例如，假设您正在使用自定义 Google 电子表格进行数据存储，在 Python 中创建库存控制应用程序，对于是使用 Google 公式还是在 Python 中以编程方式累加总计，是否存在严格的偏好。
您是否可以想到任何技术原因（除了最大化便利性和最小化复杂性之外）更喜欢一种方法而不是另一种方法？
易于开发：Google Sheets 功能不需要任何功能并且易于调整。虽然必须支持 Python 代码。
电子表格中的数据新鲜度：Google 表格功能会自行更新。您必须重新运行 Python 函数才能获取更新的值。
数据量：批量Google表格功能通常相对较快，例如，当从大量数据计算一个值时。 Python 也应该足够快（有时更快），但您必须首先将所有这些数据加载到 Python 脚本中，这有时可能很慢。
不同计算的数量：拥有大量Google表格功能，特别是如果它们被链接起来并处理大量数据，可能会非常慢（根据我的经验 - 当电子表格冻结时需要几分钟甚至更长时间）。在这些情况下，在 Python 中计算某些步骤或全部步骤要快几个数量级。
整体电子表格设置：在一个链中混合公式和 Python（或 Google Apps 脚本）计算可能具有挑战性。在某些情况下，Python 会尝试访问已部分计算的电子表格，但要么得到不精确的结果，要么需要等待太长时间。如果您使用 Python 将数据写入包含许多公式的电子表格（请参阅#4），则操作可能需要很长时间甚至完全超时。
Python是一种用于数据操作和分析的强大编程语言，它可以让您提供更多的灵活性和控制力。如果您有需要应用复杂计算的大型数据集，这可能是一个优势。
电子表格公式用于简单的逻辑和统计计算，因为如果您已经在电子表格上有要计算的数据，则更容易使用和应用。另外，如果不需要非常复杂的计算。