Ⅰ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表
1. 關於數據採集
股票數據是一種標准化的結構數據，是可以通過API介面訪問的（不過一般要通過渠道，開放的API有一定的局限性）。也可以通過爬蟲軟體進行採集，但是爬蟲軟體採集數據不能保證實時性，根據數據量和採集周期，可能要延遲幾十秒到幾分鍾不等。我們總結了一套專業的爬蟲技術解決方案(Ruby + Sidekiq)。能夠很快實現這個採集，也可以後台可視化調度任務。
2. 關於展現
網路股票數據的展現，網頁端直接通過HTML5技術就已經足夠，如果對界面要求高一點，可以採用集成前端框架，如Bootstrap；如果針對移動端開發， 可以使用Ionic框架。
3. 關於觸發事件
如果是採用Ruby on Rails的開發框架的話，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever這樣子的Gem直接實現任務管理和事件觸發。
Ⅱ 新人發帖求助，python使用tushare股票分析包方法報錯
我是一名大學生，剛剛上手python，成功安裝了tushare包，但是調用的官方文檔的示例方法（get_hist_data）的時報錯:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'
代碼是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]
因為是示例，所以包應該下面有這個方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 這幾個方法（顯然不是全部的方法）
希望各位能夠幫助下新人解答一下。
剛剛實際運行了一下，沒有報錯，你檢查一下是否安裝正確，tushare包的安裝直接用 pip install tushare 安裝即可，沒必要訪問官網，當然，你需要先安裝pip ,
Ⅲ 可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救「生命」。
一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成為真正的生產力助推器。所以，這里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。
Pandas中數據框數據的Profiling過程
Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行 探索 性數據分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對於大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在互動式HTML報告中也是如此。
對於給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：
由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關系數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變數值、缺失值等。
安裝
用pip安裝或者用conda安裝
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。
還可以使用以下代碼將報告導出到互動式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas實現互動式作圖
Pandas有一個內置的.plot（）函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是互動式的，這使得它沒那麼吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數繪制圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪制互動式圖表怎麼辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。
Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。
安裝
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#importing Pandas
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
import plotly.offline
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是互動式的，更詳細，並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標准數據分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字元為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字元為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。
接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然後通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似於pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，並試著運行看看結果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。
%matplotlib notebook
函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。
%run
用％run函數在notebook中運行一個python腳本試試。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。
%%latex
%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。
查找並解決錯誤
互動式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入％debug並運行它。 這將打開一個互動式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變數值，並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在列印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。
讓你的筆記脫穎而出
我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。
藍色警示框：信息提示
<p class="alert alert-block alert-info">
<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it』s a note, you don』t have to include the word 「Note」.
</p>
黃色警示框：警告
<p class="alert alert-block alert-warning">
<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
</p>
綠色警示框：成功
<p class="alert alert-block alert-success">
Use green box only when necessary like to display links to related content.
</p>
紅色警示框：高危
<p class="alert alert-block alert-danger">
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
</p>
列印單元格所有代碼的輸出結果
假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
單元格的正常屬性是只列印最後一個輸出，而對於其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次列印所有輸出。
添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地列印出來。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢復原始設置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'選項運行python腳本
從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。
首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變數的值和程序中定義的函數的正確性。
其次，我們可以輕松地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：
import pdb
pdb.pm()
這能定位異常發生的位置，然後我們可以處理異常代碼。
自動評論代碼
Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。
刪除容易恢復難
你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。
如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕松恢復它。
如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT>撤消刪除單元格。
結論
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收獲，從而實現輕松編碼！
Ⅳ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
單產品趨勢交易系統，用c語言二次開發來搞，直接圖形化輸出買賣點，回測即可。通達信最新版可以開發dll了，不過介面不太爽，可以改用飛狐、金字塔及其他軟體。
多產品組合投資，用SAS收集價格數據、財務數據等設計策略並回測。sas比python強大很多，不過入門要花1個月（指業余時間學習）。
並
不推薦先看書籍，關於程序的書應該作為工具書，不當程序員的話按部就班學是浪費時間，而關於股票的書沒經驗就看是空對空。關鍵是你自己怎麼想的，然後就怎
么實踐，重要的是想法，之後就是邊編邊查工具書或論壇。過擬合、滑點之類的問題，真實交易一下才有體會，然後繼續調試即可。
Ⅳ 如何正確學習數據科學中的 python
作者 | skura
來源 | AI開發者
大多數有抱負的數據科學家是通過學習為開發人員開設的編程課程開始認識 python 的，他們也開始解決類似 leetcode 網站上的 python 編程難題。他們認為在開始使用 python 分析數據之前，必須熟悉編程概念。
資深數據分析師 Manu Jeevan 認為，這是一個巨大的錯誤，因為數據科學家使用 python 來對數據進行檢索、清洗、可視化和構建模型，而不是開發軟體應用程序。實際上，為了完成這些任務，你必須將大部分時間集中在學習 python 中的模塊和庫上。他認為，學習數據科學的正確姿勢應該如下文，AI 開發者進行了編譯整理。
請按照下面這個步驟來學習數據科學的 python。
配置編程環境
Jupyter Notebook 是開發和展示數據科學項目的強大編程環境。
在電腦上安裝 Jupyter Notebook 最簡單的方法是通過 Anaconda 進行安裝。Anaconda 是數據科學中使用最廣泛的 python 工具，它預裝了所有最流行的庫。
你可以瀏覽標題為「A Beginner』s Guide to Installing Jupyter Notebook Using Anaconda Distribution」的博客文章（https://medium.com/better-programming/beginners-quick-guide-for-handling-issues-launching-jupyter-notebook-for-python-using-anaconda-8be3d57a209b），了解如何安裝 Anaconda。安裝 Anaconda 時，請選擇最新的 python 3 版本。
安裝完 Anaconda 後，請閱讀 Code Academy 的這篇文章（https://www.codecademy.com/articles/how-to-use-jupyter-notebooks），了解如何使用 Jupyter Notebook。
只學習 python 的基礎知識
Code Academy 有一門關於 python 的優秀課程，大約需要 20 個小時才能完成。你不必升級到 pro 版本，因為你的目標只是熟悉 python 編程語言的基礎知識。課程地址：https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3
NumPy 和 Pandas，學習的絕佳資源
在處理計算量大的演算法和大量數據時，python 速度較慢。你可能會問，既然如此那為什麼 python 是數據科學最流行的編程語言？
答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 擴展的形式將數字處理任務轉移到底層。這正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。
首先，你應該學會 NumPy。它是用 python 進行科學計算的最基本的模塊。NumPy 支持高度優化的多維數組，這是大多數機器學習演算法最基本的數據結構。
接下來，你應該學習 Pandas。數據科學家花費大部分時間清洗數據，這也被稱為數據整。
Pandas 是操作數據最流行的 python 庫。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底層代碼廣泛使用 NumPy 庫。Pandas 的主要數據結構稱為數據幀。
Pandas 的創造者 Wes McKinney 寫了一本很棒的書，叫做《Python for Data Analysis》（https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython-ebook/dp/B075X4LT6K）。在書中的第 4、5、7、8 和 10 章可以學習 Pandas 和 NumPy。這些章節涵蓋了最常用的 NumPy 和 Pandas 特性來處理數據。
學習使用 Matplotlib 可視化數據
Matplotlib 是用於創建基本可視化圖形的基本 python 包。你必須學習如何使用 Matplotlib 創建一些最常見的圖表，如折線圖、條形圖、散點圖、柱狀圖和方框圖。
另一個建立在 Matplotlib 之上並與 Pandas 緊密結合的好的繪圖庫是 Seaborn。在這個階段，我建議你快速學習如何在 Matplotlib 中創建基本圖表，而不是專注於 Seaborn。
我寫了一個關於如何使用 Matplotlib 開發基本圖的教程，該教程由四個部分組成。
第一部分：Matplotlib 繪制基本圖（http://nbviewer.ipython.org/gist/manujeevanprakash/138c66c44533391a5af1） 第二部分：如何控制圖形的樣式和顏色，如標記、線條粗細、線條圖案和使用顏色映射（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7dc56e7906ee83e0bbe6） 第三部分：注釋、控制軸范圍、縱橫比和坐標系（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7cdf7d659cd69d0c22b2） 第四部分：處理復雜圖形（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7d8a9860f8e43f6237cc）你可以通過這些教程來掌握 Matplotlib 的基本知識。
簡而言之，你不必花太多時間學習 Matplotlib，因為現在公司已經開始採用 Tableau 和 Qlik 等工具來創建互動式可視化。
如何使用 SQL 和 python
數據有組織地駐留在資料庫中。因此，你需要知道如何使用 SQL 檢索數據，並使用 python 在 Jupyter Notebook 中執行分析。
數據科學家使用 SQL 和 Pandas 來操縱數據。有一些數據操作任務使用 SQL 就可以很容易地執行，並且有一些任務可以使用 Pandas 高效地完成。我個人喜歡使用 SQL 來檢索數據並在 Pandas 中進行操作。
如今，公司使用 Mode Analytics 和 Databricks 等分析平台來輕松地使用 python 和 SQL。
所以，你應該知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解這一點，你可以在計算機上安裝 SQLite 資料庫，並在其中存儲一個 CSV 文件，然後使用 python 和 SQL 對其進行分析。
這里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到這一點：Programming with Databases in Python using SQLite（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。
在瀏覽上述博客文章之前，你應該了解 SQL 的基礎知識。Mode Analytics 上有一個很好的關於 SQL 的教程：Introction to SQL（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。通過他們的基本 SQL 部分，了解 SQL 的基本知識，每個數據科學家都應該知道如何使用 SQL 有效地檢索數據。
學習和 python 相關的基本統計學知識
多數有抱負的數據科學家在不學習統計學的基礎知識的情況下，就直接跳到機器學習知識的學習中。
不要犯這個錯誤，因為統計學是數據科學的支柱。而且，很多數據科學家學習統計學只是學習理論概念，而不是學習實踐概念。
我的意思是，通過實踐概念，你應該知道什麼樣的問題可以用統計學來解決，了解使用統計數據可以解決哪些挑戰。
以下是你應該了解的一些基本統計概念：
抽樣、頻率分布、平均值、中位數、模式、變異性度量、概率基礎、顯著性檢驗、標准差、z 評分、置信區間和假設檢驗（包括 A/B 檢驗）
要學習這些知識，有一本很好的書可以看看：《Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts》（https://www.amazon.com/Practical-Statistics-Data-Scientists-Essential/dp/9352135652）。不幸的是，本書中的代碼示例是用 R 編寫的，但是很多人包括我自己在內使用的是 Python。
我建議你閱讀本書的前四章。閱讀本書的前 4 章，了解我前面提到的基本統計概念，你可以忽略代碼示例，只了解這些概念。本書的其餘章節主要集中在機器學習上。我將在下一部分討論如何學習機器學習。
大多數人建議使用 Think Stats （https://www.amazon.com/Think-Stats-Allen-B-Downey/dp/1449307116）來學習 python 的統計知識，但這本書的作者教授了自己的自定義函數，而不是使用標準的 python 庫來進行統計知識講解。因此，我不推薦這本書。
接下來，你的目標是實現在 Python 中學習的基本概念。StatsModels 是一個流行的 python 庫，用於在 python 中構建統計模型。StatsModels 網站提供了關於如何使用 Python 實現統計概念的優秀教程。
或者，你也可以觀看 Ga?l Varoquaux 的視頻。他向你展示了如何使用 Pandas 和統計模型進行推理和探索性統計。
使用 Scikit-Learn 進行機器學習
Scikit-Learn 是 Python 中最流行的機器學習庫之一。你的目標是學習如何使用 Scikit Learn 實現一些最常見的機器學習演算法。
你應該像下面這樣做。
首先，觀看 Andrew Ng 在 Coursera 上的機器學習課程（https://www.coursera.org/learn/machine-learning）的第 1、2、 3、6,、7 和第 8 周視頻。我跳過了關於神經網路的部分，因為作為初學者，你必須關注最通用的機器學習技術。
完成後，閱讀「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow」一書（https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1491962291）。你只需瀏覽這本書的第一部分（大約 300 頁），它是最實用的機器學習書籍之一。
通過完成本書中的編碼練習，你將學習如何使用 python 實現你在 Andrew Ng 課程中學習到的理論概念。
結論
最後一步是做一個涵蓋上述所有步驟的數據科學項目。你可以找到你喜歡的數據集，然後提出有趣的業務問題，再通過分析來回答這些問題。但是，請不要選擇像泰坦尼克號這樣的通用數據集。你可以閱讀「19 places to find free data sets for your data science project」來查找合適的數據集（https://www.dataquest.io/blog/free-datasets-for-projects/）。
另一種方法是將數據科學應用到你感興趣的領域。例如，如果你想預測股票市場價格，那麼你可以從 Yahoo Finance （https://www.scrapehero.com/scrape-yahoo-finance-stock-market-data/）中獲取實時數據，並將其存儲在 SQL 資料庫中，然後使用機器學習來預測股票價格。
如果你希望從其它行業轉行到數據科學，我建議你完成一個利用你的領域專業知識的項目。關於這些，我在以前的博客文章"A Step-by-Step Guide to Transitioning your Career to Data Science – Part 1"（https://www.kdnuggets.com/2019/05/guide-transitioning-career-data-science-part-1.html） 和"A Step-by-Step Guide to Transitioning your Career to Data Science – Part 2"（https://www.kdnuggets.com/2019/06/guide-transitioning-career-data-science-part-2.html）中有提到過。
Ⅵ python數據分析的基本步驟
一、環境搭建
數據分析最常見的環境是Anaconda+Jupyter notebook
二、導入包
2.1數據處理包導入
2.2畫圖包導入
2.3日期處理包導入
2.4jupyter notebook繪圖設置
三、讀取數據
四、數據預覽
1.數據集大小
2.查看隨便幾行或前幾行或後幾行
3.查看數據類型
4.查看數據的數量、無重復值、平均值、最小值、最大值等
5.查看欄位名、類型、空值數為多少
五、數據處理
把需要的欄位挑選出來。
數據類型轉換
日期段數據處理。
Ⅶ python對股票分析有什麼作用
你好，Python對於股票分析來說，用處是很大的
Python，用數據軟體分析可以做股票的量化程序，因為股票量化是未來的一種趨勢，能夠解決人為心理波動和沖動下單等不良行為，所以學好python量化的話，那麼對股票來說有很大很大幫助