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pycharm爬股票數據如何導入

發布時間:2024-06-23 17:04:31

① 零基礎學Python應該學習哪些入門知識

關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題,網路提問和解答的都很多,你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發,應從以下幾個方面來理解:

1 為什麼選擇學python?

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多,據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示(見圖),Python排名第一,成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱,入行門檻低,可以從事Linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位,薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備?

2.1 心態准備。編程是一門技術,也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等,技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成,也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊,所以請保持一顆敬畏的心態去學習,認真對待寫下的每一行代碼,甚至每一個字元。收拾好自己的心態,向著編程的世界出發。第一步至關重要,關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路,並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3?入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容,思想上並無大差別,語法變動也並不多。選擇任何一個入手,都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇,那請選擇 Python3,畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選?同樣,推薦 pycharm 社區版,配置簡單、功能強大、使用起來省時省心,對初學者友好,並且完全免費!其他編輯器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境?Python 支持現有所有主流操作平台,不管是 windows 還是 mac 還是 linux,都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深,建議按照先後順序閱讀學習:

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程,簡單直白,沒有廢話。就算沒有基礎,你也可以像讀小說一樣,花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面,內容更加系統,有一定深度,有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包,想要安裝這些包可以採用兩種方法:

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包,下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄,找到setup.py文件,然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd,敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後,常會陷入一個瓶頸期,通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候,需要的是反復練習,大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫,再寫小程序片段,然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段,選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成,而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習:

crossin編程教室實例:相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點,

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通;

hackerrank:Python 部分難度循序漸進,符合學習曲線

實驗樓:提升編程水平從做項目開始;

codewar:社區型編程練習網站,內容由易到難;

leetcode:為編程面試准備,對初學者稍難;

牛客網:提供 BAT 等大廠筆試題目;

codecombat:提供一邊游戲一邊編程;

projecteuler:純粹的編程練習網站;

菜鳥教程100例:基於 py2 的基礎練習;

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow:這是一個程序員的知識庫;

v2ex:國內非常不錯的編程社區,不僅僅是包含程序,也包含了程序員的生活;

segmentfault:一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

② Python中怎麼用爬蟲爬

Python爬蟲可以爬取的東西有很多,Python爬蟲怎麼學?簡單的分析下:
如果你仔細觀察,就不難發現,懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多,一方面,互聯網可以獲取的數據越來越多,另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據,從而獲得感性認識中不能得到的信息,比如:
知乎:爬取優質答案,為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量數據,對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式,沒有之一。Python有很多應用的方向,比如後台開發、web開發、科學計算等等,但爬蟲對於初學者而言更友好,原理簡單,幾行代碼就能實現基本的爬蟲,學習的過程更加平滑,你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後,你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習,都會更得心應手。因為這個過程中,Python基本語法、庫的使用,以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說,爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python,然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之後發現仍然爬不了數據;有的人則認為先要掌握網頁的知識,遂開始 HTMLCSS,結果入了前端的坑,瘁……
但掌握正確的方法,在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據,其實非常容易實現,但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下,你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識,應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲,實現大規模並發採集,提升效率

③ 怎麼添加tusharepro介面

打開pycharm,點擊終端。確定你的pip或者conda處於最新版本,需要先安裝好python、pandas和lxml,打開pycharm,點擊終端添加tusharepro介面。Tushar是一個免費、開源的python財經數據介麵包。主要實現對股票等金融數據從數據採集、清洗加工到數據存儲的過程。

④ 如何用python代碼判斷一段范圍內股票最高點

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python+聚寬 統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間 原創
2019-10-12 09:20:50

開拖拉機的大寶

碼齡4年

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使用工具pycharm + 聚寬數據源,統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間,並列印excel表格輸出

from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# 聚寬數據賬戶名和密碼設置
auth('username','password')

#獲取A股列表,包括代號,名稱,上市退市時間等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])

# 獲取股票代號
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)

# 獲取股票名稱
stocknames = pd2['display_name']

start_date = '2015-01-01'
end_date = '2018-12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表,表頭列
# 為:"idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)

result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("執行完畢!

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