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 学习资料实例的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python 学习资料实例的解答，让我们一起看看吧。
Python获取股票数据？
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抓取股票数据的方法，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.
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+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，3，从大智慧通达信等等股票软件中获取
python爬虫怎么做？
Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序(爬取的有价值数据)。
调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个[_a***_]，网页下载器有urllib2(Python官方基础模块)包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)
网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式(直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难)、html.parser(Python自带的)、beautifulsoup(第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件，可以解析 xml 和 HTML)，html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。
应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
大到各类搜索引擎，小到日常数据***集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。
工具安装
我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。
安装python
运行pip install requests
运行pip install BeautifulSoup
抓取网页
完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以为例，首先看看开如何抓取网页的内容。
使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容, 代码如下：
爬虫讲的简单一点，就是通过一个程序去网络上抓取所需要的***。
这些***包括：html、json、xml等等不同的格式。然后再把这些***转换成可存储，可用，可分析或者有价值的数据。
想要学习爬虫python的话首先你要懂得最基本的编程语言使用、网络基本知识以及HTML文档、css。
网络这块只需要懂得HTTP协议，懂得使用工具来抓包。要熟悉json格式数据。
python需要你学完基础部分。比如：
爬虫的话推荐使用：
requests 就是一个网络请求库，用来获取网络上的***。
Python，可以帮忙抢票，可以爬虫东西，关于Python爬虫怎么做？今天教大家一个案例，python爬虫多线程实战：爬取美桌1080p壁纸图片 | 技术
技术点分析
· 爬虫requests
· 多线程threading
· xpath 提取ur
· 正则
实战
· 分析url
1、发送请求
2、接受响应
3、解析响应
4、数据存储
上面的怎么理解呢？我们以浏览器的工作过程作个大概的说明。比如，我们准备在百度上查个问题。
首先，我们需要在浏览器地址栏输入 ，然后回车。其实这就是在发送请求，当然浏览器为我们隐藏了很多细节。简单粗暴的理解，浏览器会将地址以及本身的一些信息打包成一个 HTTP 包（计算机里就叫做请求），然后发给目标地址。
其次，远程服务器在收到请求后，知道了浏览器想访问 ***.baidu*** ，于是也打了一个包（计算机里就叫做响应）然后返回，浏览器从而接受到了响应。
然后，浏览器收到响应后，会看看响应的一些信息，比如返回的内容的类型，比如这里是 HTML ，于是浏览器调用相应的引擎渲染，最后百度页面就展示出来了。
最后呢，如果浏览器开着缓存的话，会将访问过的 HTML 文本缓存过来，也就是数据存储了。
说说在Python中，如何读取文件中的数据？
open('file','mode')
参数解释
mode常用的模式：
r：表示文件只能读取
w：表示文件只能写入
a：表示打开文件，在原有内容的基础上追加内容，在末尾写入
w+:表示可以对文件进行读写双重操作
mode参数可以省略不填，默认为r模式
这里以txt，csv，excel，json，word5种文件为例，简单介绍一下Python是如何读取这些类型文件的，实验环境win10+python3.6+pycharm2018，主要内容如下：
这个应该是最简单的，大部人都应该会，直接使用open函数打开读取就行，下面我简单介绍一下：
1.这里***设我们要读取的txt文件数据如下，每行数据都是4列，每列之间使用逗号分隔开：
2.接着针对以上数据，我们就可以直接编写代码来进行读取了，测试代码如下，先使用readlines函数读取所有行数据，然后再使用split函数进行切分：
程序运行截图如下，已经成功读取到txt文件数据：
这里主要用到Python自带的标准库csv，专门用于读写csv文件，下面我简单介绍一下如何使用这个库读取csv文件：
1.这里***设我们要读取的csv文件数据如下，共有4行，每行是4列：
如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
这个非常简单，pandas内置了大量函数和类型，可以快速处理日常各种文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件为例，简单介绍一下pandas是如何快速读取这些文件的：
这是最常见的一种文本文件格式，读取的话，直接使用read_table函数就行，测试代码如下，这里必须保证txt文件是格式化的，不然读取的结果会有误，filename是文件名，header是否包含列标题，sep是每行数据的分隔符，最终读取的数据类型是DataFrame，方便后面程序进行处理：
这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_excel函数就行，测试代码如下，非常简单，直接传入文件名就行，最终返回结果也是DataFrame类型：
这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_csv函数就行，测试代码如下，也非常简单，filename为文件名，header为是否包含列标题，最终返回结果也是DataFrame类型：
这也是一种比较常用的数据存储格式，读取的话，直接使用read_json函数就行，测试代码如下，filename为文件名，如果出现中文乱码的话，设置encoding编码为uft-8就行，最终结果也是DataFrame类型：
这里首先需要安装sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函数直接从mysql数据库读取数据，安装的话，直接输入命令“pip install sqlalchemy”就行，测试代码如下，也非常简单，先创建一个connect连接，然后根据sql查询语句，直接从数据库中读取数据就行：
到此，以上就是小编对于python 学习资料实例的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 学习资料实例的4点解答对大家有用。
