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Python是一种通用的脚本开发语言,比其他编程语言更加简单、易学,其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底,因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
行业
人才需求量大
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前景
跟上人工智能时代的步伐
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就业
就业领域广,就业方向多!
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简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,初中水平英语即可入门初级 Python工程师, Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;
0元开源: 逻Python开放源代码,共享时代,让 python变得更简单;
标 准 库: Python拥有强大易用的标准库,让编程更方便
代码极短: 相同功能 Java VS Python代码数量对比,结果显而易见
一码多用: 可以用相同的代码处理不同规模的数据,达到用户的需求。
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讲师团队提供项目
项目一:东方财富智能云系统 | 项目二:爬虫集群系统 | 项目三:语音识别 |
项目简介 | ||
在线金融交易系统,通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据,进行智能分析、显示,较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析,帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析,较终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目,希望学员早日走入人工智能的大门。 |
技能掌握 | ||
1、Python核心技术,网络编程技术。 2、WEB前端开发技术:HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式,如:HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术:MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法,以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议,如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架,及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用,如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
诚信经营,拒绝虚假宣传是达内公司的经营理念。达内公司将在学员报名之前公布公开所有授课讲师的安排 及背景资料,并郑重公布《指定授课讲师承诺书》,确保学员利益。
近闲来无事,琢磨着去投资下美股,投资嘛,当然得先分析下市场行情个股行情啦,分析就需要有数据,那么数据从哪里来呢,当然是从交易所网站获取咯。自己动手丰衣足食,于是花了点时间写个Python脚本来抓取数据。
美股有交易所,分别是NASDAQ、NYSE、AMEX,前面两个大家听得比较多,就是传说中的纳斯达克和纽交所,第三个交易的股票数量少,关注得也比较少。这三个交易所的个股数据其实在纳斯达克的网站(http://www.nasdaq.com)都有,仔细翻找一下好像所有数据都有csv文件下载。交易所一共有六千多只股票,要单独每一个抓取的话首先得有一个代码列表,这些网站都有现成的了,不过这个数据是经常变动的,比如经常有新股上市也有一些股票退市,实时获取的代码列表总是全的。
如图所示,列就是股票的代码,之后的数据抓取就是靠这些代码来抓取
然后就是找个股数据的下载链接和格式
一切准备就绪之后,就要开始写代码了。
在这里我用到的package有urllib,BeautifulSoup,sys,os,csv,一些是系统自带的,一些是需要安装的,安装方式可以通过命令行pip install<package>安装缺失的package。在这里我用的是Python3,pip3,如果是Python2的话用的是urllib2而不是urllib。
废话少说,上代码
首先引入package,定义一下请求的header信息
接下来就是定义function,先获取整个交易所的list
然后就是获取个股的历史数据了,这里的时间周期有1天、1个月、3个月、6个月、1年、18个月、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年。
上面个获取了交易所的list,那么要把symbol单独提取出来
然后就是获取所有个股数据,这里我写的是有个判断筛选,可以设置一个阀值和周期,比如可以在download完1年所有数据之后返回年涨幅超过的个股列表。
这些function写完之后,就是需要代码调用了,因为是在命令行运行的,所以所有的参数都是通过命令行输入,也可以改成在代码里面定义。
比如我想获取纳斯达克10年的数据并返回10年涨幅超过500%的个股,那么可以在命令行输入python3 US_Share.py NASDAQ 10y 500
然后一个叫NASDAQ的文件夹就会出现在跟Python脚本同一个文件夹里,
所有个股的数据文件都在Data文件夹里。由于数据量庞大,我下载NASDAQ的数据花了大概三万秒,所以还是比较耗时的,好不要同时跑几个脚本抓取,太多并发请求NASDAQ的会暂时不返回任何数据了。
如果有一个好的分析模型,可以对这些数据进行分析,然后利用一些package把数据生成图表就更加直观了。(这个等我有空再研究研究了)
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