大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程pro的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程pro的解答，让我们一起看看吧。
ipadpro可以编程吗？
是的，iPad Pro可以用于编程。它支持多种编程语言和开发环境，如Swift、Python和JavaScript。您可以使用各种编程应用程序和IDE（集成开发环境）来编写、调试和运行代码。此外，iPad Pro还具有强大的性能和高分辨率显示屏，使您能够开发复杂的应用程序和游戏。无论是初学者还是专业开发人员，iPad Pro都是一个强大的编程工具。
Python获取股票数据？
这里推荐一个包—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据***集、清洗加工到数据存储过程，能够为金融分析人员快速、整洁的分析数据，极大的降低他们的工作量，可以获取到国内大部分的股票数据，兼容python2.x和python3.x，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.下载安装tushare，tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包，所以必须要先安装这4个包，之后安装tushare，程序才能正常运行，安装命令“pip install 包名”，如下：
2.安装成功后，我们就可以测试一下这个包的使用了，tushare可以获取和分析的数据很多，包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻***数据等，下面我从这几个方面做一些简单地示例，主要代码和截图如下：
交易数据：主要用到get_hist_data这个函数，这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据，并且将得到的数据保存到一个excel钟，之后可视化了所有开盘价和收盘价，主要代码如下：
程序运行截图，数据已经成功保存到excel中，如下：
显然可以，1：从新浪/雅虎/搜狐/东方财富等等各大门户网址里通过requests获取 ;2:各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载，比如Wind终端，3，从大智慧通达信等等股票软件中获取
这是个很实用的问题，因为我本身也是个量化投资爱好者，我曾经也找了很久怎么股票数据的方法，当然最后找到了一两种可以使用的方案，目前还在稳定抓取，希望看到这篇问答的朋友能够帮助到你。
Python中有个国人开发的金融数据工具包，叫做Tushare。这是一个抓取金融数据的工具包，里面不仅有股票数据，还有经济数据以及期货数据。安装很简单，在cmd输入以下命令即可：
等待python自动安装后，输出一系列信息后显示successfully installed tushare即可。
抓取历史行情
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线数据
人生苦短, 我用python.
要用python做一件事, 为了避免重复造轮子, 首先就可以查查看有没有能满足我们需求的库可以用. 这里我给你推荐一个现成的库Tushare, Tushare是一个开源的python财经数据接口包, 实现了对股票等金融数据从数据***集、清洗加工到数据存储的工作, 为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据, 极大地减轻他们在数据获取方面的工作, 使他们更加专注于数据分析工作, 研究出更好的策略和实现更好的模型.
(图片来源于网络, 侵删)
Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于使用当前非常火热的机器学习、神经网络方法进行处理.
Tushare除了能获取国内股票的交易数据, 还能获取很多神奇的数据, 包括诸如存***利率、GDP等详细的国内的宏观经济数据, 实时重大新闻, 甚至还有电影票房数据. 总之就是你想获取的数据他都为你爬取并整理好了, 好好利用吧.
学Python的电脑要什么样的配置？
你好，我是科技K哥。
我看了一下其他回答几乎都是正确而有道理的这里我就总结一下。
初学者角度
[_a***_]你是刚涉猎Python的话，用于学习其实并不需要太高配置，普通的i3处理器＋4G内存就可以胜任很多工作。
初学者一般先学语法，对于CPU的要求并不高，即使是Django Flask这些框架也是游刃有余。
我说的进阶是对于数据处理这一块，如果你打算学习数据处理这方面，可能需要升级一下整体配件
当然啦，初学的话上面的配置也足够了，这得看你的数据量多大。
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，如果从学习Python语言自身的角度出发，并不需要配置太高的电脑，普通的办公电脑就完全能够满足要求，或者说目前大部分在售的笔记本电脑都能够满足基本的学习要求。
但是，学习Python往往都要有一个比较明确的学习方向，不同的学习方向，在电脑的配置上还是具有一些特定要求的。目前Python主要的学习方向包括Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域，其中大数据开发和人工智能开发领域对于电脑的配置还是有一定要求的。
大数据领域的开发通常对于电脑的内存有较高的要求，一个重要的原因是大数据平台通常对于内存的要求就比较高，不少大数据平台对于内存的要求至少是8G，而一些商用的大数据平台对于内存的要求会更高，所以要想学习Python从事大数据开发，则要配置一个内存大一些的电脑，越大越好。另外，对于初学者来说，通常要在自己的电脑上通过虚拟机来搭建伪分布式集群，这对于内存的容量就提出了更高的要求。
人工智能领域的开发通常需要较强的GPU，所以如果要学习Python进行机器学习（深度学习）、计算机视觉等方面的开发，一定要配备一个好一点的显示卡，这会明显提升实验的运行速度。另外，人工智能方向对于CPU和内存也有一定的要求。
最后，在硬盘的配置上，最好选择速度更快的固态硬盘，容量上并不需要太大。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
到此，以上就是小编对于python编程pro的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程pro的3点解答对大家有用。
