零基础学Python心得|第一篇:从0到1,用代码搞定工作Excel

Hello～ 各位和我一样零基础，想靠Python摆脱重复工作的小伙伴，今天来交第一篇学习心得啦✨

从2026年3月18日开始，我正式踏上了Python学习之路，没有报昂贵的课程，就是跟着B站的免费教程，每天挤一点碎片时间慢慢学——午休时间看知识点，下班之后练代码，哪怕每天只掌握一个小技巧，也觉得很有收获。

作为纯纯零基础小白，刚开始的第一步就犯了难：怎么下载Python？怎么安装Pycharm？它们是什么关系？安装之后怎么配置环境？

Python 和 PyCharm 的下载官网地址分别是：

· Python：https://www.python.org/downloads/

·PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

相信很多新手和我一样，光这一步就卡了好久，反复跟着教程操作，踩了几个小坑，终于把工具都准备妥当，那一刻就觉得，原来零基础也能迈出第一步。

工具搞定后，就进入了基础知识的打磨阶段。没有急于求成，而是一步一步跟着练习：从最简单的变量定义，到整数（int）、浮点型（float）的计算，再到字符串（str）的处理，每天练几道基础题，慢慢熟悉Python的语法逻辑。一开始总记混知识点，比如分不清字符串和数字的用法，写错代码就报错，一度有点挫败，但好在没有放弃，错题多练几遍，慢慢就找到了感觉。

今天，我终于鼓起勇气，把学到的Python知识，用到了实际工作中——这也是我学Python以来，最有成就感的一天！🥳

我设计了一个小例子：根据表格里的Supply(ETA)-Demand数据，判断物料是否能覆盖短缺：如果Cum Delta（累计差值）≥0，就说明supply (ETA)可以cover shortage；如果<0，就还是存在短缺，需要push供应商提供ETA。

具体要实现两个小目标：

1.  找到每个PN（物料号）对应的Cum Delta第一次出现大于0的日期，自动填充到D列（Commitment Date）；

2.  给Cum Delta列做格式化：负数标成红色，正数标成蓝色，一眼就能区分物料短缺和充足的情况。

放在以前，这些工作我只能手动逐行查看，一个表格就要花大半天，还容易出错。但今天，我试着把这个需求完整地发给了AI，一开始生成的代码还有些小问题，要么填充的日期不对，要么颜色标注有偏差，我就根据报错信息，一遍又一遍地和AI沟通调试，修改代码细节，慢慢调整，终于达到了我想要的效果！

当看到代码运行后，Excel里自动填充好了日期，Cum Delta列自动标上了红蓝色，所有物料都一次性处理完成，不用手动操作一步，那种成就感真的难以形容，比完成一项大任务还要开心！

今天零碎时间学会了这些实用知识点，整理成表格分享给大家，零基础也能看懂：

作为零基础学Python的第一篇心得，我最大的收获，不仅仅是学会了几个代码知识点，更重要的是：

❶  不要害怕出错，大胆尝试。哪怕是第一次用代码解决工作问题，哪怕反复调试很多次，只要坚持，总能找到解决办法；

❷  学会借助工具，大胆向AI提需求。AI不是用来替代我们，而是帮我们提高效率的，清晰地描述需求，耐心调试，它就能成为我们学习和工作的好帮手；

❸  虚心向身边的人学习。遇到自己搞不懂的问题，除了问AI，也可以请教身边会Python的同事，多交流、多借鉴，能少走很多弯路。

学习Python的路才刚刚开始，我知道后面还有很多知识点要掌握，但第一次用代码搞定工作的快乐，已经给了我足够的动力继续坚持下去。

最后，也想问问屏幕前的你：你们有没有用Python解决工作小问题的例子？或者有没有想练习的小需求？欢迎在评论区分享，我们一起打卡练习，互相督促，慢慢从零基础变成Python小能手呀💪

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