Ⅰ 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表
1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。
2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。
3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。
Ⅱ 新人发帖求助，python使用tushare股票分析包方法报错
我是一名大学生，刚刚上手python，成功安装了tushare包，但是调用的官方文档的示例方法（get_hist_data）的时报错:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'
代码是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]
因为是示例，所以包应该下面有这个方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 这几个方法（显然不是全部的方法）
希望各位能够帮助下新人解答一下。
刚刚实际运行了一下，没有报错，你检查一下是否安装正确，tushare包的安装直接用 pip install tushare 安装即可，没必要访问官网，当然，你需要先安装pip ,
Ⅲ 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
Pandas中数据框数据的Profiling过程
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。
安装
用pip安装或者用conda安装
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。
还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas实现交互式作图
Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。
Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。
安装
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)
是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。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命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。
接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。
%matplotlib notebook
函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。
%run
用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。
%%latex
%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
查找并解决错误
交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
让你的笔记脱颖而出
我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
蓝色警示框：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>
黄色警示框：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>
绿色警示框：成功
<p class="alert alert-block alert-success">
Use green box only when necessary like to display links to related content.
</p>
红色警示框：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>
打印单元格所有代码的输出结果
假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢复原始设置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'选项运行python脚本
从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
import pdb
pdb.pm()
这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
自动评论代码
Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
删除容易恢复难
你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。
结论
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
Ⅳ 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
单产品趋势交易系统，用c语言二次开发来搞，直接图形化输出买卖点，回测即可。通达信最新版可以开发dll了，不过接口不太爽，可以改用飞狐、金字塔及其他软件。
多产品组合投资，用SAS收集价格数据、财务数据等设计策略并回测。sas比python强大很多，不过入门要花1个月（指业余时间学习）。
并
不推荐先看书籍，关于程序的书应该作为工具书，不当程序员的话按部就班学是浪费时间，而关于股票的书没经验就看是空对空。关键是你自己怎么想的，然后就怎
么实践，重要的是想法，之后就是边编边查工具书或论坛。过拟合、滑点之类的问题，真实交易一下才有体会，然后继续调试即可。
Ⅳ 如何正确学习数据科学中的 python
作者 | skura
来源 | AI开发者
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
资深数据分析师 Manu Jeevan 认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用 python 来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习 python 中的模块和库上。他认为，学习数据科学的正确姿势应该如下文，AI 开发者进行了编译整理。
请按照下面这个步骤来学习数据科学的 python。
配置编程环境
Jupyter Notebook 是开发和展示数据科学项目的强大编程环境。
在电脑上安装 Jupyter Notebook 最简单的方法是通过 Anaconda 进行安装。Anaconda 是数据科学中使用最广泛的 python 工具，它预装了所有最流行的库。
你可以浏览标题为“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），了解如何安装 Anaconda。安装 Anaconda 时，请选择最新的 python 3 版本。
安装完 Anaconda 后，请阅读 Code Academy 的这篇文章（https://www.codecademy.com/articles/how-to-use-jupyter-notebooks），了解如何使用 Jupyter Notebook。
只学习 python 的基础知识
Code Academy 有一门关于 python 的优秀课程，大约需要 20 个小时才能完成。你不必升级到 pro 版本，因为你的目标只是熟悉 python 编程语言的基础知识。课程地址：https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3
NumPy 和 Pandas，学习的绝佳资源
在处理计算量大的算法和大量数据时，python 速度较慢。你可能会问，既然如此那为什么 python 是数据科学最流行的编程语言？
答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 扩展的形式将数字处理任务转移到底层。这正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。
首先，你应该学会 NumPy。它是用 python 进行科学计算的最基本的模块。NumPy 支持高度优化的多维数组，这是大多数机器学习算法最基本的数据结构。
接下来，你应该学习 Pandas。数据科学家花费大部分时间清洗数据，这也被称为数据整。
Pandas 是操作数据最流行的 python 库。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底层代码广泛使用 NumPy 库。Pandas 的主要数据结构称为数据帧。
Pandas 的创造者 Wes McKinney 写了一本很棒的书，叫做《Python for Data Analysis》（https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython-ebook/dp/B075X4LT6K）。在书中的第 4、5、7、8 和 10 章可以学习 Pandas 和 NumPy。这些章节涵盖了最常用的 NumPy 和 Pandas 特性来处理数据。
学习使用 Matplotlib 可视化数据
Matplotlib 是用于创建基本可视化图形的基本 python 包。你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。
另一个建立在 Matplotlib 之上并与 Pandas 紧密结合的好的绘图库是 Seaborn。在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。
我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。
第一部分：Matplotlib 绘制基本图（http://nbviewer.ipython.org/gist/manujeevanprakash/138c66c44533391a5af1） 第二部分：如何控制图形的样式和颜色，如标记、线条粗细、线条图案和使用颜色映射（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7dc56e7906ee83e0bbe6） 第三部分：注释、控制轴范围、纵横比和坐标系（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7cdf7d659cd69d0c22b2） 第四部分：处理复杂图形（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7d8a9860f8e43f6237cc）你可以通过这些教程来掌握 Matplotlib 的基本知识。
简而言之，你不必花太多时间学习 Matplotlib，因为现在公司已经开始采用 Tableau 和 Qlik 等工具来创建交互式可视化。
如何使用 SQL 和 python
数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。
数据科学家使用 SQL 和 Pandas 来操纵数据。有一些数据操作任务使用 SQL 就可以很容易地执行，并且有一些任务可以使用 Pandas 高效地完成。我个人喜欢使用 SQL 来检索数据并在 Pandas 中进行操作。
如今，公司使用 Mode Analytics 和 Databricks 等分析平台来轻松地使用 python 和 SQL。
所以，你应该知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解这一点，你可以在计算机上安装 SQLite 数据库，并在其中存储一个 CSV 文件，然后使用 python 和 SQL 对其进行分析。
这里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到这一点：Programming with Databases in Python using SQLite（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。
在浏览上述博客文章之前，你应该了解 SQL 的基础知识。Mode Analytics 上有一个很好的关于 SQL 的教程：Introction to SQL（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。通过他们的基本 SQL 部分，了解 SQL 的基本知识，每个数据科学家都应该知道如何使用 SQL 有效地检索数据。
学习和 python 相关的基本统计学知识
多数有抱负的数据科学家在不学习统计学的基础知识的情况下，就直接跳到机器学习知识的学习中。
不要犯这个错误，因为统计学是数据科学的支柱。而且，很多数据科学家学习统计学只是学习理论概念，而不是学习实践概念。
我的意思是，通过实践概念，你应该知道什么样的问题可以用统计学来解决，了解使用统计数据可以解决哪些挑战。
以下是你应该了解的一些基本统计概念：
抽样、频率分布、平均值、中位数、模式、变异性度量、概率基础、显着性检验、标准差、z 评分、置信区间和假设检验（包括 A/B 检验）
要学习这些知识，有一本很好的书可以看看：《Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts》（https://www.amazon.com/Practical-Statistics-Data-Scientists-Essential/dp/9352135652）。不幸的是，本书中的代码示例是用 R 编写的，但是很多人包括我自己在内使用的是 Python。
我建议你阅读本书的前四章。阅读本书的前 4 章，了解我前面提到的基本统计概念，你可以忽略代码示例，只了解这些概念。本书的其余章节主要集中在机器学习上。我将在下一部分讨论如何学习机器学习。
大多数人建议使用 Think Stats （https://www.amazon.com/Think-Stats-Allen-B-Downey/dp/1449307116）来学习 python 的统计知识，但这本书的作者教授了自己的自定义函数，而不是使用标准的 python 库来进行统计知识讲解。因此，我不推荐这本书。
接下来，你的目标是实现在 Python 中学习的基本概念。StatsModels 是一个流行的 python 库，用于在 python 中构建统计模型。StatsModels 网站提供了关于如何使用 Python 实现统计概念的优秀教程。
或者，你也可以观看 Ga?l Varoquaux 的视频。他向你展示了如何使用 Pandas 和统计模型进行推理和探索性统计。
使用 Scikit-Learn 进行机器学习
Scikit-Learn 是 Python 中最流行的机器学习库之一。你的目标是学习如何使用 Scikit Learn 实现一些最常见的机器学习算法。
你应该像下面这样做。
首先，观看 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程（https://www.coursera.org/learn/machine-learning）的第 1、2、 3、6,、7 和第 8 周视频。我跳过了关于神经网络的部分，因为作为初学者，你必须关注最通用的机器学习技术。
完成后，阅读“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”一书（https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1491962291）。你只需浏览这本书的第一部分（大约 300 页），它是最实用的机器学习书籍之一。
通过完成本书中的编码练习，你将学习如何使用 python 实现你在 Andrew Ng 课程中学习到的理论概念。
结论
最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集，然后提出有趣的业务问题，再通过分析来回答这些问题。但是，请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。你可以阅读“19 places to find free data sets for your data science project”来查找合适的数据集（https://www.dataquest.io/blog/free-datasets-for-projects/）。
另一种方法是将数据科学应用到你感兴趣的领域。例如，如果你想预测股票市场价格，那么你可以从 Yahoo Finance （https://www.scrapehero.com/scrape-yahoo-finance-stock-market-data/）中获取实时数据，并将其存储在 SQL 数据库中，然后使用机器学习来预测股票价格。
如果你希望从其它行业转行到数据科学，我建议你完成一个利用你的领域专业知识的项目。关于这些，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）中有提到过。
Ⅵ python数据分析的基本步骤
一、环境搭建
数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook
二、导入包
2.1数据处理包导入
2.2画图包导入
2.3日期处理包导入
2.4jupyter notebook绘图设置
三、读取数据
四、数据预览
1.数据集大小
2.查看随便几行或前几行或后几行
3.查看数据类型
4.查看数据的数量、无重复值、平均值、最小值、最大值等
5.查看字段名、类型、空值数为多少
五、数据处理
把需要的字段挑选出来。
数据类型转换
日期段数据处理。
Ⅶ python对股票分析有什么作用
你好，Python对于股票分析来说，用处是很大的
Python，用数据软件分析可以做股票的量化程序，因为股票量化是未来的一种趋势，能够解决人为心理波动和冲动下单等不良行为，所以学好python量化的话，那么对股票来说有很大很大帮助