够了

numpy 和 pandas 的手册很庞大，个人读不完，就算读完了也记不全，目前最好方案是借助 gpt 帮我查某个函数的意义

3.你这段代码并没有“规律时间序”，目的只是 groupby 分组，其实没必要用时间函数那么复杂，直接按字符串提取前 7 个字符，再 groupby 就可以了

vsc 有支持 hint 的扩展，如 pyright ，但如果代码没有写指定类型，也是按默认类型提示，所以想全程提示，需要自己在代码中指定 types hint

元组一定要加括号，千万别省，可以配置格式化工具，每次格式化自动加上。
曾经在某行赋值语句末尾不小心按了逗号按键，刚好位置比较边缘，debug 半天，最后发现怎么值是个元组，才发现是这种无聊的原因

R with tidyverse https://www.tidyverse.org/
这实质上是一个专为 dataframe 设计的基于 R 的 dsl ，可以说是单独这类需求理论上最适合的工具。
如果是一般语言的话，julia 也是非常适合数据分析的。

pandas/numpy 都算是 array oriented 类似的还有 Matlab 觉得懵你要不看看 apl

建议直接上 polars

静态语言后遗症。多写就好了。世界上流行的语言都有他自己的优势，你要抛开你固有观念，去接纳新鲜事物

"这个= 让我震惊了，明明执行了函数操作，看上去像是一个赋值操作，这个 python 是怎么实现的？"
这里其实是 pandas 的 DataFrame 重写了__setitem__接口，当你将对象当做一个 map 来操作的时候，就会触发__getitem__、__setitem__这些内置接口

光考虑要实现什么功能还不够，还需要考虑：

1 ，这个功能需要长期维护迭代，还是就一次性的数据处理
2 ，团队/个人的能力：包括能不能快速上手某个语言，熟悉某些库，使用某语音，某些库后续好不好招人

Python 在我的理解里面，是完全为了非科班的人员进入编程的最便捷的路径。

贴近自然语言的语法，脚本直接执行。在学习和自己想快速实现某些小功能的情况下，将环境准备成本将到最低。

比如说，openai 接口刚出来那会，我跟两个朋友弄了个账号一起用。我为了方便，在我买的美帝服务器上做一个转发，及我从国内把 请求服务器上的接口，再从服务器上转发到 openai 的 api 上。。写一下 flask 的固定 token 鉴权，用 supervisor 监控一下。不考虑任何性能。半个小时搞完。。。

还需要多用用，少提见解。

这不是一句 sql 查询就能解决的事情吗，为啥要变复杂？

不喜欢这种可以用 julia 无脑 for 循环处理数据

ide 试试 pycharm 社区版。
计算机语言是工具，重要的是使用工具的人。

@xingfa 感谢分享，已经在做眼保健操了

@zhzy 大哥，感谢你啊，把我的问题写出来了

@yjhatfdu2 请赐教，sql 怎么一句写出来～～

@woodytang pg 下，如果可以用程序生成返回列然后拼接 SQL ，那么很简单
//创建测试表
create table test3("user" text,amount int,datetime timestamp);
insert into public.test3 (user, amount, datetime)
values ('A', 10, '2021-02-12 10:00:00.000000'),
('A', 20, '2021-03-12 10:00:00.000000'),
('B', 30, '2021-05-12 10:00:00.000000'),
('B', 10, '2021-06-12 10:00:00.000000'),
('C', 10, '2021-06-12 10:00:00.000000'),
('C', 20, '2021-06-12 10:00:00.000000'),
('C', 5, '2021-05-12 10:00:00.000000');
//使用 crosstab 进行 pivot
select *
from crosstab($$select "user",date_trunc('month',datetime)::date::text,sum(amount)
from test3 group by 1,2 order by 1,2 $$,
'select distinct date_trunc(''month'',datetime)::date::text from test3 order by 1') as ct(
"user" text,
"2021-02" text,
"2021-03" text,
"2021-05" text,
"2021-06" text
);
//结果
user | 2021-02 | 2021-03 | 2021-05 | 2021-06
------+---------+---------+---------+---------
A | 10 | 20 | |
B | | | 30 | 10
C | | | 5 | 30

如果要动态生成返回列名，那么确实是相当的麻烦，因为 pg 的查询必须显式制定列，只能用非常别扭的方式
-- 创建一个函数，实际查询的 SQL ，可以反复使用
create or replace function crosstabquery_t anyelement) returns setof anyelement as
$$
declare
column_list text;
begin
select string_agg(format('%I text', d), ',')
into column_list
from (select distinct date_trunc('month', datetime)::date::text d from test3 order by 1) r;
return query execute ($b$select *
from crosstab($a$select "user",date_trunc('month',datetime)::date::text,sum(amount)
from test3 group by 1,2 order by 1,2 $a$,
'select distinct date_trunc(''month'',datetime)::date::text from test3 order by 1') as ct("user" text,$b$ ||
column_list||')' );
end ;
$$
language plpgsql;
-- 创建返回类型，每次使用前调用
do
$$
declare
column_list text;
begin
select string_agg(format('%I text', d), ',')
into column_list
from (select distinct date_trunc('month', datetime)::date::text d from test3 order by 1) r;
drop type if exists __t;
execute format('create type __t as ("user" text, %s)', column_list);
end
$$ language plpgsql;
-- 返回实际结果
select * from crosstabquery(null::__t);
user | 2021-02-01 | 2021-03-01 | 2021-05-01 | 2021-06-01
------+------------+------------+------------+------------
A | 10 | 20 | |
B | | | 30 | 10
C | | | 5 | 30
(3 rows)

不过如果可以动态生成 sql ，就别用下面这个方案，实在是别扭