python数据挖掘

学习python基础，数学工具，策略开发。学习实例，多为实际需求。利用故事、数学模型和代码，学习量化与编程的关系，描绘量化的人生哲学，学习作者在量化方面的经验，体会作者对交易、人生的理解。 无论是量化、算法，还是黑箱交易，谈论的都是一件事情：通过计算机执行的系统化交易。对数学或者技术有所恐惧的投资者能理解量化交易，带领走过黑箱之旅。用简明的语言指明宽客们所做的工作，揭开了量化交易和量 化交易策略的神秘面纱。在简明介绍量化交易准则和一般性准则之后，转入正题，开始介绍典型黑箱系统的详细内件，用非技术性的语言解释内件是什么以及 内件之间是如何组合在一起的。 《量化投资:策略与技术(修订版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。首先，介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）。然后，用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分。策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D—Alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。 《量化交易之路用Python做股票量化分析》前面讲的是编程技巧，估计策略部分是常用的普通策略。其目的是受人以鱼竿，而不是鱼

Django是由Python写成的开放源代码的MVC Web应用框架。从Web开发初学者的角度出发，循序渐进地讲解Django的相关技术，包括Python语言入门知识、Web相关基础技术，如HTML、CSS、JavaScript，通过前两部分的学习，可以基本掌握Python语言的应用以及Web相关技术，推荐学习《Django 2.0 入门与实践》 《Django 2.0 入门与实践》PDF，353页，带目录，文字可以复制。作者：李健 下载: https://pan.baidu.com/s/1EQQBj9W2LUoOxGrLOxL4Rg 提取码: bzgm 《Django 2.0 入门与实践》一共22章，内容由浅入深详尽地讲解Django框架的各项知识点，使任何层级的读者都能从中受益；每个技术点都有示例代码，以理论与实践相结合的方式使读者快速理解Django框架；包含基本Web技术介绍，可以作为工具书。可供Web开发初中级读者以及希望使用Python作为编程语言的软件开发工程师参考。 《精通Django：Django 1.8 LTS全解》高清中文PDF+《Django基础教程》高清中文PDF及代码 《Django基础教程》高清中文PDF，243页，带书签目录；配套源代码。Leif Azzopardi & David Maxwell著，安道 译。 《精通Django：Django 1

在大数据时代，信息更新非常快速，计算机语言也犹如雨后春笋般被我们所熟知。C语言、C++、Java等可谓是各领风骚、独占鳌头，而Python则是一门近几年崛起很快也很火的编程语言。 虽说编程语言难分好坏，各有千秋。 但Python到底有什么魔力呢？ 简单 Python的语法非常优雅，甚至没有像其他语言的大括号，分号等特殊符号，代表了一种极简主义的设计思想。阅读Python程序像是在读英语。也正是由于Python程序代码简单，所以与其他程序语言相比起来，后期的程序维护也会更容易，更舒心。 免费开源性 Python是免费开源的。程序员可以通过共享、复制和交换它，也使得Python形成了强大的社区，使它更加完善，技术发展更快。 兼容性 Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。 面向对象 Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。面向对象的程序语言通常十分复杂的，而Python却设法保持简洁。 库 Python有强大的Python库，且由于它的开源性，第三方库也特别多。使得管理文档,执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西被更容易调用。 Python语言的用途 人生苦短，我用python。Python使得程序员的开发效率不断提高。它适用于网站、桌面应用开发、自动化脚本、复杂计算系统、科学计算

随着人工智能、大数据的时代到来，学习Python的必要性已经显得不言而喻。 只要接触一点编程的同学就知道，我一点也没有言过其实。对于学习Python的重要性，这里不再赘述。今天整理的教程，是给零基础的同学入门Python。 入门知识 Linux入门 学习使用Vim编辑器 快速认识&掌握Git 基础学习 MySQL基础入门 SQLAlchemy 基础教程 Python3 简明教程 Python版设计模式实践 Web框架基础 Python Flask Web框架 Django 基础教程 Flask 框架搭建个人博客 Flask 实现简单聊天室 基础巩固与运用【实战练习】 Python 破解验证码 通过一个简单的例子来实现破解验证码。从中我们可以学习到 Python 基本知识，PIL 模块的使用和破解验证码的原理。 Python 图片转字符画 用 50 行 Python 代码完成图片转字符画小工具。通过本实验将学习到 Linux 命令行操作，Python 基础，pillow 库的使用，argparse 库的使用。 Python3 实现色情图片识别 使用 Python3 去识别图片是否为色情图片，我们会使用到 PIL 这个图像处理库，会编写算法来划分图像的皮肤区域。其中涉及到Python3 基础知识，肤色像素检测与皮肤区域划分算法，Pillow 及argparse 的使用。 Python3

"python基础-->(函数/面向对象/网络编程(scoket套接字)/并发编程(mutiprocessing)) "运维+web开发-->页面展示(django/flask/mysql/postgresql/熟悉redis/熟悉mongodb/了解爬虫)**最保险 "爬虫-->获取数据丢入excel表格;(一天爬一个小网站,经验)(通过爬网站学习知识点-->requests/scrapy/redis数据库/mongodb数据库/scrapy-redis,了解web) "数据分析-->通过对excel表进行数据的展示(画张图);(基础的excel操作/精通numpy/精通pandas/精通matplotlib必会,了解web) "数据挖掘-->通过机器学习算法得到决策函数;(了解numpy/了解pandas/了解maplotlib/sklearn/java(scala)/hadoop/hbase/hive,了解web)) "**除了机器学习(人工智能),以上都可以通过努力找到工作,你只能去上网找英文文档(论文/视频) "机器学习-->构造机器学习算法(了解numpy/了解pandas/了解maplotlib/sklearn/tensorflow(多维张量操作)/pytorch/数学(高数必会,传统机器学习-->概率论;深度学习-->线性代数,强化学习,进阶<博弈论><离散数学>

参考文档： 官方文档 爬虫介绍： 所谓网络爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这种说法不够专业，更专业的描述就是，抓取特定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。 一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 上面介绍的只是爬虫的一些概念而非搜索引擎，实际上搜索引擎的话其系统是相当复杂的，爬虫只是搜索引擎的一个子系统而已。下面介绍一个开源的爬虫框架Scrapy。 一、Scrapy概述 Scrapy是一个用 Python 写的 Crawler Framework ，简单轻巧，并且非常方便，并且官网上说已经在实际生产中在使用了，不过现在还没有 Release 版本，可以直接使用他们的 Mercurial 仓库里抓取源码进行安装。 Scrapy 使用 Twisted 这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示： 绿线是数据流向，首先从初始 URL 开始，Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载

下载地址: http://www.gqylpy.com/di/20 《Python数据分析与挖掘实战.pdf》PDF高清完整版-下载 内容简介 10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。 实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节

我们经常听到全栈工程师这个词语。那么很多小伙伴还是不明所以，什么是全栈工程师？为什么全栈开发用Python？Python web全栈开发到底有多高薪？ 一、什么是Python web全栈工程师？ 全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。 当下全栈工程师的概念很火，而Python是一种全栈的开发语言，所以你如果能学好Python，那么前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。 全栈开发工程师需要掌握的知识包括：后端开发、前端开发、界面设计、产品设计、数据库、各种移动客户端、三屏兼容、restFul API设计和OAuth等等，比较前卫的项目，还需要掌握Single Page Application、Web Socket、HTML5/CSS3这些技术以及像第三方开发像微信公众号微博应用等等。 全栈工程师（Full-Stack Engineer），是一个在IT行业圈子里越来越热门的话题，无论是像Facebook这样的大型公司，还是刚刚起步的初创公司，都开始招募全栈工程师。据说，Facebook声称：“我们只招全栈工程师！” 有人曾开玩笑说，全栈工程师是资本家的阴谋，因为老板想雇一个人来做三个人的工作。 二、Python web全栈工程师薪资

目前有超过500种编程语言，每天仍在新增更多新语言。虽然其中有大部分重叠的语言以及大量仅用于理论和试验的编程语言。但你必须选择一种作为日常工作生活常用的编程语言。你应该学习哪些语言，为什么你应该花时间学习它们？由于这是一个致力于Python的网站，之前我们已经告诉过你为什么Python是一门很好的学习语言。你可能知道Python可能是Raspberry Pi最受欢迎的语言（因为大多数开发板都预装了Python）。只要你足够聪慧就可以用树莓派套件完成任何事情。虽然我们可以很容易看出Python简单易用，但它在商业和软件开发中又有哪些实际应用呢？我们现在就告诉你九个使用Python的顶级公司。通过这种方式，您可以看到Python在商业和软件开发中的实际应用。 Industrial Light and Magic（工业光魔） Industrial Light and Magic（ILM）是乔治卢卡斯于1975年创建的特效公司，为星球大战创造了FX（电影特效）。从那时起，它们已经成为FX的代名词，在电影和广告中屡获殊荣。在公司早期，ILM专注于通过道具实现效果，但它们很快意识到电脑特效才是是FX的未来。其CGI部门成立于1979年，CGI首个特效是“星际迷航II：汗的愤怒”中的创世纪爆炸特效。最初，ILM的CGI工作室使用了Unix shell，但这只用于处理相对较少的特效

大家在学习Python的时候，有人会问“Python要学到什么程度才能出去找工作”，对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题，因为按照Python课程大纲来，一般都不会有什么问题，而对于自学Python来说，那就比较难掌握，冒然出去找工作非常容易受打击，从而失去学习Python的信心。接下来我们就来看看Python学到什么程度才算是真正学会Python可以去一展身手。 一、确立目标、了解需求 做什么事情都要先确定好目标，才不至于迷失方向。我们就是Python爬虫工程师为职位目标。 在一些国内大型的招聘网上找到相关的职位要求： 仔细看看，我们可以得出以下几点： 1、 python 不是唯一可以做爬虫的，很多语言都可以，尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项 2、 大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度，深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术；广度就是分布式、云计算等等，这都是加分项 3、 爬虫，不是抓取到数据就完事了，如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验，也是加分项 4、 一般公司都会有自己的爬虫系统，而新进员工除了跟着学习以外最常做的工作就是维护爬虫系统，这点要有了解 5、 最后一个加分项就是前端知识，尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相关技术为最佳，其中 js 代码的熟悉是很重要的 6、