1. Python和Excel有什么区别？
Python和Excel作为两个独立的工具，在数据处理的应用场景上有很大的不同。Excel主要用于简单的数据分析与处理、制作电子表格、统计分析等工作，而Python则更多地涉及到数据挖掘、机器学习、深度学习等领域，同时具有更强的编程能力和灵活性，可以通过编程实现更复杂的数据处理任务。
在Excel中进行简单的数据统计分析，一些简单的功能操作和数据处理都还是十分方便的。不过在处理大型数据时，Excel往往会因为性能瓶颈等问题而变得十分缓慢，同时在处理更复杂的数据分析任务时，Excel的功能也显得十分有限，很难满足实际需求。而Python则可以通过大量的开源库和编程语言特性，实现更高效、更全面、更自由度的处理。
2. 为什么Python的应用越来越广泛？
Python的应用范围十分广泛，它被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、自动化测试、科学计算、快速原型开发等领域。Python因为易学、易用、强大的开发生态和丰富的社区支持，因此成为了人们进行数据分析和机器学习的流行语言之一。
从技术上来看，Python拥有强大的存储、解析和处理文本文件的能力，可以轻松的对一些非结构化的文档进行处理，比如PDF、Word、HTML等等。同时Python也有许多数据处理的库可以使用，比如NumPy、Pandas等，这些库可以很方便地处理和分析数据，对于金融、商业、生物医药等行业都有着非常广泛的应用。
此外，Python的语法简洁，也为非专业程序员提供了一个更友好的编程环境，可提升开发效率，更快轻松地开发出相对复杂的系统，并且Python跨平台能力较强，可以在多种操作系统平台上进行开发和部署，可以说，Python的强大和灵活性让其在不同行业都受到极大的青睐。
3. Python和Excel相比有什么优势？
3.1 处理效率
Python语言用于数据处理时相比Excel的处理效率更高。因为Python有多进程、多线程和协程的异步编程等技术，可以将任务并行处理或分步执行。而Excel缺少很多并行处理的先进技术，处理大量数据时显得不那么高效。
# Python中使用pandas库处理10万条数据耗时69ms
import pandas as pd
import datetime
file_path = 'data.csv' # 数据文件路径
tic = datetime.datetime.now() # 获取当前时间，用于计时
data_pd = pd.read_csv(file_path) # 导入数据
toc = datetime.datetime.now() # 获取当前时间，用于计时
print("data_pd: ", toc - tic) # 计算用时
# Excel中处理10万条数据估计需要40-60秒
3.2 数据处理能力
Python的标准库。NumPy, SciPy，Pandas等库都提供了跟Excel类似的数据处理、计算、分析功能，并且Python配合可视化库matplotlib，也可以实现数据可视化，Python更加灵活而不像Excel只能实现简单的数据处理和统计。
# Python中使用Pandas库从csv数据中分离出Not Fraud的数据
import pandas as pd
df = pd.read_csv('creditcard.csv')
not_fraud = df[df["Class"] == 0]
print(not_fraud)
# Excel中必须手动筛选，较为麻烦
3.3 数据分析能力
Python拥有较为全面的开源数据分析库，如Matplotlib 和 Seaborn等可视化库，常用的数据分析库如Numpy、SciPy、pandas、statsmodels等等。Python的数据分析能力不仅仅限于简单的数据探索，同时也在机器学习人工智能方面有着广泛的应用。Python也可以调用各种机器学习模型，如支持向量机、逻辑回归、深度学习等算法模型。
# Python中使用sklearn库来训练一个分类器
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 建立一个数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, random_state=1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=1)
# 建立一个神经网络分类器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
# 开始拟合数据
clf.fit(X_train, y_train)
4. 结论
Python和Excel都有各自的优缺点，对于简单且小规模的数据处理任务，Excel依然是一款十分优秀的工具；但对于复杂和大规模的数据处理和分析任务，Python则因为其灵活性、高效性和强大的数据处理和数据分析能力而显得更具优势。因此，Python的出现与应用，扩大了数据处理的范围和应用的深度，让数据处理变得更加简单、高效，并且提升了行业的数据挖掘和分析水平。