财务大数据-Python基础 课件 1.1认识Python语言

认识Python语言目录0102Python语言Python语言的应用03工具及其使用方法01Python语言Python语言起源及发展1989年吉多•范罗苏姆（GuidovanRossum）萌发了开发一个新的脚本解释语言的想法。2000年发布了Python2.0版本，该版本改进了垃圾回收和列表推导式功能。2008年发布了Python3.0版本，该版本不兼容2.0版本。1991年Python的第一个版本（Python0.9）诞生。Python语言简介Python是一种计算机程序设计语言，是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的特点：易学、易读、易维护：语法简单，接近自然语言，代码可读性高，易于学习，源代码容易维护；丰富的库：拥有强大的标准库以及许多高质量的第三方库；互动模式：可从终端输入执行代码并得到结果，互动测试和调试代码片段；开源、免费：允许自由的发布软件的备份、阅读和修改其源代码、将其一部分自由地用于新的自由软件中。02Python语言的应用Python语言的应用人工智能系统运维Web开发网络爬虫数据分析科学计算Python语言的应用网络爬虫：又称网页蜘蛛。利用Python工具，Scrapy爬虫框架可以快速实现大量的数据信息抓取。数据分析：具有强大数据处理功能的Python，结合常用库和工具，能将分析结果可视化展示，有助于更好地了解数据和进行决策。Python语言的应用科学计算：Python在科学计算领域的应用不仅仅包括基础的数值计算和图像绘制，同时也包括更高级的统计分析、机器学习等领域。Python语言的应用人工智能：Python可以用于机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能领域。例如，TensorFlow和PyTorch等机器学习库使用Python进行开发。系统运维：Python可以编写脚本来自动化运维任务，例如系统监控，定时备份数据，系统升级等等。Python语言的应用Web开发：Python是构建Web应用程序的工具之一。常见的Web框架有Django、Flask和Tornado。其中Python+Django是语言编写中一个受众较广且功能较为完善的服务器端网站框架。Python在财务领域的应用数据准备数据清洗数据分析数据可视化数据特征分析数据分类聚类业务场景建模指标量化分析自动生成图表报表动态组合大屏智能播报辅助经营决策确定数据来源数据获取规范爬虫工具抓取数据库获取数据处理异常数据处理遗漏数据处理噪音数据处理不一致的数据Python在财务领域的应用-数据爬取Python在财务领域的应用-数据清洗与处理Python在财务领域的应用-数据可视化03工具及其使用方法Python-大数据分析工具Python语言的特点使其成为最受欢迎的数据分析工具之一，本课程将系统介绍Python基本语法以及适用于大数据分析的第三方库。Python主要数据分析库：Pandas：为解决数据分析任务而创建，提供了快速便捷处理数据的大量函数和方法；Matplotlib：使用率非常高的基础绘图库，仅需几行代码，即可生成许多高质量图形；Pyecharts：是一款将Python与Echarts相结合的数据可视化工具，可以高度灵活的配置，轻松搭配出精美的视图。Python-编辑器Python编辑器是一种软件应用程序，适用于编写、编辑、运行和调试Python的代码。常用Python编辑器：PyCharm：支持自动补全、调试、版本控制、代码分析等，是一款非常流行、功能丰富的PythonIDE（集成开发环境）。JupyterNotebook：支持文档编写、代码执行和展示结果。本质上是一个笔记本，可以将代码、带格式的文本、图片等整合在一个文档中。平台内置编辑器-基本使用方法平台内置编辑器支持代码的编写、执行并展示结果。基本使用方法：根据题目要求输入相应代码，点击【执行并保存】，即可查看执行结果。平台内置编辑器-文件列表文件列表：用于文件存储与管理，下载的数据默认保存