python学习例子,python典型入门案例

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大家好,今天小编关注到一个意思的话题,就是关于python学习例子的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python学习例子的解答,让我们一起看看吧。

  1. python人工智能编程例子?
  2. python性能?
  3. python在运维上可以干什么,请举几个具体的例子?
  4. Python获取股票数据?

python人工智能编程例子?

Python在人工智能中的实际运用,以下两例就是:

1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究,旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

python学习例子,python典型入门案例-第1张图片-芜湖力博教育咨询公司
图片来源网络,侵删)

2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具,可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建,遵循BSD许可且可进行商业使用

python性能?

python的性能要从几个方面看,如果只看版的语言实现本身,性能可以说是很差的,因为动态语言本身就决定了很多东西要运行检查,并且标准版没有字节码做jit等优化,等于是直接解释

不过,由于python很多基础库是用C实现,如果库执行比例较大,速度还是可以接受,典型例子是python的高精度计算,long类型是C语言实现,而jre中java的BigInteger是用Java自己实现,因此高密度的高精度计算python还要快些,因此很多系统***用核心用C改写的方式,和python结合使用,根据***定律,只需改写较少的模块就能较大提高效率

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(图片来源网络,侵删)

如果是计算密集型的应用,纯Python的性能比C,J***a什么的要差。

一般的Web应用有大量的网络IO,磁盘IO,只有少量的逻辑判断和计算,这种时候Python的性能劣势不明显。

Python需要提高计算性能的时候,可以通过C扩展,Cython,或者Pypy的途径。

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(图片来源网络,侵删)

开发效率还是很重要的,这么『慢』的一门语言,在科学计算和数据分析领域能成为主要工具语言,是有道理的。

python在运维上可以干什么,请举几个具体的例子?

python的出现极大的简化了编程的复杂度,运维上可用到的地方非常广泛,甚至不夸张的说,可以完成整个运维体系,学会使用第三方的开源库,几行代码就可以获取服务器,网络,应用的各种信息,并通过图表,短信,邮件形式给予反馈,甚至可以规划自愈系统。

Python获取股票数据?

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.

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提供快速、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+[_a***_]5.0,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:

可视化后,绘制图形如下:

到此,以上就是小编对于python学习例子的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习例子的4点解答对大家有用

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