Finanční profesionálové, kteří chtějí zdokonalit své dovednosti, tak mohou učinit tím, že se naučí, jak škrábat data o zásobách pomocí Pythonu, vysoce interpretovaného a univerzálního programovacího jazyka. Python je nejpopulárnějším nástrojem pro škrábání dat ze skladových dat. Používá se také při těžbě dat, kybernetické bezpečnosti, digitálních forenzních aplikacích a penetračním testování.
Python také nabízí výhodu komunity přispěvatelů, kteří se dobrovolně podílejí na pravidelném zlepšování vývojářského prostředí. To dává programovacímu jazyku náskok před nejnovějším vývojem ve světě softwaru. Jazyk Python je široce používán ve světě škrábání dat kvůli jeho efektivitě a spolehlivosti při provádění úkolů.
Výhody používání Pythonu pro škrábání dat
1. Jednoduché a spolehlivé
Používání Pythonu pro škrábání dat o zásobách se stává prominentní z různých důvodů. Nejprve jeho syntaxe #REF Chyby Excel #REF Chyby Excel způsobují velké problémy v tabulkách. Naučte se, jak najít a opravit chyby #REF v aplikaci Excel v tomto rychlém kurzu s příklady a snímky obrazovky. #REF! Chyba („ref“ znamená odkaz) je zpráva, kterou Excel zobrazí, když vzorec odkazuje na buňku, která již neexistuje, způsobená odstraněním buněk, které je jednoduché a spolehlivé při provádění úkolů a sdílení skriptů s ostatními uživateli.
2. Vestavěné knihovny
Za druhé, Python přichází s mnoha vestavěnými knihovnami, které pomáhají šetřit čas vývojářům, kteří by jinak stavěli své projekty od nuly. Vývojáři ukládají běžné a běžné úkoly začleněním knihoven do svých projektů.
3. Open-source software
Za třetí, Python je otevřený zdroj, a proto je volně dostupný pro použití, zatímco jiné jazyky jsou patentované a relativně drahé. A konečně, Python je kompatibilní s mnoha datovými aplikacemi, takže je vhodný pro škrábání skladových dat.
Škrabky na skladová data
Škrábání dat je postup prováděný škrabkami za účelem získání požadovaných dat z více míst na internetu. Škrabky dat jsou proto skripty nebo algoritmy Algoritmy (Algos) Algoritmy (Algos) jsou sada pokynů, které jsou zavedeny k provedení úkolu. Algoritmy jsou zavedeny k automatizaci obchodování za účelem generování zisků s frekvencí, kterou by lidský obchodník nemohl získat konkrétní typy informací z internetu pro použití při analýze dat.
Postup, který sledují datové škrabky, zahrnuje stahování informací z cíle, extrakci a ukládání dat a nakonec analýzu dat. Postup seškrábání dat o zásobách je podobný postupu, který se používá při online seškrábání jiných typů dat.
Prvním krokem při škrábání dat o zásobách je stažení cílového obsahu z databáze, kde jsou data uložena. Za druhé použijte škrabku na data k extrakci dat z nestrukturované formy do strukturovaného formátu.
Třetí krok zahrnuje ukládání strukturovaných dat do preferovaného formátu, jako je formát CSV nebo tabulka aplikace Excel. Posledním krokem je analýza získaných dat za účelem generování důležitých informací o akciovém trhu nebo konkrétních akcích.
Kroky při škrábání dat pomocí Pythonu
Prvním krokem při škrábání dat o zásobách je určení URL, kde škrabka získá data z kódu provádění. Adresa URL poté vrátí požadované informace zobrazením stránky HTML nebo XML s údaji požadovanými škrabkou.
Jakmile jsou informace získány, škrabka zkontroluje data zobrazená v cílové adrese URL, identifikuje data potřebná pro extrakci a poté spustí kód k provedení. Jakmile jsou data sešrotována, extrahovaná data jsou převedena a uložena v požadovaném formátu.
Knihovny pro škrábání dat
Python je rozmanitý programovací jazyk s mnoha aplikacemi v programovacím prostoru. Každá z aktivit prováděných pomocí Pythonu zahrnuje různé knihovny, které jsou s nimi spojené. Škrábání dat pomocí Pythonu používá mnoho knihoven, včetně Selenium, Beautiful Soup a Pandas.
Selenová knihovna je nejlepší volbou pro testování na webu a je široce používána v automatizaci činností prohlížeče. Knihovna Beautiful Soup se skládá z balíčku, který analyzuje dokumenty HTML a XML. Balíček funguje tak, že vytváří analyzované stromy, které pomáhají při extrakci dat z cíle. Knihovna Pandas je na druhé straně nástrojem pro extrakci, analýzu, manipulaci a ukládání dat v požadovaném formátu.
Praktický příklad
Níže je ukázka škrábání dat o akciích Google na serveru Yahoo! Finanční web.
Postup začíná návštěvou webu Yahoo Finance a zadáním obchodního symbolu pro akcie Google „GOOG“ do vyhledávacího pole. V reakci na to se adresa URL změní tak, aby zahrnovala hledaný výraz, tj. Symbol „GOOG“. Výsledky vyhledávání zobrazují stránku akcií, která zobrazuje konkrétní informace o akciích, jako je cena akcií, otevírací cena, index ceny za zisk a roční obchodní rozpětí.
Dále zkontrolujte data o zásobách kliknutím pravým tlačítkem na stránku a výběrem možnosti „Zobrazit zdroj stránky“ nebo „Zkontrolovat prvek“ v závislosti na vašem prohlížeči. Můžete také použít zkratku uvedenou na stránce akcií GOOG zvýrazněním požadovaných údajů, například aktuální ceny akcií.
Poté klikněte pravým tlačítkem na zvýrazněnou oblast a z nabízených možností vyberte „Zkontrolovat prvek“. Výstup vám poskytne cenu akcií a všechny další relevantní podrobnosti o akciích GOOG.
Další zdroje
Finance nabízí Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ Certifikace CBCA ™ Certifikace Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ je celosvětovým standardem pro úvěrové analytiky, který zahrnuje finance, účetnictví, kreditní analýzu, analýzu peněžních toků, modelování smluv, půjčky splátky a další. certifikační program pro ty, kteří chtějí posunout svou kariéru na vyšší úroveň. Chcete-li se dál učit a rozvíjet svou znalostní základnu, prozkoumejte prosím další relevantní finanční zdroje níže:
- Vytvoření řídicího panelu v aplikaci Excel Vytvoření řídicího panelu v aplikaci Excel Tato příručka k vytváření řídicího panelu v aplikaci Excel vás naučí, jak vytvořit krásný řídicí panel v aplikaci Excel pomocí technik vizualizace dat od profesionálů. v
- Crash kurz Excel
- Fintech (finanční technologie) Fintech (finanční technologie) Termín fintech označuje synergii mezi financemi a technologiemi, která se používá k posílení obchodních operací a poskytování finančních služeb.
- Přechod z Excelu do Pythonu Přechod z Excelu do Pythonu Mnoho společností nyní přechází z Excelu do Pythonu, univerzálního programovacího jazyka na vysoké úrovni vytvořeného nizozemským programátorem Guidem van Rossumem
