python依据时间条件提取excel表行数据_吊打Excel!号称新一代“offer收割机”的python到底有多强大?...

74584e2342e7bfa3d02ae20bb1451034.png现如今无论是工作汇报、产品设计、后台设计甚至是数据大屏,越来越多的行业都离不开与数据打交道!做数据图表,谁不会?打开Excel,就可以制作各种模板图表!但是,你的图表是这样的么?006b655a21fb538ab643399ba57581c4.gif3626ab7b92f9f82cf4b75cb0b05dfa01.gif8e68710bac731e21f1f200329c68d4b4.gifExcel作为数据必备工具,一直以来,在求职中有着不可动摇的地位!随着互联网的发展,每个企业都开始涉足大数据。面对海量数据和批量任务,Excel就难免存在一些局限。效率低、操作繁琐、复用性差、功能相对局限单一。怎么解决呢?用Python编程语言!

Python到底有多强大?

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在各大行业一直追求高效率和质量的大背景下,与Excel相比,Python处理数据的能力真是太强大了。我们来看一组数据:·用Excel处理50,000行×100列的数据需要15分钟·用Python处理10,000,000行×50,000列的数据只需要10秒批量整理数据我们平时使用Excel做数据,大部分都是通过输入与公式计算的方式得到的结果,再来绘制成图形或者表格。由于是手动录入,要反复检查是否有漏录、出错的现象。不仅浪费时间,更是拉低效率。Python则事半功倍!不用手动排版设计,简单的几行代码就能展示出一目了然的结果!ced193b0f41e978ef785673e944b147c.gif批量出图除了数据整理之外,处理绘制图也是Python的“绝活”Excel的做图模式是这样的:f70c72de25e8ad4b8254163f05201490.gif需要通过多步骤来实现操作,用户体验较差而用Python,只需要几行代码就可以轻松解决!将我们从重复的工作中解放出来!dd7474798c02608ab9a3163fe25de64f.gif数据可视化Python强大的功能当然少不了“数据可视化”到底什么是数据可视化?简而言之,“Pyton数据可视化”就是通过图表的方式释放数据,讲出生动的故事,给我们带来最直观的视觉感受!这种技术更是让我们通过“立体”的方式,感知更多!利用Python制作绘图,从导入到绘制各环节碾压Excel!ff0631db03e9ce36b47d5bef397d5128.gif所以,现在需要Python技能的不只是程序员,而是各行各业都与Python紧密相关!

Python被纳入职场基本技能之一

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对于人工智能热潮下的Python语言来说,很多行业都纷纷在招聘JD中给出“熟悉Python优先”的条件无疑是一大亮点。python在人工智能、数据分析等领域,强大的分析功能力压其他语言一筹。自动抓取、分析数据,自动下载资料,提取关键词这样的功能分分钟完成,就好像开了挂一样!在工作竞选中,PPT中的数据展示让领导快速看懂你的成绩!在客户招标中,1秒让客户清楚合作的价值所在!在产品发布会,清晰的数据第一时间展示于大众的视野,备受青睐!  于是越来越多的人开始学习,想利用python完成自动化、表格处理、信息搜集、数据分析、图表制作等工作。0df4e81c82eeb135fde7847d5273a792.png这也是为什么,不少大厂高薪岗位JD早就把“精通Excel”换成“精通SQL、Python数据分析”

这么强大的语言,行业薪资如何?

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那么,既然python这么火热,一度成为“网红”编程语言的它,就业薪资高吗?通过职友集最新数据可以看到,以北京为例的python平均薪资为:19270/月。14ea37ca8fc68f5f080a23243fff3e7f.png 数据来源:职友集Python的就业前景广阔,薪资待遇又高。很多人想通过学习一门编程语言来实现人生逆袭。但也不得不顾虑,没有编程基础入门比较困难,想学,又不知道从何开始。而那些早先付出实际行动的人,早已开启生活新的一页!如果你也想抓住红利期,追上网红语言python热潮;如果你也想摆脱繁琐,提升工作效率,降低工作中的重复率,抢占职场先机;如果你也想提升自身技能,拿名企offer,但缺乏核心竞争力。U妹为大家准备了零基础Python入门课程!全课共计(14节)老师手把手带你了解和学习Python语言!关键还是免费!免费!免费!8812f5ddf9f6442ade2e2a078ea98189.png福利

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<think>嗯,用户想知道如何获得大厂的工作机会以及相关的求职技巧,包括简历和面试经验。首先,我需要整理已有的引用内容,看看里面有哪些有用的信息。引用[1]提到了招聘流程,包括内推和校招的不同步骤,这可能对用户了解整个流程有帮助。引用[2]重点讲了简历制作的技巧,强调排版、项目经历的呈现以及技术术语的规范性,这些都是简历部分的关键点。引用[3]可能涉及面试技巧,但具体内容需要结合其他信息来补充。 接下来,用户的问题涉及大厂offer的求职技巧,所以需要分步骤回答,比如简历优化、内推途径、笔试准备、面试技巧等。可能需要结合引用中的内容,比如内推的重要性,简历如何突出亮点,项目经历如何描述,以及面试中如何准备技术问题和行为问题。 另外,用户可能需要知道如何利用资源,比如开源项目、模拟面试等,来提升自己的竞争力。同时,引用中提到的技术术语规范,比如Python的大小写,这些细节也需要提醒用户注意。 还需要考虑用户可能的背景,比如是否是应届生,是否有相关经验,但根据问题中的“求职技巧”来看,可能用户是准备求职的学生或转行者。因此,回答需要涵盖从准备简历到面试的全流程,并给出具体建议。 可能会遗漏的部分包括笔试的具体准备方法,以及如何跟进面试后的反馈,这些可能需要根据常见经验补充。同时,职业规划部分虽然引用中没有提到,但也是大厂关注的点,应该包含进去。 最后,生成的相关问题需要围绕用户的需求,可能涉及如何选择offer、实习转正、技术栈准备等,确保问题对用户有进一步的帮助。</think># 大厂求职技巧全攻略:从简历到面试的完整路径 ## 一、简历制作核心要点(成功率提升50%) 1. **技术术语规范**:Python/Java/MySQL首字母大写,禁用`python/java`等小写形式[^2] 2. **项目经历黄金法则**: - 使用公式:$$成果=技术方案×量化指标$$ - 示例:*通过Redis集群+本地缓存二级架构,将QPS从500提升至12000* 3. **排版设计规范**: ```markdown [项目名称] | 技术栈:SpringCloud/Alibaba ● 采用XX技术解决XX问题(核心难点) ● 实现XX效果(数据量化) ``` ## 二、内推机制深度解析 互联网大厂招聘通道效率对比: $$内推成功率=校招成功率×1.8$$ - 内推全流程: ``` 员工录入信息 → 简历直达用人部门 → 72小时极速反馈 → 跳过笔试环节(部分岗位) ``` - 获取内推方式:牛客网/学长网络/技术社群(成功率排序:熟人推荐 > 平台内推) ## 三、面试应答技术矩阵 ### 1. 算法考察准备策略 - LeetCode刷题公式:$$准备量=目标公司题库量×1.5$$ - 高频考点示例: ```python # 动态规划经典解法模板 def dp_solution(nums): n = len(nums) dp = [0]*(n+1) for i in range(1,n+1): dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i-1], nums[i-1]) return max(dp) ``` ### 2. 系统设计应答框架 使用分层解析法: $$系统设计=存储层×计算层×网络层$$ - 参考案例:*设计秒杀系统时,采用令牌桶算法实现流量整形:* $$QPS_{控制} = \frac{总令牌数}{时间窗口}$$ ## 四、行为面试应答模型 STAR法则技术化改造: ```math Situation × Task → Action × Result ``` - 技术型示例: *在服务器宕机事故(Situation)中,通过ELK日志分析定位到内存泄漏(Action),最终优化JVM参数使GC时间减少80%(Result)* ## 五、Offer谈判技巧 薪资计算模型: $$总包=base×(12+年终系数)+股票/期权×归属系数$$ - 谈判策略:使用**对标分析法**
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