Excel’de Python Kullanılabilir mi?

Microsoft Excel’e Bir Alternatif

Şimdiye kadar, milyarder CEO’lardan finans sektöründe çalışan stajyerlere kadar herkesin Microsoft Excel kullandığını fark etmiş olmalısınız. Temel veri işleme, sayıları hesaplama, elektronik tablolar oluşturma ve düzenleme, bu sektörde çalışırken herkesin yaptığı gerekli ve zorunlu görevlerden bazılarıdır. Ve bu görevleri yerine getirmek için kullandıkları bir numaralı kaynak her zaman Microsoft Excel’dir.

Ancak bu, Microsoft Excel için alternatif olmadığı anlamına gelmez. Aslında, sonsuz sayıda başka elektronik tablo programı vardır. Verilerinizi diğer yazılımlarda işlemeniz için daha kolay ve hızlı yollar vardır. Zamandan tasarruf etmek ve veri işlemeniz için daha fazla enerji kazanmak için buradaki anahtar kelime ve terim programlamadır.

Python: En Yararlı Programlama Aracı

İnternetteki en popüler programlama dilini kullanabilirsiniz: Python. Bu açık kaynaklı programlama dili, web siteleri oluşturmak, sunucular oluşturmak ve karmaşık ve büyük işlemlerde görev almak için kullanılır. Kod yazmak ve yönetmek, hayatı boyunca hiç programlama yapmamış olanlara karmaşık gelse de Python öğrenmek o kadar da zor değil. Özellikle de deneyimli Microsoft Excel kullanıcıları için!

Python’un finans sektörüne entegrasyonu sürpriz olmamalı. Akıllı telefonlar için uygulamalar ve Mac ve Windows işletim sistemleri için programlar oluşturmanın yanı sıra, büyük miktarlarda verinin işlenmesinde ve analiz edilmesinde de kullanılmaktadır. Belki de Python’un oynadığı en büyük rol bankacılık ve kripto para işlemlerinde görülebilir. En büyük bankacılık yazılımlarından bazıları Python kullanılarak oluşturulmuştur ve altyapılarında Python halen kullanılmaktadır.

Verimli, esnek ve daha da önemlisi güçlü olması nedeniyle, kripto para birimi ticaretinde ve işlemlerinde de yoğun olarak kullanılmaktadır. Son on yıl bize kripto para birimlerinin dünyadaki diğer tüm para birimlerinden anında nasıl daha değerli hale gelebileceğini gösterdi. Ve bu yükseliş bu on yılda da devam edecek. Python, kullanıcıların bir düğmeye dokunarak veya bir tıklamayla kripto para birimleri alıp satabilecekleri bu platformların güvenliğini ve tutarlılığını sağlarken bu alanda kalmalıdır.

Herkesin Öğrenebileceği Bir Dil

Python programlama dili ile neler yapılabileceğini okumak, ‘bu aracı sadece dahiler kullanabilir’ izlenimi yaratabilir. Bu tamamen yanlıştır. Siz, evet SİZ, sadece birkaç kurs alıp öğrenmeye ve kod yazmaya başlayabilirsiniz. Python’u ne kadar öğrenmeniz gerektiği konusunda birçok farklı görüş ve tahmin var. Bazı deneyimli yazılımcı ve bilgisayar programcılarına göre, dilin en temel özelliklerini sadece iki haftada öğrenebilirsiniz. Eğer devam etmek ve daha fazla deneyim kazanmak istiyorsanız, altı ila sekiz hafta içinde programlama diline alışabileceğinizi belirtiyorlar.

Python öğrenmeyi bir hobi olarak benimseyerek kendi uygulamanızı, kendi programınızı, kendi web sitenizi vb. oluşturabilirsiniz. Ve buna ek olarak, zaten hevesli bir Microsoft Excel kullanıcısıysanız, veri işleme ve analiziniz için Python öğrenmek çok daha kolay olacaktır!

Bu blog yazısının ilerleyen bölümlerinde bir Microsoft Excel kullanıcısı olarak neden Python öğrenmeniz gerektiğini okuyacak ve iki yazılımın detaylı karşılaştırmalarını bulacaksınız. Ancak Python’un temel bilgilerini ve terminolojisini bilmiyorsanız kodlama öğrenmeye çalışırken uykusuz geceler geçirebilirsiniz. Bu nedenle Python’da en sık kullanılan 11 anahtar kelimeyi görebileceğiniz ilk bölümü inceleyebilirsiniz.

Python Terminolojisinde En Sık Kullanılan Anahtar Kelimeler

Bir programlama dilinde yazmak için önce o dili okumayı öğrenmeniz gerekir. Neyse ki tek satır kod yazmamış olanlarınız için Python deyim tabanlı bir dildir. Bu, hem okunabileceği hem de kelimelerle yazılabileceği anlamına gelir. Bu önemlidir, çünkü elbette yazacağınız kodun bir kısmı matematik ve temel işlemleri içerecektir; ancak basit ifadeler ve kodlar (çoğunlukla) İngilizce dilinde yazıldığı gibi var olabilir. Python’un öğrenilmesini kolaylaştıran şey budur, sıfırlar ve birler değildir. İkili değildir. Yazılı bir programlama dili olmasına rağmen yine de detaylı ve kapsamlı özelliklere sahiptir.

Python’un ayrıntılı dili birçok kategori içerir. Konvansiyonlar, anahtar kelimeler, değerler, istisnalar ve liste uzayıp gidiyor. Bu bölümde 11 farklı anahtar kelime keşfedeceksiniz. İlkine geçmeden önce, bir anahtar kelimenin gerçekte ne olduğunu tanımlayalım.

Python’da bir anahtar kelime, belirli bir amaca atanmış bir kelimedir. Python kullanıcısı olarak siz, bu anahtar kelimenin ne yaptığını veya nasıl çalıştığını değiştiremezsiniz. Sadece onu kullanmak isteyip istemediğinizi seçebilirsiniz. Şimdi, ilk temel anahtar kelime ile başlayalım!

• eğer:

Microsoft Excel’deki temel formülleri VBA (Visual Basic for Applications) aracılığıyla kullandıysanız, IF işlevini de kullanmışsınızdır. Bu anahtar kelime, kendisinden sonra gelen ifadenin ‘doğru’ veya ‘yanlış’ olup olmadığını kontrol eder.

• true:

‘true’ değeri, kendisinden önceki ifadenin doğru olduğunu gösterir.

• yanlış:

‘false’ değeri ifadenin yanlış olduğunu gösterir. Bunlar en yaygın olarak ‘if’ anahtar sözcüğü ile kullanılır. Aşağıdaki gibi satırlar:

if İSTATİSTİK true

veya

if STATEMENT false

kodun bir görevi çalıştırmaya devam edeceğini gösterir.

• hiçbiri:

Ve bir de ‘none’ var. none değeri herhangi bir değer belirtmez. ‘none’ değeri kullanıldığında ifade ‘yanlış’ olarak kabul edilse de, ifadeyi değersiz hale getirecektir.

• öteki:

‘else’ anahtar sözcükleri ‘if’ anahtar sözcüğünün tersi olarak çalışır. İfadeleri sınırlandırma işlevi görür. Anahtar kelimelerin bir örneği aşağıda bulunabilir:

else true if STATEMENT-A false

Bu kod satırı, “STATEMENT-A” yanlışsa diğer ifadelerin (else) doğru olacağını belirtir. Ayrıca bazen either…or benzeri fonksiyonlarda da kullanılır.

• değil:

Bu anahtar sözcük kendisinden sonra gelen her şeyi olumsuzlar. İfadelerin değerini tersine çevirir. Örneğin:

BEYAN-B doğru

BEYAN-B değil

Gördüğünüz gibi “İFADE-B” bu değer verildiğinde ‘doğru’ olarak kabul edildi. Ancak bir sonraki kod satırında ‘not’ anahtar sözcüğünün kullanılmasıyla İFADE-B’nin değeri ‘false’ haline getirilmiştir.

• ithalat:

Verilerinizi Python kodunuza da kolayca getirebilirsiniz! ‘import’ anahtar kelimesi ile Excel dosyalarınızı okuyabilir ve üzerine yazabilirsiniz. Python’da openpyxl kullanarak Excel dosyalarını okuma hakkında detaylı bilgiyi ilerleyen bölümlerde bulabilirsiniz.

• kimden:

Bu anahtar kelime çoğunlukla ‘içe aktar’ işlevi ile kullanılır. Modüllerinizi, dosyalarınızı ve verilerinizi nereden içe aktarmak istediğinizi seçebilirsiniz.

• as:

Bu anahtar kelime dosyanız, modülünüz veya verileriniz için yeni veya alternatif bir isim oluşturur. Aşağıda bir örnekte görülebileceği gibi ‘import’ fonksiyonu ile de kullanılır:

import DOSYA as DOSYA-YENİ

Bu şekilde orijinal dosyayı içe aktarabilirsiniz ve verileri Python’a aktardığınızda, dosyanız (veya en azından takma adı) “DOSYA-YENİ” olarak adlandırılacaktır.

• deneyin:

Bu fonksiyon, koddaki ifadeleri veya eylemleri ‘denemek’ ve test etmek için kullanılır. Oldukça çok yönlü bir anahtar kelimedir, bu da bir dizi başka ve farklı anahtar kelime ile de kullanılabileceği anlamına gelir.

if BLOK-A false

dene:

BLOK-B

Bu kod satırı, sonda yazılan kodun “BLOK-A “yı yanlış olarak değerlendirdiğini, ardından kodun “BLOK-B “yi test edeceğini gösterir.

• hariç:

Bu anahtar sözcük, farklı nesneleri veya ifadeleri bir görevden hariç tutar. Örneğin, “BLOCK-C” adlı kod satırını test etmek istiyorsunuz. Ancak, “BLOCK-C” içinde bulunan “STATEMENT-A “yı hariç tutmak ve dışarıda tutmak istiyorsunuz. Bu görev için kod satırı şöyle olabilir:

dene:

BLOK-C

hariç:

BEYAN-A

Python Kullanmaya Başlamadan Önce

Doğru Verileri Bulun

Verileri ister bir Microsoft Excel dosyasına ister Python koduna yerleştiriyor olun, veriye ihtiyacınız olacaktır… çok fazla veriye. Verinizin miktarı önemsizdir, verinizin kalitesi her zaman en önemli faktör olacaktır. Finans sektöründe çalışıyorsanız, koyduğunuz verilerin ne kadar önemli olabileceğini bilirsiniz. Sizin ve şirketinizin finansal geleceğini kelimenin tam anlamıyla yapabilir veya bozabilir. Bu nedenle doğru verileri toplamanız önemlidir. Elinizdeki verileri doğrulamak için .xls ve .xlsx dışında .txt ve .csv gibi diğer formatlardaki dosyaları aramaktan çekinmeyin.

Dosyanızı Ayarlama (Python’dan Önce)

Elektronik tablonuzu Python’a aktaracağınızı biliyorsanız, aşağıda listelenen bazı temel biçim ilkelerini göz önünde bulundurmalısınız.

• Başlık

Elektronik tablonuzun ilk satırı yalnızca başlığınızdan oluşmalı ve başka hiçbir şey içermemelidir. Hesap tablonuzu Python’a aktardığınızda, program ilk veri satırını başlığınız olarak kabul edecektir.

• Boşlukların Önlenmesi

Kodunuzda veya verilerinizde boşluk kullanmayın. Verilerinizdeki isimler, ifadeler ve değerler ile boşluk kullanmamalısınız. Eğer kullanırsanız, Python verilerinizin her öğesini ‘ayrı’ olarak değerlendirecektir. Düzgün çalışmayacaktır.

• Underscores Her Yerde!

Boşluk kullanmamaktan memnun değilseniz, farklı kelimeleri birleştirmek için alt çizgi kullanın. İsterseniz tire de kullanabilirsiniz.

• Yorumları ve Notları Kaldırma

Verilerinizi Python’a aktarmadan önce, dosyanıza eklenen tüm yorumları ve notları ortadan kaldırın. Aksi takdirde, tüm yorumlarınız Python kodunda gösterilecek ve hem programın hem de sizin kafanızı karıştıracaktır.

• Semboller

Python programında farklı işlevlere sahip olmaları nedeniyle kullanmaktan kaçınmanız gereken bazı semboller vardır. Bu semboller bunlarla sınırlı değildir:

? (soru işareti),
$ (dolar işareti),
% (yüzde sembolü),
^ (şapka), & (ve sembolü),
( ) (parantezler),
# (sayı işareti [genellikle hashtag olarak bilinir]),
* (yıldız işareti),
/ (eğik çizgi),
\ (ters eğik çizgi),
[ ] (köşeli parantezler) ve
{ } (küme parantezleri).

• Dosyanızı Kaydetme

Her şeyden önce, kaydetmeyi unutmayın. Asla! Bu yüzden şu anda kullandığınız elektronik tablo programında “Otomatik Kaydet” işlevini açmalısınız. Python’un verilerinizi kolayca işlemesini istiyorsanız, Microsoft Excel dosyanızı her zaman .txt biçiminde kaydetmeyi seçebilirsiniz. Bunu “Dosya” sekmesine gidip “Farklı Kaydet “i seçerek ve dosyanızı kaydetmek istediğiniz formatı seçerek yapabilirsiniz.

• Front-End ve Back-End

Hiç “front-end” ve “back-end” geliştirici terimlerini duydunuz mu? Python bu kategorilerden hangisinde değerlendirilir? Bu iki terim arasındaki fark, ön uç geliştirmede, geliştiricilerin ve programcıların kullanıcıların gördüklerini kodlamasıdır.

Bir web sayfası düşünün: Metinler, resimler, görüntüler, düğmeler, bağlantılar vs. var. Şimdi, ne gördüğünüz ve nasıl gördüğünüz ön uç geliştiricilerin işidir. Ve bunu başarmak için HTML ve JavaScript gibi programlama dillerini kullanırlar.

Arka uç geliştiricilerin ne yaptığını anlayabilirsiniz: Kullanıcıların görmediği şeyleri kodlarlar. Bunlar, web sitesi ve üzerinde çalıştığı sunucu için güvenlik prosedürlerini, işlem ayrıntılarını ve kod içinde çalışan herhangi bir şeyin tüm iç işleyişini içerir. Arka uç geliştiricileri Python ve C (C+ ve C++) gibi programlama dillerini kullanır. Artık Python konusunda uzman olmanın sizi bir arka uç geliştiricisi yaptığını biliyorsunuz!

Python Kullanarak Excel Dosyalarınızı Nasıl Okursunuz (openpyxl ile)

Bu bölümün başlığını okumak biraz kafa karışıklığına neden olabilir, bu tamamen anlaşılabilir bir durumdur. Bu yüzden, bazı kod örnekleri göstermeden önce temel bilgilerle başlayalım. Excel dosyanızı Python’da okumak ve tüm verileri görmek için, onu içe aktarmanız ve ardından görmek istediğiniz değerleri ve hücreleri döndürmeniz gerekir. Python size her satır ve sütundaki her hücreyi aynı anda göstermeyecektir. Bunu bir kod yazarak yapabilirsiniz ; ancak, elektronik tablonuzdaki her veriyi içe aktardığınızda size otomatik olarak göstermeyecektir. İşte bu kadar.

Aklınıza takılabilecek diğer soru ise: Openpyxl nedir? Hadi cevaplayalım. Openpyxl, .xls, .xlsx, .xlsm, .xltx ve .xltm biçimlendirilmiş Excel dosyalarını okumanızı ve üzerine yazmanızı sağlayan bir Python aracıdır.

Şimdi, neyin ne olduğu konusunda kafanızdaki tüm karışıklık ortadan kalktıysa, bazı elektronik tabloları okumaya başlayalım!

İlk olarak elektronik tablonuzu açmak için, önceki bölümlerde yer alan anahtar sözcüklerden bazılarını uygulayabilirsiniz. Diyelim ki Excel dosyanızın adı ‘test’ olsun:

from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename = ‘test.xlsx’)

Bu basit kod, hesap tablonuzu openpyxl yardımıyla Python’da açacaktır. Dosyanızdaki ‘sayfaları’ görmek ve birini seçmek için aşağıdaki kodu kullanacaksınız:

çalışma kitabı.sheetnames

[‘Test Sayfası 1’] [‘Test Sayfası 2’]

Bu ‘workbook.sheetnames’ kodu size sahip olduğunuz tüm sayfaların adlarını gösterecektir. Sayfaların adını bilmiyorsanız, aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz. Veri içeren ilk sayfayı seçer:

sayfa = çalışma kitabı.etkin

<Çalışma Sayfası ‘Test Sayfası 1’>

Bu kod, mevcut ilk sayfanın ‘Test Sayfası 1’ olarak adlandırıldığını ve okumanız için seçildiğini gösterir.

Diyelim ki tüm çalışma sayfası kripto para birimlerinin değerlerinden oluşuyor. Yani, sayfanın ilk hücresi (A1 olan) ‘Bitcoin’ kelimesini içeriyor. Bu veriyi döndürmek ve Python’da okumak için kodunuz şöyle bir şey olacaktır:

sheet[‘A1’].value

‘Bitcoin’

Gördüğünüz gibi, hücre numarasını yazdıktan hemen sonra ‘.value’ kodunu koymanız gerekir. Bir hücredeki veriyi görmenin diğer bir yolu da verinin bulunduğu satır ve sütunları yazmaktır:

sheet.cell(row=1, column=1).value

‘Bitcoin’

Belirli bir hücrenin verilerini döndürmek için hangi yöntemi kullanırsanız kullanın, tüm görevin çalışması için ‘.value’ kullanmanız gerekir.

Bu süreç kafa karıştırıcı ve karmaşık görünebilir; ancak, bu adımları izler ve hazırlıklı olursanız, bunu başaracaksınız!

Neden (Bir Microsoft Excel Kullanıcısı Olarak) Python Kullanmalısınız

“İşimde Python kullanmıyorum, neden umurumda olsun ki?” diye düşünüyor olabilirsiniz. Haklı olabilirsiniz… şimdilik. Eğer iş yerinizde Python ya da başka bir programlama dili kullanmıyorsanız, bu 10 yıl sonra da böyle olacağı anlamına gelmez. Excel şu anda dünyanın en popüler hesap tablosu programı ve en çok kullanılan programlardan biri olabilir. Ama yakın gelecekte Python onun yerini alırsa ne yapmayı bekliyorsunuz? Hala ‘umurumda değil’ diyebilecek misiniz?

Kodlama Her Yerde

Kodlama geleceğin içinde değil; kodlama geleceğin içinde. Dijital çağda, kullandığınız her cihazın özünde kodlama var. Bir geliştirici, bilgisayarınıza veya telefonunuza uygulamalar ve işlemler kodladı, böylece onunla çalışabilirsiniz. Bir geliştirici, internette sörf yapabilmeniz için internet tarayıcınızı kodladı. Bir geliştirici internetin kendisini inşa etti! Ve şu anda okumakta olduğunuz bu web sitesini de bir geliştirici kodladı. Görseniz de görmeseniz de kodlama her yerde ve sürekli gelişen dünyada daha da artacak.

Makine öğrenimindeki başarılar, çevrimiçi herhangi bir şeyi indirebilmeniz, mesajlaşma uygulamanız, tüm dijital yaşamınız, kripto para biriminiz, Dünya’nın yörüngesinde dönen uzay gemisi, her küçük ve inanılmaz derecede büyük başarı kodlama sayesindedir.

Ve bir an için bile ‘öğrenmesi zor’ olduğunu düşünmeyin. Microsoft Excel’de fonksiyonları ve formülleri yazabiliyorsanız, Python’da kod yazmak için fazlasıyla niteliklisiniz demektir. Aslında VBA programlama dilini öğrenmek Python dilini öğrenmekten daha zor kabul edilir. Python size sıfırları ve birleri değil, yazmanız gereken gerçek işlevsel kelimeleri gösterir!

Veri Analizi için Hangisini Kullanmalısınız? Excel mi Python mu?

Temel Veri İşleme

Verilerinizi işlemek için kod veya formül yazmakla ilgilenmiyorsanız, Excel kullanımı daha kolay bir araçtır. Yapabileceğinden daha fazlasını vaat etmez. Ayrıca, Excel için öğrenme eğrisi yoktur. Yazılımı satın alıp indirebilir ve hemen kullanmaya başlayabilirsiniz. Hesaplamalarınız için bazı temel formülleri kullanmak istiyorsanız, bunun için eğitimleri izlemeniz veya okumanız sadece birkaç dakikanızı alacaktır.

Öte yandan, Python ağır bir programlama dilidir. Temel veri işleme ya da temel herhangi bir şeyle ilgilenmez. Excel’in aksine, kesinlikle olması gerektiği gibi bir öğrenme süreci vardır. Önceki bölümlerde de belirtildiği gibi, Python programlama dilinin ve kodlamanın özünü kavramanız en az birkaç hafta alacaktır. Yani, Excel bu kategoride kazanıyor.

Fiyat

Sürpriz olarak gelebileceği gibi, Python’u kullanmak ücretsizdir! Programın kendisine eşlik eden devasa kütüphanelere sahip açık kaynaklı bir programlama dilidir. Ve yazılımın açık kaynak yönü onu daha erişilebilir kılıyor. Hiç video oyununuz için bir yama indirdiniz mi veya telefonunuzdaki uygulamalardan birini güncellediniz mi? Python’un açık kaynak özelliği geliştiricilerin, evet sizin bile, kendi güncellemelerini ve iyileştirmelerini oluşturmalarına olanak tanır. Ayrıca hataları ve hataları çok daha iyi ele alır.

Ancak Excel’in bir bedeli vardır. Microsoft’un Office 365 paketine dahildir. Microsoft geliştiricileri ve programcıları her üç yılda bir satın alınabilir bir güncelleme sunsa da; Excel hiçbir şekilde açık kaynaklı bir yazılım değildir. Someka’nınki gibi herhangi bir üçüncü taraf şablonunu indirebilirsiniz, ancak hiçbir geliştirici programın kodunu geliştiremez. Bu da Python’un fiyat kategorisinde açık ara önde olduğu anlamına geliyor.

Büyük Miktarlarda Verinin İşlenmesi

Elbette Excel güçlü bir araçtır. Ancak, hiç milyonlarca satır veri içeren bir Excel dosyası veya birden fazla dosya ile çalışmayı denediniz mi? Eğer denediyseniz, programın kullanımından memnun kaldınız mı? Excel’deki geniş veri havuzu arasında hata yapmak kaçınılmazdır. İşin en kötü yanı, hatayı bulduğunuzda, bunu bir Excel dosyasında düzeltmenin daha da büyük bir kabus olmasıdır. Ve sonsuz çalışma sayfasına sahip birden fazla dosyanız varsa, tek tek hataları bulmak zaman alıcı ve enerji kaybettirici bir süreçtir.

Python, verilerle etkileşime giren bir arayüze sahip olmadığı için veri miktarından etkilenmez. Sadece sorgularınızla çalışır; bu da uzun elektronik tablolar da dahil olmak üzere birden fazla büyük dosyayı birleştirmeyi çok daha kolay ve hızlı hale getirir. Hiç şüphesiz, Python büyük miktarda veriyi işleme konusunda pastayı alır.

Entegrasyonlar ve Bağlantı

Python, birçok farklı alanda birçok farklı uygulama ve yazılım ile ‘köprü’ rolü oynar. Excel’in kendi dosya formatları olan .xls ve .xlsx formatları da dahil olmak üzere çeşitli dosya formatlarıyla da çalışır. Python, SQL gibi diğer programlama dilleri ile entegre edilmiş ve Uygulama Programı Arayüzleri (API’ler) ile etkileşime girmiştir. Ayrıca açık kaynak özelliği sayesinde programdaki veriler kaydedilebilmekte ve bulutlara gönderilebilmektedir. Bu sayede çalıştığı veri kümelerine internet üzerinden erişilebilmekte ve Excel’in sağlayamayacağı düzeyde bir bağlanabilirlik sağlamaktadır.

Bağlantı ve erişilebilirlik Excel’in aşması gereken en büyük engeller olmuştur. Google Sheets kullanıyorsanız .xls veya .xlsx dosyalarınızı çevrimiçi olarak yükleyebilir ve çalışanlarınızla gerçek zamanlı olarak düzenleyebilirsiniz. Şu an itibariyle Excel, işbirliği araçlarını geliştirme konusunda hala geride. Dolayısıyla, Python bu kategoride de kazanan.

SON SÖZLER

Sonuç olarak, Excel dünya çapında en popüler programlardan biridir. Öğrenmesi ve kullanımı kolay olduğu için basit görevleri olan insanları kendine çeker. Öte yandan Python, veri işleme konusunda hiç durmayan bir makine gibidir. Bu nedenle, veri analiziniz için programlardan yalnızca birini kullanmak istiyorsanız, Python’u seçmeyi tercih etmelisiniz.

Bu blog yazısı, diğer yazılım yerine hangisinin kullanılacağını ayrıntılı olarak açıklamaktadır. Ancak, her ikisini de kullanmak mümkündür! Her ikisinin de mükemmel olduğu farklı amaçları var, bu yüzden Someka’nın blogunda Python kodlarını kullanırken Excel’de gerçek zamanlı hisse senedi fiyatlarını nasıl alabileceğinizi anlatan bir yazı var! Blog yazısını buraya tıklayarak kontrol edebilirsiniz.