挺想回答一下这个问题的。
我是非码专业，从2019年开始接触python。
一开始其实需求非常简单，就是为了处理大量的Excel表格。其实本来四大的工作经历已经让我excel的水平比较高了，各种跨表定位、查询，复杂的字符串操作，还有vba函数都可以处理。但是python铺天盖地的宣传还是让我觉得，好像有必要学习一下这个工具。所以就简单学习了一下语法，开始一边学一边写了。
第一阶段-单机脚本：
我遇到的第一个场景是这样的：公司的某个银企直连支付平台需要维护全国所有银行的所有支行的“联行号”或者说是大额支付行号，这个行号是人行下发的，数据量大概在20万条记录左右。本来处理这个事情很简单，把数据全部导入excel，然后匹配一下看看新的数据新增了哪些，变更了哪些，然后去系统里面更新就可以了。但是这样做有个问题，一个是excel处理这个量的数据会非常卡，有时候甚至运算到一半直接崩溃（8G内存办公电脑）。第二个是即使简单的vlookup还有大量的同事不会用，所以如果每次都是excel来处理活就砸在自己手里了，工作安排也没有任何风险冗余。所以我就面向百度编程，靠调包平凑了一个脚本出来，没有UI，没有设计结构，一个py文件处理所有流程，然后把执行py文件的bat也放在一起作为入口：
而脚本写的也完全没有任何规范，变量随意命名，面向过程变成：
但是至少，可以稳定的运行，而且考虑到excel动辄需要五分钟十分钟的运算，啥都不能干，这个脚本至少可以稳定的在一两分钟内跑完。
完成这个脚本以后，我只需要每周执行一下bat文件，非常舒服，让我一下尝到了python开发的甜头，从此看啥都是个钉子，开始自己折腾。
第二阶段-内网爬虫：
自从成功调用excel相关的python包以后，就一直停滞在使用python操作excel，说实话，对于一般的工作场景来说，其实效率并没有高。就像上面的例子说的那样，可能本来十分钟的活，做好以后只需要几秒，但是自己敲代码可能搞不好就要半天。所以渐渐的觉得自己是不是舍近求远了。
然后突然有一天，主管机关来检查了，需要查看我们报销流程的审批情况。检查人员挑了五六十条流程，要看系统审批记录。这个其实本来应该是信息技术部的工作，可以从流程引擎相关的数据库表里面导出记录来。但是呢主管机关是财务条线的，他们的要求很简单，只要看页面上打印下来的审批记录，不要看数据库的数据。信息的同事觉得，这不是“给我切十斤寸金软骨”的抬杠需求码，直接就反馈说做不了，要么给个权限到系统里面自己看吧。可是我们不敢得罪检查人员啊，领导一拍桌子说，自己给他们导吧！活就到我手上了。
如果真的手工做，我估摸着要搞一两个小时，时间长不说还非常无聊。然后我想起python不是卖课的时候一直号称适合做爬虫吗。这不巧了吗。
马上打开编程环境：百度。然后了解了一下爬虫，啊不是，了解了一下几个可以操作浏览器的包的使用方法。再次开始掉包侠的工作。
这次非常有趣，爬虫常见的比较难处理的情况在我这边都不存在，首先是用户登录，我们因为是内网业务所以没有任何反爬措施，直接提交用户名和密码就能登录。甚至，我都不需要登录，因为是一次性拉去页面信息，我为了“敏捷开发”，甚至直接F12查了登陆以后的cookie，然后带着cookie发起请求。然后，幸运的是我们的内网业务系统，URL非常规范，我甚至可以根据检查人员给的单号直接拼出URL，访问也非常方便。最后，页面结构也非常规范，我可以使用浏览器自带的xpath功能，通过复制粘贴定位元素，模拟鼠标点击。整个工程没有任何难点，代码风格依旧保持乱写的状态：
甚至主要功能是网上抄的
不管写的怎么样，效果还是非常好的。特别是当我们把所有的pdf打包好了交给检察人员，他们又给了我们一个清单，还要再补充百八十个样本的时候，心情那个舒畅啊。
从此，我开始对网络感兴趣，意识到单机的python脚本能力实在有限。所以囫囵吞枣地大概的了解了一下TCPIP协议，了解了一下HTTP协议。本意是为了防止以后爬虫的时候出现百度都不知道怎么百度的情况，却意外的让我前进到第三个阶段。
第三阶段-建立服务：
其实随着写的爬虫和excel脚本越来越多，同事也会不断的问我要一些工具，让他们也可以用用。单怎么让他们使用其实蛮困扰的。bat的问题是需要在别人的机器上配置python环境，而且几乎不能交互。所以后来就想到了用pyinstaller打包。打包的问题也不少，文件大就不说了，毕竟整个python解释器都在里面，最大的问题是比较简单的UI库都太丑了。我当时主要写的是Tkinter，一股浓郁的win98风格。同事看到了第一反应就是，你这个老古董，不太敢用啊。
我就想那别人怎么搞，难道只能自娱自乐吗。
大佬们的答案都一样，起一个服务，用前端作为UI呀。这样完全不用考虑用户环境，而且只要一个浏览器就行了。
我一听，这个方案，非常优雅。
说干就干。我的需求就是要“敏捷开发”，毕竟我只有一个人，而且码代码也有不是我的本职工作，所以就选用了Flask架构，一行代码起一个服务。前端我不懂，就不考虑美观，css和js都几乎为0的情况下，做了一些堆砌控件的“前端”；后端数据库我也不懂，但是不要紧，我的业务数据量都非常小，可以用python的pickle作为永久层，查数据就用字典，非常方便。展现出来的效果大概是这样的，页面虽然依旧是几十年前的风格，但是同事发现可以通过浏览器访问，觉得非常高级：
使用了jinja模板，所以预览的时候有奇怪的变量
而项目文件夹有大量的pkl文件：
非常丑，但是别人看不见。
而因为集成的功能也越来越多，至少这次开始，注意到了代码的质量，比如分割功能块啊，函数出入口标注变量类型啥的，以免写道后面自己都忘记了：
随着挂载的功能数量越来越多，突然觉得既然已经做到这一步了，不如就好好的做成一个项目，于是就只能逼着自己去学一些JS，CSS之类的前端基础，还有后端的SQL和python-sqlalchemy这类的包。
第四阶段-内网服务&RPA：
既然气氛已经烘托到这里了，那就只能把整个项目好好的完善一下，首先是前端，通过网上抄一些js动画，还有做一些简单的“扁平化风格”的按钮：
后端也鸟枪换炮，不再使用pickle做永久层，而使用正经的mysql来储存，并且尝试使用sqlalchemy的ORM工具：
这样检查、修改都非常方便。
到这里为止，我自己部署的服务已经囊括了财务日常工作需要做的大部分内容，包括自动生成结账分录，推送到财务系统，打印流水、打印凭证及匹配银行回单等等等等，我每天的日常工作其实已经基本没有了。
回到最初的问题，其实如果以兴趣为导向，python真的是一个非常容易上手，功能又很强大的工具。Python能做什么，取决于你想要做什么，在数字的世界中，你只要投入足够的精力在某个工具上，一定会给你值得的回报。
与君共勉。
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