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Pos()功能在一个字符串中查找所包含的另一个字符串的起始位置。语法Pos ( string1， string2 {， start } )
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参数string1：string类型，指定要从中查找子串string2的字符串string2：string类型，指定要在string1中查找的字符串start：long类型，可选项，指定从string1的第几个字符开始查找。缺省值为1返回值Long。函数执行成功时返回在start位置后string2在string1中第一次出现的起始位置。如果在string1中按指定要求未找到string2、或start的值超过了string1的长度，那么Pos()函数返回0。如果任何参数的值为NULL，Pos()函数返回NULL。用法Pos()函数在字符串查找时区分大小写，因此，"aa"不匹配"AA"。
拓展资料：
公式的运用
一、数字处理
1、取绝对值函数
公式：=ABS(数字)
2、取整函数
公式：=INT(数字)
3、四舍五入函数
公式：=ROUND(数字，小数位数)
二、判断公式
1、如果计算的结果值错误那么显示为空
公式：=IFERROR(数字/数字，)
说明：如果计算的结果错误则显示为空，否则正常显示。
2、IF语句的多条件判定及返回值
公式：IF(AND(单元格（逻辑运算符）数值，指定单元格=返回值1)，返回值2，)
说明：所有条件同时成立时用AND，任一个成立用OR函数。
三、常用的统计公式
1、统计在两个表格中相同的内容
公式:B2=COUNTIF(数据源:位置，指定的，目标位置)
说明：如果返回值大于0说明在另一个表中存在，0则不存在。
如果，在此示例中所用到的公式为：B2=COUNTIF(Sheet15!A:A，A2)
2、统计不重复的总数据
公式：C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8，A2:A8))
说明:用COUNTIF函数统计出源数据中每人的出现次数，并用1除的方式把变成分数，最后再相加。
四、数据求和公式
1、隔列求和的应用
公式：H3=SUMIF($A$2:$G$2，H$2，A3:G3)或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3)，2)=0)*B3:G3)
说明：如果在标题行中没有规则就可以用第2个公式
2、单条件应用之求和
公式：F2=SUMIF(A:A，C:C)
说明：这是SUMIF函数的最基础的用法
五、查找与引用公式
1、单条件查找
说明：VLOOKUP是excel中最常用的查找方式
六、字符串处理公式
1、多单元格字符串的合并
说明：Phonetic函数只能合并字符型数据，不能合并数值。
2、截取结果3位之外的部分
说明：LEN计算总长度，LEFT从左边截总长度-3个。
目录
许多编程语言都有一个特殊的函数，当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Python解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。
尽管如此，为程序的执行定义一个起始点有助于理解程序是如何运行的。Python程序员提出了几种方式对此进行实现。
本文结束时，您将了解以下内容：
Python中的基本main()函数
一些Python脚本中，包含一个函数定义和一个条件语句，如下所示：
此代码中，包含一个main()函数，在程序执行时打印Hello World!。此外，还包含一个条件（或if）语句，用于检查__name__的值并将其与字符串"__main__"进行比较。当if语句为True时，Python解释器将执行main()函数。更多关于Python条件语句的信息可以由此获得。
这种代码模式在Python文件中非常常见，它将作为脚本执行并导入另一个模块。为了帮助理解这段代码的执行方式，首先需要了解Python解释器如何根据代码的执行方式设置__name__。
Python中的执行模式
Python解释器执行代码有两种方式：
更多内容可参考如何运行Python脚本。无论采用哪种方式，Python都会定义一个名为__name__的特殊变量，该变量包含一个字符串，其值取决于代码的使用方式。
本文将如下示例文件保存为execution_methods.py，以 探索 代码如何根据上下文改变行为：
在此文件中，定义了三个对print()函数的调用。前两个打印一些介绍性短语。第三个print()会先打印短语The value __name__ is，之后将使用Python内置的repr()函数打印出__name__变量。
在Python中，repr()函数将对象转化为供解释器读取的形式。上述示例通过使用repr()函数来强调__name__的值为字符串。更多关于repr()的内容可参考Python文档。
在本文中，您将随处可见文件(file)，模块(module)和脚本(script)这三个字眼。实际上，三者之间并无太大的差别。不过，在强调代码目的时，还是存在细微的差异：
“如何运行Python脚本”一文也讨论了三者的差别。
基于命令行执行
在这类方法中，Python脚本将通过命令行来执行。
执行脚本时，无法与Python解释器正在执行的代码交互。关于如何通过命令行执行代码的详细信息对本文而言并不重要，但您可以通过展开下框阅读更多有关Windows，Linux和macOS之间命令行差异的内容。
命令行环境
不同的操作系统在使用命令行执行代码时存在细微的差异。
在Linux和macOS中，通常使用如下命令：
美元符号($)之前的内容可能有所不同，具体取决于您的用户名和计算机名称。您键入的命令位于$之后。在Linux或macOS上，Python3的可执行文件名为python3，因此可以通过输入python3 script_name.py来运行python脚本。
在Windows上，命令提示符通常如下所示：
根据您的用户名，之前的内容可能会有所不同，您输入的命令位于之后。在Windows上，Python3的可执行文件通常为python。因此可以通过输入python script_name.py来运行python脚本。
无论哪种操作系统，本文的Python脚本的输出结果都是相同的。因此本文以Linux和macOS为例。
使用命令行执行execution_methods.py，如下所示：
在这个示例中，__name__具有值'__main__'，其中引号(')表明该值为字符串类型。
请记住，在Python中，使用单引号(')和双引号(")定义的字符串没有区别。更多关于字符串的内容请参考Python的基本数据类型。
如果在脚本中包含"shebang行"并直接执行它(./execution_methods.py)，或者使用IPython或Jupyter Notebook的%run，将会获取相同的结果。
您还可以通过向命令行添加-m参数的方法实现以模块的方式执行。通常情况下，推荐如下方式pip: python3 -m pip install package_name。
添加-m参数将会运行包中__main__.py的代码。更多关于__main__.py文件的内容可参考如何将开源Python包发布到PyPI中。
在三种情况中，__name__都具有相同的值：字符串'__main__'。
技术细节：Python文档中具体定义了__name__何时取值为'__main__'。
当通过标准输入，脚本或者交互提示中读取数据时，模块的__name__将取值为'__main__'。（来源）
__name__与__doc__，__package__和其他属性一起存储在模块的全局命名空间。更多关于属性的信息可参考Python数据模型文档，特别是关于模块和包的信息，请参阅Python Import文档。
导入模块或解释器
接下来是Python解释器执行代码的第二种方式：导入。在开发模块或脚本时，可以使用import关键字导入他人已经构建的模块。
在导入过程中，Python执行指定模块中定义的语句（但仅在第一次导入模块时）。要演示导入execution_methods.py文件的结果，需要启动Python解释器，然后导入execution_methods.py文件：
在此代码输出中，Python解释器执行了三次print()函数调用。前两行由于没有变量，在输出方面与在命令行上作为脚本执行时完全相同。但是第三个输出存在差异。
当Python解释器导入代码时，__name__的值与要导入的模块的名称相同。您可以通过第三行的输出了解这一点。__name__的值为'execution_methods'，是Python导入的.py文件。
注意如果您在没有退出Python时再次导入模块，将不会有输出。
注意：更多关于导入在Python中如何工作的内容请参考官方文档和Python中的绝对和相对导入。
Main函数的最佳实践
既然您已经了解两种执行方式上的差异，那么掌握一些最佳实践方案还是很有用的。它们将适用于编写作为脚本运行的代码或者在另一个模块导入的代码。
如下是四种实践方式：
将大部分代码放入函数或类中
请记住，Python解释器在导入模块时会执行模块中的所有代码。有时如果想要实现用户可控的代码，会导致一些副作用，例如：
在这种情况下，想要实现用户控制触发此代码的执行，而不是让Python解释器在导入模块时执行代码。
因此，最佳方法是将大部分代码包含在函数或类中。这是因为当Python解释器遇到def或class关键字时，它只存储这些定义供以后使用，并且在用户通知之前不会实际执行。
将如下代码保存在best_practices.py以证明这个想法：
在此代码中，首先从time模块中导入sleep()。
在这个示例中，参数以秒的形式传入sleep()函数中，解释器将暂停一段时间再运行。随后，使用print()函数打印关于代码描述的语句。
之后，定义一个process_data()函数，执行如下五项操作：
在命令行中执行
当你将此文件作为脚本用命令行执行时会发生什么呢？
Python解释器将执行函数定义之外的from time import sleep和print()，之后将创建函数process_data()。然后，脚本将退出而不做任何进一步的操作，因为脚本没有任何执行process_data()的代码。
如下是这段脚本的执行结果：
我们在这里看到的输出是第一个print()的结果。注意，从time导入和定义process_data()函数不产生结果。具体来说，调用定义在process_data()内部的print()不会打印结果。
导入模块或解释器执行
在会话（或其他模块）中导入此文件时，Python解释器将执行相同的步骤。
Python解释器导入文件后，您可以使用已导入模块中定义的任何变量，类或函数。为了证明这一点，我们将使用可交互的Python解释器。启动解释器，然后键入import best_practices：
导入best_practices.py后唯一的输出来自process_data()函数外定义的print()。导入模块或解释器执行与基于命令行执行类似。
使用__name__控制代码的执行
如何实现基于命令行而不使用Python解释器导入文件来执行呢？
您可以使用__name__来决定执行上下文，并且当__name__等于"__main__"时才执行process_data()。在best_practices.py文件中添加如下代码：
这段代码添加了一个条件语句来检验__name__的值。当值为"__main__"时，条件为True。记住当__name__变量的特殊值为"__main__"时意味着Python解释器会执行脚本而不是将其导入。
条件语块内添加了四行代码（第12，13，14和15行）：
现在，在命令行中运行best_practices.py，并观察输出的变化：
首先，输出显示了process_data()函数外的print()的调用结果。
之后，data的值被打印。因为当Python解释器将文件作为脚本执行时，变量__name__具有值"__main__"，因此条件语句被计算为True。
接下来，脚本将调用process_data()并传入data进行修改。当process_data执行时，将输出一些状态信息。最终，将输出modified_data的值。
现在您可以验证从解释器（或其他模块）导入best_practices.py后发生的事情了。如下示例演示了这种情况：
注意，当前结果与将条件语句添加到文件末尾之前相同。因为此时__name__变量的值为"best_practices"，因此条件语句结果为False，Python将不执行process_data()。
创建名为main()的函数来包含要运行的代码
现在，您可以编写作为脚本由从命令行执行并导入且没有副作用的Python代码。接下来，您将学习如何编写代码并使其他程序员能轻松地理解其含义。
许多语言，如C，C++，Java以及其他的一些语言，都会定义一个叫做main()的函数，当编译程序时，操作系统会自动调用该函数。此函数通常被称为入口点(entry point)，因为它是程序进入执行的起始位置。
相比之下，Python没有一个特殊的函数作为脚本的入口点。实际上在Python中可以将入口点定义成任何名称。
尽管Python不要求将函数命名为main()，但是最佳的做法是将入口点函数命名为main()。这样方便其他程序员定位程序的起点。
此外，main()函数应该包含Python解释器执行文件时要运行的任何代码。这比将代码放入条件语块中更好，因为用户可以在导入模块时重复使用main()函数。
修改best_practices.py文件如下所示：
在这个示例中，定义了一个main()函数，它包含了上面的条件语句块。之后修改条件语块执行main()。如果您将此代码作为脚本运行或导入，将获得与上一节相同的输出。
在main()中调用其他函数
另一种常见的实现方式是在main()中调用其他函数，而不是直接将代码写入main()。这样做的好处在于可以实现将几个独立运行的子任务整合。
例如，某个脚本有如下功能：
如果在单独的函数中各自实现这些子任务，您（或其他用户）可以很容易地实现代码重用。之后您可以在main()函数中创建默认的工作流。
您可以根据自己的情况选择是否使用此方案。将任务拆分为多个函数会使重用更容易，但会增加他人理解代码的难度。
修改best_practices.py文件如下所示：
在此示例代码中，文件的前10行具有与之前相同的内容。第12行的第二个函数创建并返回一些示例数据，第17行的第三个函数模拟将修改后的数据写入数据库。
第21行定义了main()函数。在此示例中，对main()做出修改，它将调用数据读取，数据处理以及数据写入等功能。
首先，从read_data_from_web()中创建data。将data作为参数传入process_data()，之后将返回modified_data。最后，将modified_data传入write_data_to_database()。
脚本的最后两行是条件语块用于验证__name__，并且如果if语句为True，则执行main()。
在命令行中运行如下所示：
根据执行结果，Python解释器在执行main()函数时，将依次执行read_data_from_web()，process_data()以及write_data_to_database()。当然，您也可以导入best_practices.py文件并重用process_data()作为不同的数据输入源，如下所示：
在此示例中，导入了best_practices并且将其简写为bp。
导入过程会导致Python解释器执行best_practices.py的全部代码，因此输出显示解释文件用途的信息。
然后，从文件中存储数据而不是从Web中读取数据。之后，可以重用best_practices.py文件中的process_data()和write_data_to_database()函数。在此情况下，可以利用代码重写来取代在main()函数中实现全部的代码逻辑。
实践总结
以下是Python中main()函数的四个关键最佳实践：
结论
恭喜！您现在已经了解如何创建Python main()函数了。
本文介绍了如下内容：
现在，您可以开始编写一些非常棒的关于Python main()函数代码啦！
1.把range全部换成xrange
2.生成器，如 list=(item for item in fp)
3.利用psyco库，提高函数和类的运行效率。
4.字符串拼接：尽量少用“+”的方式，而采用''.join ，还有"%s"%i这样赋值的手段
5.函数的开销很大。尽量把循环放在函数内进行。而不要让每次迭代都调用函数。
6.“前提工作”先做好，比如该赋值，该拼接的，然后再引入到函数中，或者进行下面的循环。
7.尽量使用内置方法，因为内置的是C写的，效率肯定高很多
8.每当要对序列中的内容进行循环处理时，就应当尝试用列表解析来代替它，如：[i for i in xrang(10) if i%2==0]
9.学会使用itertools模块。当python中添加了迭代器后，就为常见模式提供了一个新的模块，因为它是以C语言编写，所以提供了最高效的迭代器。
--多记录一些。列表，字符串，字典，xrange,类文件对象，这些都是可迭代对象，换句话说，都可以直接用在for循环中进行迭代，如for item in open('1.txt')
--直接使用速度会快。另外，我对比了itertools里工具和xrange，比如都循环100000次打印数字，使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快
--而xrange还要比range快。
10.用列表解析取代for循环。列表解析的效率等于或高于map。
11.垃圾回收机制，会对列表的操作有重大影响，如列表的append，或者列表解析。import gc，然后在数据载入模块前gc.disable（）,结束后再gc.enable()。
python中range()函数的用法：
（1）range(stop)
创建一个（0,stop)之间的整数序列，步长为1。
（2）range(start,stop)
创建一个（start,stop)之间的整数序列，步长为1。
（3）range(start,stop,step)
创建一个[start,stop)之间的整数序列，步长为step。
参数介绍：
start：表示从返回序列的起始编号，默认情况下从0开始。
stop：表示生成最多但不包括此数字的数字。
step：指的是序列中每个数字之间的差异，默认值为1。
相关介绍
range()是Python的内置函数，在用户需要执行特定次数的操作时使用它，表示循环的意思。内置函数range()可用于以列表的形式生成数字序列。在range()函数中最常见用法是使用for和while循环迭代序列类型（List，string等）。
简单的来说，range()函数允许用户在给定范围内生成一系列数字。根据用户传递给函数的参数数量，用户可以决定该系列数字的开始和结束位置以及一个数字与下一个数字之间的差异有多大。
Python 中用if语句进行条件判断；与Excel 中的if作用有些类似，具体的语句如下：
if 条件：
结果
else：
结果
下面我们来举例进行说明：
例1：年龄=18岁，输出“成年了”；否则输出“未成年”
age = 16
if age = 18:
print("成年了")
else:
print("未成年")
当存在两个以上条件时，可在if条件判断后，增加 elif(else if 的缩写)继续进行分支条件判断。
说明：分支条件判断的结果输出，当满足第一个条件时既停止后续判断并返回第一个结果；当满足第二个条件时既停止后续判断并返回第二个结果；以此类推，如果全部条件判断均不满足，则返回else的结果。
例2：年龄18岁，“未成年”； 18岁 =年龄40岁，“青年”； 40岁 =年龄60岁，“中年”；年龄=60岁，“老年”
age = 25
if age = 60:
print("老年")
elif age = 40:
print("中年")
elif age =18:
print("青年")
else:
print("未成年")
注：第二个条件中 可以直接写 “age =40”； 无需写成 40 =age60；因为当判断大盘第二个条件时，已经不满足第一个条件、即age !=60(age 60)，所以“60”部分可省略。第三个条件同理
条件分支的简单表达：三元表达式
我们将例1（：年龄=18岁，输出“成年了”；否则输出“未成年”）改写为“三元表达式”
age = 59
result ="成年" if age =18 else "未成年"
print(result)
注：仅有两个条件判断时，可使用三元表达式进行简写
例3：国籍=china ,输出“中国人”；否则输出“外国人”
nationality = "England"
result = "中国人" if nationality == "china" else "外国人"
print(result)
注：一个“=”代表赋值，“==”代表等于
例4：通过身份证号判断性别（身份证号17位单号为男性，双号为女性）
id = "2308__________2642"
result = "女" if int(id[17]) % 2 == 0 else "男"
print(result)
注：id的类型为字符串，需要通过“int（）”函数将其转换为整数； ”%”代表取余数，
“XX % 2 ==0 ” 代表XX除2余数为0即偶数.
