liantian

......真想偷看，不会留下浏览记录作为痕迹吧。

@lysS 没啥好比较的吧。
不服跑个分，不是既没用，但也很正常的事情么。

你说那些什么人性化，什么使用习惯的问题，更难量化。还不如跑个分。


正因为我不怎么用 Excel 也不怎么用 WPS 。(平均每日使用时间少于 1 分钟)，所以才想到找个 benchmark 来试试....


然后出乎意料...233..

@Nich0la5 不是启动速度。。是启用宏，然后跑分的速度。

@zhangxs1989 别别别.....

这有啥可打起来的。

快这么多倍，你就不好奇背面的原理、优点、缺点么。


我是不做 C++也不做 VBA ，根本无法理解。

但是我做 Python ，这差距就好比 CPython 和 Pypy 的差距，我觉得差距过大，要么有很多精妙的实现。要么带有很多局限性，比如 Pypy 的兼容性。

@vanton 不是....好久不来 V2EX ，感觉风气有点变化。就是想纯技术上知道....为啥 WPS 快了...


比如“WPS 把宏编译成 JS ，然后 V8 引擎就是很快啦~~” <-- 瞎编的，但是就是想看到类似这样的结论。

@iold @noahhhh @ybbswc @xuc 不是打开 excel 的时间，是启用宏，然后点击运算的时间

@xinghen57 感觉是 cpu 指令集差异...。还在找原因。

我这里 excel 的版本
office 2013 15.0.5397.1002 cpu 是 8250u
office 2016 16.0.4266.1001 cpu 是 i5 - 4590
这两种情况都是 wps 显著快于 excel 。

@bequt @dufu1991 说真的....我用 pycharm/vscode 之类的时间可能是 excel 的百倍..所以本来对这种争辩就是看看就好。对使用习惯并没什么发言权。我日常工作要做的，就是确保 pandas/xlsxwriter 生成的 xlsx 可以被 excel/wps 正常打开，所以电脑里安装了 2 个。而实际上因为我们单位的需求根本没啥格式和图标，导致不管 excel 还是 wps 都一点问题都没有，所以谁好谁坏从来没关心过。

这 benchmark 是从 anandtech 看到的，github 可能搜索习惯的问题...搜到的都是 python 写 xlsx 的 benchmark..。

我就是银行的...很多卡号，看到就知道是那个银行的，自己银行看到后几位，甚至就知道是那个营业部了。

卡号的前 6 位，是 IIN 又叫 BIN，这是国际标准。第 7-8 位，是分行级行所号，这是国标。9-19 位，银行自定。

所以理论上，营业部信息根本不需要。

过去，需要这些信息，一个原因是银行系统的报文格式，基本都是借鉴的 swift 报文格式。在 90 年代末，银行会计系统大集中之前，开户行信息确实是决定这个报文最终由那个机构的调制解调器接受并处理，所以是必要的。其实大概从 2000 年开始，国内各商业银行都完成了数据大集中，这个字段就没有实际意义了。

现在这 2 个信息，主要是为了反误输输和反洗钱

卡号很容易输入错误，所以姓名是防止输错的第一道保险。因为随机错 1-2 位，遇到同名同姓的概率是非常之低的。

转账需要需要开户行，其实是反洗钱反诈骗的目的。这也是为什么现在只有柜台转账需要的原因。主要是减少老年人电信诈骗的风险。具体算法，可以脑洞，我也不负责那块，就不很清楚了。