Quadratic：将Python、SQL与AI融入Web电子表格，为数据分析师与开发者赋能

大家在做数据分析或报表时，是不是已经习惯了Excel或Google Sheets？它们确实经典且稳定，但对于追求更高效率和灵活性的技术用户来说，有没有一种工具能更进一步呢？这就是今天要聊的Quadratic。

简单来说，Quadratic是一个构建在Web上的“智能化电子表格”平台。它将AI助手、代码运行环境和多人实时协作能力直接内嵌在表格中。你不用再在各种工具间来回切换，可以直接在单元格里编写和运行JavaScript或Python，还能无缝连接外部API与数据库。它更像是编程与电子表格的一次深度“融合”，让数据处理过程既灵活又有趣。

上图展示了一个在Quadratic中构建的简易股票财务分析看板，包含了价格走势图、季度数据表和未来收益预测模型。

你为什么会需要Quadratic？

设想一下这些场景，你是否感到熟悉？

• 公式编写费时费力：想用个复杂函数，却要反复查阅手册。Quadratic的内置AI可以直接帮你生成。
• 数据清洗流程繁琐：一个简单的数据转换，可能需要导出、写脚本、再导入。现在，在表格里写一行代码就能解决。
• 团队协作效率低下：文件传来传去，版本混乱。Quadratic支持多人实时在线编辑，所见即所得。
• 需要连接外部数据源：手动下载数据再导入，步骤多且易错。它提供API一键打通数据库和外部服务。

无论是日常的数据分析、项目管理还是财务报表生成，如果你总觉得手头的工具不够“得心应手”，写个小脚本又需要在IDE、终端和表格软件之间反复横跳，那么Quadratic的目的就是将这些零散的流程打包进同一个窗口，让工作流更连贯、更省心。

上图展示了如何在Quadratic中直接连接到PostgreSQL数据库并执行SQL查询，查询结果会自动填充到电子表格中，并可进行二次计算（如统计季度利润总和）。

核心亮点：解决了哪些具体痛点？

1. AI驱动的公式生成：只需用自然语言描述需求，例如“把A列和B列相加，再乘以折扣率”，AI助手会自动为你生成正确的电子表格公式。无需再死记硬背函数语法。
2. 内置脚本运行环境：直接支持JavaScript/TypeScript。想要清洗数据、生成自动化报表或调用外部API？只需在单元格里编写一小段代码即可。
3. 无缝的多人实时协作：无论是在本地macOS应用还是在Quadratic Cloud网页版中，团队成员都可以同时编辑同一份表格，变更实时同步，彻底告别版本冲突和文件合并的烦恼。
4. 便捷的数据可视化：内置多种图表类型和仪表板功能，通过拖拽方式就能快速生成可交互的可视化报告，并轻松分享给同事。
5. 强大的数据连接能力：轻松连接各类数据库（如PostgreSQL、MySQL）和第三方服务（如REST API），实现数据的拉取与推送自动化。

例如，你想分析加拿大的人均寿命变化趋势？在Quadratic里，可以一气呵成地完成：拉取公开数据集、用Python进行简单处理、再用图表库绘制折线图。整个过程无需切换平台，体验非常流畅。

上图演示了在Quadratic中调用Python的Plotly库，基于一份国家预期寿命数据集绘制出加拿大的生命期望值趋势图。

代码实例：让电子表格“活”起来

假设我们有一张学生成绩表，需要计算每个学生的总分、平均分，并高亮显示平均分不及格的行。在Quadratic中，你可以这样操作（使用其JavaScript SDK）：

import { sheet } from 'quadratic-sdk';

// 获取名为“成绩表”的工作表
const grades = sheet('成绩表');

// 在C列（从第2行开始）计算总分：A列 + B列
grades.range('C2:C').setFormula((row) => {
  const scores = row.slice(0, 2); // 获取当前行的A列和B列值
  return scores.reduce((sum, v) => sum + v, 0);
});

// 在D列计算平均分：C列 / 科目数（2）
grades.range('D2:D').setFormula('=C2/2');

// 为A到D列的数据区域设置条件格式：平均分（D列）<60时背景变红
grades.range('A2:D').format((row) => {
  const avg = row[3]; // 每行的D列（索引3）是平均分
  return avg < 60 ? { backgroundColor: '#ffecec' } : {};
});

看，这和你在常规编程环境中写脚本的逻辑几乎一样。通过调用SDK，你可以直接将代码逻辑的输出渲染到电子表格的单元格里。如果再结合之前提到的AI提示，甚至连具体的函数名都不用记了。

客观评价：优点与局限

优点：

• 一体化体验：将表格、代码和人工智能能力深度结合，显著提升数据工作流的效率。
• 协作体验流畅：在分享、审阅和权限控制方面做得相当成熟，非常适合团队项目。
• 扩展性强：架构开放，未来可以方便地接入更多SDK或开发自定义插件，适应不同业务场景。

需要考虑的方面：

• 学习曲线：虽然降低了编程门槛，但仍需要用户具备基础的代码思维。对于完全零编程经验的“纯表格用户”来说，初期可能有一定适应成本。
• 平台支持：目前其桌面客户端在macOS上体验更佳，Windows和Linux版本的功能或性能可能还在持续完善中。
• 成本因素：作为一款专业工具，其高级功能和团队协作服务是商业收费的。个人用户或小团队需要评估预算。

总结

总而言之，Quadratic为那些对电子表格有进阶需求的“重度用户”和开发者们提供了一个全新的、强大的选择。它通过引入AI、原生代码环境和实时协作，切实解决了传统表格工具在灵活性、自动化与团队协同方面的诸多痛点。

如果你正在寻找一种能让数据处理工作更省力、更智能的方式，或者希望带领团队建立更高效的自动化报表流程，那么Quadratic绝对值得你花时间去尝试和探索。尽管起步时可能需要一点适应期，但一旦熟练掌握，你会发现数据工作可以变得如此流畅且充满乐趣。对这类融合了前沿技术的生产力工具感兴趣，不妨多来云栈社区看看，这里聚集了许多乐于分享和探讨的开发者。

项目地址：https://github.com/quadratichq/quadratic