很多开发者说自从有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
是的，在一个界面上同时展示可视化表格与代码，而且同时通过表格与代码修改数据，这不就是 Python 与 Excel 的结合吗？
项目地址：https://github.com/ricklamers/gridstudio
我们先看看 Grid studio 的效果到底是什么样的。总体而言，我们既可以通过 Python 加载和处理数据，也能通过「Excel」操作数据。
在 Python 上处理数据比较好理解，表格上处理数据其实非常像 Excel，如下所示为写一个求和公式。
也许我们在表格上改了些数据，那么我们也能导入到 NumPy 数组，并做进一步的运算。
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为什么要创建这个工具？
作者表示，他创建 Grid studio 主要是用来解决数据科学项目中工作流分散的问题，在这种项目中，他要在 R studio、Excel 等多个工具之间换来换去。
在为 gazillionth-time 导出 CSV 文件时，如果行数过高，应用程序窗口就会卡顿。即使是做一些简单的事情，比如读取 JSON 文件，也能把人逼疯。现有的工具无法提供高效工作所需的环境和相关工作流，这也是作者决定构建该工具的原因。他想要创建一个易用的应用程序，可以把数据科学工作流整合进去。
这个工具有何亮点？
Grid studio 是一个基于网页的应用，看起来和 Google Sheets、Microsoft Excel 差不多。然而，它的杀手锏是整合了 Python 语言。
几乎所有使用过计算机的人都会很自然地使用表格来查看和编辑数据。将这个简单的 UI 与 Python 这种成熟的编程语言结合起来简直不要太好用。
用 Python 编写脚本非常简单：只需编写几行代码直接运行即可。
核心集成：读、写
这一 Python 集成的核心是对电子表格的读写接口，它可以在电子表格的数据和 Python 进程中的数据之间建立一个高性能的连接。
可以用以下方式在表格中写入数据：
sheet("A1:A3", [1, 2, 3])
用以下这种方式从表格中读取数据：
my_matrix = sheet("A1:A3")
你可以通过这种简单而高效的方式直接在表格中读取或写入数据，以自动化数据输入、提取、可视化等过程。
编写定制化表格函数
虽然通过一个简单的接口完成读写非常灵活，但有时编写可以直
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接调出的定制化函数也很重要。
除了 AVERAGE、SUM、IF 这些默认函数外，你可能还需要其他函数，那么写出来就好了！
def UPPERCASE(a):
return str(a).uppercase()
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