Profesional kewangan yang ingin meningkatkan kemahiran mereka dapat melakukannya dengan belajar bagaimana mengikis data stok dengan Python, bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, ditafsirkan, dan tujuan umum. Python adalah alat mengikis data yang paling popular untuk data stok. Ini juga digunakan dalam perlombongan data, keselamatan siber, aplikasi forensik digital, dan pengujian penembusan.
Python juga menawarkan kelebihan komuniti penyumbang yang menjadi sukarelawan dalam peningkatan persekitaran pemaju secara berkala. Ini memberi bahasa pengaturcaraan unggul dalam perkembangan terkini mengenai dunia perisian. Bahasa Python banyak digunakan dalam dunia pengikisan data kerana kecekapan dan kebolehpercayaannya dalam melaksanakan tugas.
Faedah Menggunakan Python untuk Mengikis Data
1. Ringkas dan boleh dipercayai
Penggunaan Python untuk mengikis data stok menjadi terkenal kerana pelbagai alasan. Pertama, kesilapan sintaks #REF Excel #REF Excel menyebabkan masalah besar dalam hamparan. Pelajari cara mencari dan memperbaiki kesalahan #REF di Excel dalam tutorial ringkas ini dengan contoh & tangkapan skrin. #REF! ralat ("ref" bermaksud rujukan) adalah mesej yang dipaparkan Excel ketika formula merujuk sel yang tidak lagi ada, disebabkan oleh penghapusan sel yang mudah dan boleh dipercayai dalam pelaksanaan tugas dan pembahagian skrip dengan pengguna lain.
2. Perpustakaan terbina dalam
Kedua, Python dilengkapi dengan banyak perpustakaan terbina dalam yang membantu menjimatkan masa untuk pembangun yang sebaliknya akan membina projek mereka dari awal. Pembangun menyimpan tugas rutin dan biasa dengan memasukkan perpustakaan ke dalam projek mereka.
3. Perisian sumber terbuka
Ketiga, Python adalah sumber terbuka dan, oleh itu, tersedia secara bebas untuk digunakan, sedangkan bahasa lain dipatenkan dan agak mahal. Terakhir, Python serasi dengan banyak aplikasi data, sehingga menjadikannya sesuai untuk pengumpulan data stok.
Pengikis Data Stok
Pengikisan data adalah prosedur yang dilakukan oleh pengikis untuk mendapatkan data yang diperlukan dari pelbagai lokasi di internet. Oleh itu, pengikis data adalah skrip atau algoritma Algoritma (Algos) Algoritma (Algos) adalah sekumpulan arahan yang diperkenalkan untuk melaksanakan tugas. Algoritma diperkenalkan untuk mengautomasikan perdagangan untuk menjana keuntungan pada frekuensi yang mustahil oleh pedagang manusia untuk mengekstrak jenis maklumat tertentu dari internet untuk digunakan dalam analisis data.
Prosedur yang diikuti oleh pengikis data termasuk memuat turun maklumat dari sasaran, mengekstrak dan menyimpan data, dan akhirnya, menganalisis data. Prosedur untuk mengikis data stok serupa dengan prosedur yang diikuti semasa mengikis jenis data lain secara dalam talian.
Langkah pertama ketika mengikis data stok adalah memuat turun kandungan sasaran dari pangkalan data tempat data tersebut disimpan. Kedua, gunakan pengikis data untuk mengekstrak data dari bentuknya yang tidak tersusun ke dalam format berstruktur.
Langkah ketiga melibatkan menyimpan data berstruktur ke dalam format pilihan, seperti format CSV atau spreadsheet Excel. Langkah terakhir adalah menganalisis data yang diperoleh untuk menghasilkan maklumat penting mengenai pasaran saham atau saham tertentu.
Langkah Mengikis Data Dengan Python
Langkah pertama ketika mengikis data stok adalah menentukan URL di mana pengikis akan memperoleh data dari kod pelaksanaan. URL kemudian mengembalikan maklumat yang diminta dengan memaparkan halaman HTML atau XML yang menunjukkan data yang diminta oleh pengikis.
Setelah maklumat diperoleh, pengikis akan memeriksa data yang dipaparkan di URL sasaran, mengenal pasti data yang diperlukan untuk pengekstrakan, dan kemudian menjalankan kod untuk pelaksanaan. Setelah data dikikis, data yang diekstrak ditukar dan disimpan dalam format yang diinginkan.
Perpustakaan Mengikis Data
Python adalah bahasa pengaturcaraan yang pelbagai dengan banyak aplikasi di ruang pengaturcaraan. Setiap aktiviti yang dijalankan menggunakan Python merangkumi perpustakaan yang berbeza yang berkaitan dengannya. Pengikisan data dengan Python menggunakan banyak perpustakaan, termasuk Selenium, Beautiful Soup, dan Pandas.
Perpustakaan Selenium adalah pilihan terbaik untuk ujian web dan digunakan secara meluas dalam automasi aktiviti penyemak imbas. Perpustakaan Beautiful Soup terdiri daripada pakej yang menguraikan dokumen HTML dan XML. Pakej ini berfungsi dengan membuat pokok parse yang membantu mengekstrak data dari sasaran. Perpustakaan Pandas, sebaliknya, berperanan dalam pengambilan, analisis, manipulasi, dan penyimpanan data dalam format yang diperlukan.
Contoh Praktikal
Berikut adalah contoh data mengikis stok Google di Yahoo! Laman web kewangan.
Prosedurnya dimulakan dengan melayari laman web Yahoo Finance dan memasukkan simbol perdagangan untuk stok Google, "GOOG," di kotak carian. Sebagai tindak balas, URL berubah untuk memasukkan istilah carian, iaitu, simbol "GOOG." Hasil carian memaparkan halaman saham, yang menunjukkan maklumat khusus mengenai saham, seperti harga saham, harga pembukaan, indeks harga per pendapatan, dan julat perdagangan tahun.
Seterusnya, periksa data stok dengan mengklik kanan halaman dan memilih "Lihat sumber halaman" atau "Inspect element", bergantung pada penyemak imbas anda. Anda juga boleh menggunakan jalan pintas yang disediakan di halaman stok GOOG dengan menyoroti data yang anda perlukan, seperti harga saham semasa.
Kemudian, klik kanan pada kawasan yang disorot dan pilih "Inspect element" dari pilihan yang disediakan. Hasilnya memberi anda harga saham dan semua perincian lain mengenai stok GOOG.
Lebih Banyak Sumber
Kewangan menawarkan perakuan Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ The Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ akreditasi adalah standard global untuk penganalisis kredit yang merangkumi kewangan, perakaunan, analisis kredit, analisis aliran tunai, pemodelan perjanjian, pinjaman pembayaran balik, dan lain-lain. program pensijilan bagi mereka yang ingin mengambil kerjaya ke peringkat seterusnya. Untuk terus belajar dan mengembangkan asas pengetahuan anda, sila terokai sumber kewangan tambahan yang berkaitan di bawah:
- Penciptaan Papan Pemuka di Excel Penciptaan Papan Pemuka di Excel Panduan untuk membuat papan pemuka di Excel akan mengajar anda cara membina papan pemuka yang indah di Excel menggunakan teknik visualisasi data dari para profesional. Dalam
- Kursus Crash Excel
- Fintech (Teknologi Kewangan) Fintech (Teknologi Kewangan) Istilah fintech merujuk kepada sinergi antara kewangan dan teknologi, yang digunakan untuk meningkatkan operasi perniagaan dan penyampaian perkhidmatan kewangan
- Peralihan dari Excel ke Python Peralihan dari Excel ke Python Banyak syarikat kini beralih dari Excel ke Python, bahasa pengaturcaraan tingkat tinggi dan umum yang dibuat oleh pengaturcara Belanda Guido van Rossum
