python实时黄金数据

Ⅰ python主要用来干嘛

整理了Python的7大就业方向，希望大家能找到适合自己的，然后学习下去，完成人生的目标。
1、Web开发（Python后端）
Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。
像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。
平均薪资：15~20K
技能要求：前端基础、Python基础、主流Python Web框架（Flask、Django等）、数据库等
2、Python爬虫工程师
顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。
平均薪资：15~25K
技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等
友情提示：注意法律风险
3、Python数据分析师
这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些 “定制化推荐” 的老手。
可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。
Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。
平均薪资：10~25K
技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）
4、AI工程师
人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K 的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。
Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。
薪资：20~40K
技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架
5、自动化运维工程师
运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。
自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等
6、自动化测试工程师
测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。
Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。
平均薪资：10~20K
技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等
7、Python游戏开发
Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、数据库、Nginx等
通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python编程语言的人，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python编程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。

Ⅱ python可以用来干什么

1、系统编程：提供API，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具，这也是国外为什么使用者这么多的原因，我们国内很少使用Linux。
2、图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
3、数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
4、文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
5、数据库编程：程序员可通过遵循Python DB-API规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
6、网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。
7、Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。使用python也可能制作网站哦。
8、多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。
9、pymo引擎：这是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆(memories off)风格的AVG游戏，故命名为PYMO。可以开发一些手机上的软件。
10、黑客编程：python有一个hack的库，可以大大减少编程的工作量，很多本来很复杂的工作，可以很容易实现。

Ⅲ python脚本怎么把实时数据记录下来

1.不修改数据库与系统结构，使用Python做个定时策略，每隔一段时间来执行【特定条件是否达到】的统计SQL脚本。这种模式适用于数据量不多，或者每次执行的统计脚本时间短，或者实时性要求低的情况。 2.修改数据库，不改系统结构。那就是使用数据...

Ⅳ python如何实时更新html的数据

可以在前端JavaScript部分使用Ajax向某个web地址定时申请数据，而后Python通过该地址返回最新的数据库内容。
前端收到数据后，通过JavaScript动态地修改页面即可。

Ⅳ 想用python量化金融，需要掌握python哪些

urllib, urllib2, urlparse, BeautifulSoup, mechanize, cookielib 等等啦这些库的掌握并不难，网络爬虫难的是你要自己设计压力控制算法，还有你的解析算法，还有图的遍历算法等。

Ⅵ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

Ⅶ 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

万得的Python API，可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点：万得大而全 缺点：下单交易功能不是事件驱动（例如成交回报需要用户去查询，而不是主推）
同花顺iFinD的Python API，类似万得的API 优点：比万得便宜，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
Zipline（策略开发回测）
TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费，简洁易用，API设计得非常友好，提取的数据格式是Pandas的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据（取决于网站更新速度，同事经验大约是15秒），一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
恒生电子的量化赢家平台，提供Python接口，链接我点进去后没看到具体的使用教程，希望回头补一下。
米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API，后来也支持了Python，期待2016有新的突破。

Ⅷ python可以读取到国内期货历史tick数据吗

历史tick数据是需要花钱买的。和用什么软件没关系。

Ⅸ python做什么

Python是一种计算机程序设计语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年，可以视之为一种改良的LISP。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。

Ⅹ Python中怎么调用黄金

你想说的是global？全局变量
a=123
def f():
....global a
....a=456
f()
print(a)
结果是456
前面加global申明了这个a是全局变量的那个a，如果不申明global，结果就还是123。
尽量少用全局变量。