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使用Python轻松获取股票&基金数据

最近这一两年，股市虽谈不上大牛市，倒也稳步向上，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，今年年初也一路高歌，迈过了3500点。

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python 股票实时数据接口_股票行情实时数据接口

sina股票实时数据接口eg：http:hq.sinajs.cnlist=sh600389返回gb2312编码的内容：var hq_str_sh600389=江山股份,15.31,15.74,15.68,16.02,15.16,15.68,15.69,4044916,62900903,3350,15.68,9700,15.60,1000,15.57,2384,15.56,2100,15.54,13100,15.69,73100,15.70,1000,15.72,4000,15.74,14200,15.75,2013-01-11,14:14…

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如何用 Python 和 Selenium 构建一个股票分析器

在金融市场中，股票价格是一个重要的指标，它反映了公司的经营状况、市场需求和供应、投资者的预期和情绪等因素。股票价格的变化会影响投资者的决策和收益，因此，实时分析股票价格是一项有价值的技能。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格，并展示一个简单的示例代码。

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Python金融股票爬虫实战源码大全

Stock [1]- 终端实时获取股票价格，实时查询股票价格，默认查询了沪指、深指。需要安装requests库，通过调用新浪股票API，实时查询股票价格，支持查询多支股票，通过threading多线程

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有哪些网站用爬虫爬取能得到很有价值的数据?

作者：林骏翔想做数据，首先从获取数据开始。但是对于需要获取什么数据，数据可以干什么，很多人还是一头雾水，知乎达人林骏翔给出了参考。题主问了有什么网站，能用来做什么。我给出几个API网站吧，做APP用的可能比较多，不过也可以用在日常生活中。一、生活服务手机话费充值。天气查询。快递查询。健康食谱。查医院。水电煤缴费。电影大全。谜语、歇后语、脑筋急转弯。音乐搜索。健康知识。百度糯米、团购等信息。彩票开奖以上接口都来自网站：http://www.apix.cn/services/

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Python股市数据分析教程（一）：学会它，或可以实现半“智能”炒股

本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此提供的

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获取A股行情数据方法[通俗易懂]

做股票量化分析，获取股票行情数据是第一步，结合网上的信息，和我用过的一些东西，做个总结。以后有新信息，逐步完善。

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Python股市数据分析教程——学会它，或可以实现半“智能”炒股 (Part 1)

摘要：本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。注意：

量化投资教程：用R语言打造量化分析平台

概述和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构

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数据接口-免费版（股票数据API）「建议收藏」

获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。

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Python数据科学（八）- 资料探索与资料视觉化1.叙述性统计与推论性统计2.进行读取相关数据

丘老师是使用pandas_datareader.DataReader来读取的雅虎提供的阿里巴巴股票数据，现在雅虎已经被弃用。这里我使用Tushare来读取金融数据。 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。

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用Python分析股市行情

最近A股美股市场火爆，我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司（头部500家公司）举例，A股也是类似，唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中，我们将了解如何配置 Google Sheets，使用 Python进行交互。在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中，我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。

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股票数据批量下载Excel模板工具

之前本公众号介绍过如何使用Power Query批量下载股票数据。本文分享一个达人使用VBA制作的股票成交数据下载工具，数据同样来源于雅虎财经。

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用Python快速分析和预测股票价格

某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理，但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性，涌现了许多自主价值投资者或家庭主妇交易员。甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达 40% 甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。

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互联网金融出路在哪里？大数据用户挖掘告诉你

互联网金融盛极一时，背后却是烧钱做推广，用户转化低中国传统金融覆盖面低，融资难、融资贵，资金配给效率相对低效，利润比较高，发展到现在已举步维艰，而移动互联网时代的到来以及与互联网+的有机融合发展出了诸如众筹、P2P、第三方支付、数字货币、大数据金融、信息化金融机构、金融门户、股票基金保险等等业务模式。某一个新事件的发生或者是网络上对某支股票的热议都在很大程度上左右着金融实践者们的行为，同时进一步影响着股市变化的趋势，除了金融体系本身的差异，掌握用户信息对金融企业而言变得尤为重要。有不少互联网金融公司，

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互联网金融出路在哪里？大数据用户挖掘告诉你

<数据猿导读> 中国传统金融覆盖面低，融资难、融资贵，资金配给效率相对低效，利润比较高，发展到现在已举步维艰，而移动互联网时代的到来以及与互联网+的有机融合发展出了诸如众筹、P2P、第三方支付、数字货

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R海拾遗-shiny4

在工作目录中创建一个名为stockVis的新文件夹下载以下文件放在stockVis中 app.R：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/app.R helper.R：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/helpers.R 使用runApp启动应用程序runApp("stockVis")

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python 股票历史数据(python获取股票历史数据)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。因为最近需要用到股市的各种指数数据，刚开始想的是从同花顺等交易软件直接导出，结果发现要用滚轮滚到最开始的日期，这过于繁琐了，我对于这种重复性的劳动一向不耐烦，而且这种方法在以后每日更新的时候也很不方便。所以我把视线转向了网上的各种api。网上比较普遍的主要有两种，一种是新浪的api，一种是雅虎的api。新浪的api很方便，速度也很快，不过就网上的资料而言，似乎只能提取当天的数据。雅虎的api功能更齐全，但是连接速度比较慢，有时候一个连接请求都要10多秒甚至20

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专业博客的写作及运营技巧

随着大众媒体特别是博客的发展，越来越多的专业博客开始涌现，比如我爱水煮鱼就是一个专注于 WordPress 和 Web 2.0 的专业博客。

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测试一些python获取股票数据的方法2023.7.18

https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance

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零代码量化投资：用ChatGPT获取新浪财经上的股票实时行情

现在很多免费的股票数据库，比如akshare，其实是从新浪财经或者东方财富网站上爬取下来的。如果能直接从新浪财经或者东方财富网站上爬取数据，可以获取更全面更即时的信息。

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2016年1季度纽约科技型创业企业融资规模创纪录

2015年4季度，纽约风险投资支持的企业数量降至三年来的最低。2016年1季度，风险投资有所恢复，股权融资达到了近5年来的新高，3家企业融资超过1亿美元。季度融资项目数和融资金额 ·融资企业数在20

微软CEO说漏嘴？收购GitHub四年后首次披露业绩：年收入翻两倍超10亿美元！

2018年6月，微软正式宣布以75亿美元的高昂价格收购GitHub，当年也引发了开源社区的恐慌。

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新浪实时股票数据接口1

股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取： 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口

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【推荐收藏】倾心整理的Python量化资源大合集

随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。

python股票数据分析_用Python抓取新浪的股票数据「建议收藏」

最近做数据分析，先是找到了Tushare这个免费开源的第三方财经包，但后来用了几天之后发现，它的日交易历史数据有时候有不准确的情况，查看源代码发现，这个包的数据源是凤凰财经，而对比凤凰网站其站点的数据本身就是有出入的，所以到也不是Tushare的问题。于是百度了一圈，发现很多网友都是获取新浪的股票数据，包括其历史数据和实时数据。于是乎试了一下，发现速度还挺快，没有具体去测时间但从感官上要比Tushare获取的凤凰数据要快得多。并且数据也很丰富，囊括了每只票自上市以来的所有数据，对此Tushare貌似只有三年数据。当然，新浪数据也有不足的地方，细节上没凤凰数据那么丰富，没有价MA5、MA10以及量MA5、MA10等等，最重要的还是缺少每天的交易额。所幸我目前计算所需的数据里还不包括每天交易额。

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未来已来，看看腾讯用机器人写的新闻稿

本文综合虎嗅文章写成来源：http://www.huxiu.com/ 今天（9月10日）8月CPI数据公布，腾讯财经用机器人生成了一条关于这件事的消息稿，许多人惊呼，是不是记者要失业了？这篇文章和各位谈谈这件事。我认真读了腾讯财经这篇稿子。这篇稿子实际上由两部分组成，第一部分是数据本身，第二部分是各界对数据的分析解读（我通常喜欢把这种部分称为“张三李四王二麻子说”）。这篇稿子为什么能用机器人生成呢？根源并不是机器人本身有多高明，而是在于，在这个时代，新闻生产可以不依赖于采访。新闻生产和采访的脱离，这是

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Python金融大数据分析-数据获取与简单处理

这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。

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Zipline 3.0 中文文档（三）

此版本更新了 Zipline，使其与 Python >= 3.7 以及当前版本的 Pandas、scikit-learn 等相关的 PyData 库兼容。

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股票数据API整理

最近在做股票分析系统，数据获取源头成了一大问题，经过仔细的研究发现了很多获取办法，这里整理一下，方便后来者使用。获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。根据最近频繁出现的数据超市，可以无限制获取相关数据，而不再需要使用爬虫等方式获取，这样不仅节省了极大资源，也有利于遍历数据。列出来相关网站清单，开发者可自行到这些网站查询调用方法。聚合数据 https://www.juhe.cn/ 百度A

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【工具】社交数据与行为金融学如何实现超越大盘、绝对收益量

一、互联网让大数据就在身边　　互联网作为改变人类历史的产物，近年来得到了飞速的发展，随着互联网的日益普及，其正在逐渐改变人们的生活习惯。商场的购物份额正在被足不出户的网络购物所侵蚀；新闻媒介受到铺天盖地的网络资讯冲击，纸媒生存空间日益狭隘；人与人之间的联系不再局限于写信、电话，微博、网络电话等互联网工具日新月异；旅行社的预定功能难以抗衡网络预定宾馆、机票的透明度；就医、就餐无需再早早敢去排队，网络预约极大的提高了便利性；更为典型的是，具备搜索功能的互联网，正在逐步替代字典、地图乃至百科全书等一系列具备查询

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1分钟链圈 | 蔡文胜：token不应有分红权！你觉得呢？黑客组织窃取5000万美元加密货币

Hi，everybody！这是2月19日的每日1句话新闻，只需1分钟，让你大年初四也不错过最热门最及时的全球区块链新闻～～观点蔡文胜：token不应有分红权数学家：“Scriptless S

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SaaS巨头之争：Adobe vs Salesforce，你更看好谁？

在过去的一年里，Adobe (ADBE)和Salesforce(CRM)的股价都出现了很大的波动。其中Adobe增加了81%，Salesforce也增加了50%，两者表现都很不错。即使有了这么大的涨幅，我相信这两支股票目前仍然是不错的买入，并且它们都有足够的上行空间。话虽如此，但二者估值差距还是存在的，而且我相信Salesforce有更多的上行潜力。鉴于此，我们做了如下分析：过往实绩： Adobe胜这两家公司都有一些我喜欢的地方，但明显在过往实绩表现方面Adobe是赢家。我尤其喜欢Adobe的强劲收入增

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Python 股票历史数据的获取

获取股票数据的接口很多，免费的接口有新浪、网易、雅虎的API接口，收费的就是证券公司及相应的公司提供的接口。收费试用的接口一般提供的数据只是最近一年或三年的，限制比较多，除非money足够多。所以本文主要讨论的是免费数据的获取及处理。

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Python在Finance上的应用7 ：将获取的S&P 500的成分股股票数据合并为一个dataframe

欢迎来到Python for Finance教程系列的第7讲。在之前的教程中，我们为标准普尔500强公司抓取了雅虎财经数据。在本教程中，我们将把这些数据放在一个DataFrame中。

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股票跌跌不休，不如用神经网络来预测一下未来走势

机器学习和深度学习已经成为量化对冲基金常用最大化其利润的常用的新的有效策略。作为一名人工智能和金融爱好者，这是令人振奋的消息，因为它结合了我感兴趣的两个领域。本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票（或指数）的价格。这篇文章基于我的GitHub中的python项目，在那里你可以找到完整的python代码以及如何使用该程序。此外，对于更多这样的内容，请查看我自己的页面：Engineer Quant

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这145家企业将颠覆资本市场！

从前台到后台，一批新兴的资本市场科技型企业正试图将数字化技术应用于传统金融业务中。近十年来，科技一直在推动资本市场的转型，但是传统资本市场企业应用新兴技术的步伐还比较缓慢。资本市场领域的新兴创业企业正在获得投资者的青睐，2016年有216家企业获得近18.9亿美元的投资，创造历史记录。在资本的支持下，这批新兴的资本市场创业企业正利用新兴技术，为投资者进入全球资本市场开辟新通道，并推动整个过程走向自动化，数字化。 CB Insights利用其特有数据，分析了资本市场中为投资银行，对冲基金，投资经理等提供软

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用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模

随机波动率（SV）模型是常用于股票价格建模的一系列模型。在所有的SV模型中，波动率都被看作是一个随机的时间序列。然而，从基本原理和参数布局的角度来看，SV模型之间仍有很大的不同。因此，为一组给定的股票价格数据选择最合适的SV模型对于对股票市场的未来预测非常重要。为了实现这一目标，可以使用留一交叉验证（LOOCV）方法。然而，LOOCV方法的计算成本很高，因此它在实践中的应用非常有限。在对SV模型的研究中，我们提出了两种新的模型选择方法，即综合广泛适用信息准则（iWAIC）和综合重要性抽样信息准则（iIS-IC），作为近似LOOCV结果的替代品。在iWAIC和iIS-IC方法中，我们首先计算每个观测值的期望似然，作为相对于相应的潜变量（当前的对数波动参数）的积分。由于观测值与相应的潜变量高度相关，每个第 t 个观测值（y obs t）的综合似然值期望接近于以 y obs t 为保持数据的模型所计算的 y obs t 的期望似然值。其次，在计算信息标准时，综合期望似然被用作期望似然的替代。由于相对于潜变量的整合在很大程度上减少了模型对相应观测值的偏差，因此整合后的信息标准有望接近LOOCV结果。为了评估iWAIC和iIS-IC的性能，我们首先使用模拟数据集进行了实证研究。该研究结果表明，iIS-IC方法比传统的IS-IC有更好的性能，但iWAIC的性能并不优于非综合WAIC方法。随后，利用股票市场收益数据进行了进一步的实证研究。根据模型的选择结果，对于给定的数据，最好的模型是具有两个独立自回归过程的SV模型，或者是具有非零预期收益的SV模型。

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适合小白入门Spark的全面教程

1.实时分析在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。

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R语言用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模

随机波动率（SV）模型是常用于股票价格建模的一系列模型。在所有的SV模型中，波动率都被看作是一个随机的时间序列。然而，从基本原理和参数布局的角度来看，SV模型之间仍有很大的不同。因此，为一组给定的股票价格数据选择最合适的SV模型对于对股票市场的未来预测非常重要。为了实现这一目标，可以使用留一交叉验证（LOOCV）方法。然而，LOOCV方法的计算成本很高，因此它在实践中的应用非常有限。在对SV模型的研究中，我们提出了两种新的模型选择方法，即综合广泛适用信息准则（iWAIC）和综合重要性抽样信息准则（iIS-IC），作为近似LOOCV结果的替代品。在iWAIC和iIS-IC方法中，我们首先计算每个观测值的期望似然，作为相对于相应的潜变量（当前的对数波动参数）的积分。由于观测值与相应的潜变量高度相关，每个第 t 个观测值（y obs t）的综合似然值期望接近于以 y obs t 为保持数据的模型所计算的 y obs t 的期望似然值。其次，在计算信息标准时，综合期望似然被用作期望似然的替代。由于相对于潜变量的整合在很大程度上减少了模型对相应观测值的偏差，因此整合后的信息标准有望接近LOOCV结果。为了评估iWAIC和iIS-IC的性能，我们首先使用模拟数据集进行了实证研究。该研究结果表明，iIS-IC方法比传统的IS-IC有更好的性能，但iWAIC的性能并不优于非综合WAIC方法。随后，利用股票市场收益数据进行了进一步的实证研究。根据模型的选择结果，对于给定的数据，最好的模型是具有两个独立自回归过程的SV模型，或者是具有非零预期收益的SV模型。

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R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）

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股票API

股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口

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Python股市数据分析教程（二）：学会它，或可以实现半“智能”炒股

摘要：本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中，我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题，并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。交易策略我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增

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2023年GitHub上10个最佳开源项目

开源软件彻底改变了当今软件开发的方式。GitHub上有数百万个可用的开源项目，找到符合需求的项目会让人不知所措。本文列出了值得您了解的GitHub上10个增长最快的开源项目。

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ZooKeeper的作用、应用场景和替代品

ZooKeeper 我想大家应该都略有耳闻，可能你在开发中没有直接使用过，但常用的 Hadoop、HBase、Kafka、Dubbo 等都有使用到 ZooKeeper。那 ZooKeeper 到底起到了什么样的作用，为什么这些框架、系统需要使用 ZooKeeper呢，我们在开发过程中应该如何使用 ZooKeeper，又是否有 ZooKeeper的替代品呢。本文将围绕以上问题，从以下三方面说起：

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【Python量化投资】金融应用中用matplotlib库实现的数据可视化

Python中，matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库，但是matplotlib已经确立了一个标杆，在许多情况下，它都是健壮、可靠的可视化工具。在标准的绘图工作中

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暴利！一天赚 10.9 亿元（净利润）

2021年7月28日，微软发布了2021财年第四财季及全年财报。 2021财年全年业绩：在整个2021财年，微软的营收为1680.88亿美元，与2020财年的1430.15亿美元相比增长18%，超出分析师预期。不计入某些一次性项目（不按照美国通用会计准则），微软2021财年营收同样为1430.15亿美元，与2020财年的1430.15亿美元相比增长18%，不计入汇率变动的影响为同比增长15%。据雅虎财经频道提供的数据显示，34名分析师此前预计微软2021财年营收将达1661.8亿美元。微软2021财年

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GitHub 2023排名前十的最佳开源项目

开源软件（OSS）彻底改变了当今软件开发的方式。在数百万个开源GitHub项目中，要找到最适合需求的开源项目可能会让人不知所措。

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Python + 蒙特卡洛 = 股市神器！

最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！

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SVM、随机森林等分类器对新闻数据进行分类预测

* 新闻爬取（crawler_cnstock.py，crawler_jrj.py，crawler_nbd.py，crawler_sina.py，crawler_stcn.py）

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