
來源:麥?zhǔn)寰幊?
作者:麥?zhǔn)?
作為一個(gè)搞技術(shù)的金融從業(yè)者,看到這個(gè)開源項(xiàng)目的時(shí)候,我的內(nèi)心就兩個(gè)字:臥槽!
從金融角度上,它涵蓋了全面的股票數(shù)據(jù),做數(shù)據(jù)分析和排行,并給出購買參考建議。
雖然市面上專業(yè)的App也有這些數(shù)據(jù)和功能,但這可是你自己用代碼運(yùn)行的項(xiàng)目。你可以在此基礎(chǔ)上,實(shí)踐你的想法,修改代碼,做你的分析,建立自己的優(yōu)勢。
如果只是會(huì)用App和街上的大媽有什么區(qū)別?那個(gè)金融從業(yè)者不會(huì)自己做數(shù)據(jù)分析?
從技術(shù)角度上,這個(gè)開源項(xiàng)目非常綜合,涵蓋了:
如果一個(gè)人能把這個(gè)項(xiàng)目從頭到尾學(xué)會(huì),搞定。他找到一份Python開發(fā)的工作應(yīng)該問題不大。
我覺得吧:
我們其實(shí)不缺好的開源項(xiàng)目,缺的是從頭到尾去研究透一個(gè)項(xiàng)目的專注和決心!
你覺得呢?留言說說你的看法。
找到一個(gè)適合自己的好的項(xiàng)目,去把它研究透,好過泛泛的去看100個(gè)開源項(xiàng)目。
不要太在意技術(shù)是否主流,技術(shù)是相通的,同樣都是Python,解決的問題也是一樣的,學(xué)好一個(gè)很快就能學(xué)好另外一個(gè)。
這個(gè)項(xiàng)目就特別適合做金融分析,或者對金融,炒股有興趣的,并且在學(xué)Python的人,可以一舉三得:
特點(diǎn)提醒:這個(gè)項(xiàng)目主要是作為Python學(xué)習(xí)目的推薦給大家,也推薦給做金融分析的人!
但是我不建議小白盲目去炒股,尤其是現(xiàn)在大盤已經(jīng)站上了3600點(diǎn),已經(jīng)到了街上大媽都在討論股票的時(shí)候!如果現(xiàn)在進(jìn)去,做炮灰的概率很大。
這是一個(gè)基于Python的全棧股票系統(tǒng),先來上截兩張圖:
它每天定時(shí)(6點(diǎn))抓取股票數(shù)據(jù),計(jì)算指標(biāo),然后給出推薦。用戶使用網(wǎng)頁查看數(shù)據(jù),看可視化報(bào)表,定制的自己的需求。
所謂全棧,一般指后端開發(fā)和網(wǎng)頁開發(fā)通吃。我們來分的更細(xì)一點(diǎn),這個(gè)項(xiàng)目涵蓋這些內(nèi)容:
我建議分幾個(gè)步驟去學(xué)習(xí):
從技術(shù)上,我們只要把別人打包好的Docker文件下載下來,直接運(yùn)行就行了,不用安裝Python,配置各種包。
這里有個(gè)例外,一般數(shù)據(jù)庫是需要安裝好的,這個(gè)項(xiàng)目也是的,需要先自己安裝和啟動(dòng)MySQL數(shù)據(jù)庫。
jobs文件夾 - 這個(gè)是抓取數(shù)據(jù)的文件夾,先有數(shù)據(jù),才能分析和展示web文件夾 - 這個(gè)網(wǎng)站和數(shù)據(jù)展示部分
下面是我用Docker成功運(yùn)行項(xiàng)目的步驟:
https://docs.docker.com/get-docker/
https://dev.mysql.com/downloads/
3. 下載最新的Docker文件
docker pull pythonstock/pythonstock:latest
mkdir -p /tmp/data/notebooks #創(chuàng)建臨時(shí)目錄
docker run -itd --name stock
-v /tmp/data/notebooks:/data/notebooks
-p 8888:8888
-p 9999:9999
-e MYSQL_HOST=host.docker.internal # for using Docker-for-mac or Docker-for-Windows 18.03+
-e MYSQL_USER=root
-e MYSQL_PWD=root
-e MYSQL_DB=stock_data
pythonstock/pythonstock:latest
網(wǎng)站系統(tǒng): http://localhost:9999
用jupyter做分析: http://localhost:8888
系統(tǒng)也支持通過Jupyter做實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析:
但登錄Jupyter需要先獲取token:
docker exec -it stock bash
jupyter notebook list
下面這是項(xiàng)目鏈接,點(diǎn)擊查看原文也可以跳轉(zhuǎn)到項(xiàng)目頁面:https://github.com/pythonstock/stock
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