python开发的股市行情看板(python量化分析的开始)-编程思维
简介 使用Python开发股市行情大屏是一个相对复杂的项目,涉及到数据获取、处理、可视化以及实时更新等多个方面。下面我将简单介绍一下如何使用Python创建一个基本的股市行情大屏。 数据获取 首先,你需要从股市数据提
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简介 使用Python开发股市行情大屏是一个相对复杂的项目,涉及到数据获取、处理、可视化以及实时更新等多个方面。下面我将简单介绍一下如何使用Python创建一个基本的股市行情大屏。 数据获取 首先,你需要从股市数据提
解释: HTTP头部中的Content-Length字段表示请求体的大小,用字节来表示。当你在使用Python的requests库进行请求时,如果你手动设置了Content-Length,但实际发送的请求体大小与Content-Length头部声明的大小不一致,服务器可能会认为这是一个无效的请求或者导致连接超时,因此服务器不会响应。 解决方法: 确保你发送的请求体大小与Content-Lengt
本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 250+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。 周刊全文:https://pythoncat.top/posts/2024-03-23-weekly 特别提醒:本期赠书 5 本《Python数据结构与算法分析(第3版)》,参与方
前言 删除文件夹下的所有的文件,以及子文件下所有的文件,把这个文件夹全部删除。 shutil.rmtree() 删除 先介绍一个最简单的方法,shutil.rmtree() import shutil # 上海悠悠 wx:283340479 # blog:https://www.cnblogs.com/yoyoketang/ shutil.rmtree('D:\\test', ignore_
print是我们平时写些python小工具时,最常用的调试工具。因为开发代码时,常常通过print将执行流程、变量的值以及其他关键信息输出到控制台来观察,以便了解程序执行情况和调试bug。 但是,print的输出过于简单,在输出变量内容,函数调用,执行过程等相关信息时,往往需要自己手动去补充很多的输出信息的说明,否则很容易搞不清输出的内容是什么。 而今天介绍的icecream,为我们提供了一种更
Netcat Netcat是一种网络工具,也称为“nc”,可用于在计算机网络之间进行TCP/IP或UDP连接。它可以用于连接到其他计算机上的端口,发送和接收数据,扫描端口以及创建服务器等。 使用Python实现简易版 整体功能规划 if __name__ == "__main__": # argparse库是python标准库里面用来处理命令行参数的库 # 传递不同的参数,就能控
什么是TCP代理 TCP代理是一种网络代理技术,它允许客户端和服务器之间通过一个位于中间的第三方TCP代理服务器进行通信。TCP代理的工作方式是客户端向代理服务器发送TCP连接请求,代理服务器将此请求转发到目标服务器,然后等待目标服务器响应。当目标服务器响应时,代理服务器将响应转发回客户端。 整体功能规划 (1)显示本地设备与远程设备之间的通信过程 (2)处理代理两端发送和接收的数据 (3)创建
实验环境 攻击主机IP:172.18.53.145 目标主机IP:172.18.53.11 此处的靶场是Vulnhub中的WEB MACHINE: (N7) 靶场测试 访问靶场的登录页面,使用sqlmap测试该页面是否存在SQL注入 首先,使用Burpsuite在登录时抓包 将这个数据包保存下来 利用sqlmap,指定刚保存的post数据文件进行测试。 -r指定文件,-p指定测试参数,先
实验环境 攻击主机IP:172.18.53.145 目标主机IP:172.18.53.28 脚本编写 思路:使用TCP协议遍历连接目标的所有端口,如果连接成功说明该端口开放,为了提升效率,使用多线程执行 代码实现如下: import threadpool import socket ip = input("Enter the ip address you want to scan: ") pr
Numpy其实是最早的处理数据的Python库,它的核心ndarray对象,是一个高效的n维数组结构。 通过这个库,可以高效的完成向量和矩阵运算,由于其出色的性能,很多其他的数据分析,科学计算或者机器学习相关的Python库都或多或少的依赖于它。 Pandas就是其中之一,Pandas充分利用了NumPy的数组运算功能,使得数据处理和分析更加高效。比如,Pandas中最重要的两个数据结构Seri
之前我们已经详细讨论了如何使用BeautifulSoup这个强大的工具来解析HTML页面,另外还介绍了利用在线工具来抓取HTTP请求以获取数据的方法。在今天的学习中,我们将继续探讨另一种常见的网络爬虫技巧:XPath。XPath是一种用于定位和选择XML文档中特定部分的语言,虽然它最初是为XML设计的,但同样适用于HTML文档的解析。 HTML和XML有很多相似之处,比如标签、属性等,因此XPa
本文介绍基于Python中ArcPy模块,读取Excel表格数据并生成带有属性表的矢量要素图层,同时配置该图层的坐标系的方法。 1 任务需求 首先,我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个记录北京市部分PM2.5浓度监测站点信息的Excel表格数据,格式为.xls;文件内包含站点编号、X与Y坐标、站点名称等四列数据,部分数据如下所示。 我们需要将该表格文件中所记录的全部站点
在过去的实践中,我们通常通过爬取HTML网页来解析并提取所需数据,然而这只是一种方法。另一种更为直接的方式是通过发送HTTP请求来获取数据。考虑到大多数常见服务商的数据都是通过HTTP接口封装的,因此我们今天的讨论主题是如何通过调用接口来获取所需数据。 目前来看,大多数的http接口数据都采用restful风格,通常使用JSON格式来发送和接收数据。对于那些对此不太了解的零基础学者,建议先学习相
今天我们将继续进行爬虫实战,除了常规的网页数据抓取外,我们还将引入一个全新的下载功能。具体而言,我们的主要任务是爬取小说内容,并实现将其下载到本地的操作,以便后续能够进行离线阅读。 为了确保即使在功能逐渐增多的情况下也不至于使初学者感到困惑,我特意为你绘制了一张功能架构图,具体如下所示: 让我们开始深入解析今天的主角:小说网 小说解析 书单获取 在小说网的推荐列表中,我们可以选择解析其中的某一
前言 最近简单学了下Rust,以我这种菜鸟水平,没感受到什么安全、性能什么方面的优势,只觉得概念太多,编译各种报错。暂时也写不出来什么玩法,索性对比下各种学过的语言的性能。部分语言很早之前学过,很久不用就忘了,所以是用GPT写的。但运行逻辑很简单,所以应该没什么影响。具体的代码可以见“实验代码”部分。 对比方法是在同一台机器上计算斐波拉契数,获取运行时长和内存占用。对比方法很野鸡,看看当个乐就行
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dataclass是从Python3.7版本开始,作为标准库中的模块被引入。随着Python版本的不断更新,dataclass也逐步发展和完善,为Python开发者提供了更加便捷的数据类创建和管理方式。 dataclass的主要功能在于帮助我们简化数据类的定义过程。本文总结了几个我平时使用较多dataclass技巧。 1. 传统的类定义方式 首先,从平时量化分析的场景中简化一个关于 币交易 的类
在处理大量PDF文档时,有时我们需要快速找到特定的文本信息。本文将提供以下三个Python示例来帮助你在PDF文件中快速查找并高亮指定的文本。 查找并高亮PDF中所有的指定文本 查找并高亮PDF某个区域内的指定文本 使用正则表达式搜索指定文本并高亮 本文将用到国产第三方库 - Spire.PDF for Python,该库提供 PdfPageBase.FindText() 方法可用于查找