目前，人工智能的应用日渐广泛。

而作为人工智能核心的机器学习，是一门多领域的交叉学科，专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

简单来说，机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中，机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。

举个例子，运用爬虫技术来获取东方财富网的股票信息。

首先，明确需要获取的信息：

总市值、净资产、净利润、市盈率、市净率、毛利率、净利率 ROE

根据目标，准备以下材料：

东方财富网址：http://quote.eastmoney.com/stocklist.html

环境：python2.7/python3.6

需要安装：BeautifulSoup包、requests包、lxml包

进入我们事先准备的东方财富网站，先爬取股票汇总页面，如下图所示：

（直看得眼花缭乱）

接着进入每只股票的详情页，爬取每只股票的具体信息，以下图两家为例：

那我们是如何获取到想要的数据的呢？

来瞧瞧撬动这个冰山一角的代码：

#coding=utf-8

import requests,re,json,time,os

import heapq

 

from bs4 import BeautifulSoup

 

class GPINFO(object):

    """docstring for GPINFO"""

    def __init__(self):

        self.Url = 'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'

        self.BaseData = []

        self.Date = time.strftime('%Y%m%d')

        self.Record = 'basedata'+self.Date

        if os.path.exists(self.Record):

            print ('record exist...')

            self.BaseData = self.get_base_data_from_record()

        else:

            print ('fuck-get data again...')

            self.get_data()

 

    #将数据写入到记录文件

    def write_record(self,text):

        with open(self.Record,'ab') as f:

            f.write((text+'\n').encode('utf-8'))

 

    #从记录文件从读取数据

    def get_base_data_from_record(self):

        ll = []

        with open(self.Record,'rb') as f:

            json_l = f.readlines()

            for j in json_l:

                ll.append(json.loads(j.decode('utf-8')))

        return ll

 

    #爬虫获取数据

    def get_data(self):

        #请求数据

        orihtml = requests.get(self.Url).content

        #创建 beautifulsoup 对象

        soup = BeautifulSoup(orihtml,'lxml')

        #采集每一个股票的信息

        count = 0

        for a in soup.find('div',class_='quotebody').find_all('a',{'target':'_blank'}):

            record_d = {}

            #代号

            num = a.get_text().split('(')[1].strip(')')  #获取股票代号

            if not (num.startswith('00') or num.startswith('60')):continue #只需要6*/0*    只要以00或60开头的股票代号

            record_d['num']=num

            #名称

            name = a.get_text().split('(')[0]  #获取股票名称

            record_d['name']=name

            #详情页

            detail_url = a['href']

            record_d['detail_url']=detail_url

 

            cwzburl = detail_url

            #发送请求

            try:

                cwzbhtml = requests.get(cwzburl,timeout=30).content  #爬取股票详情页

            except Exception as e:

                print ('perhaps timeout:',e)

                continue

            #创建soup对象

            cwzbsoup = BeautifulSoup(cwzbhtml,'lxml')

 

            #财务指标列表 [浦发银行，总市值    净资产    净利润    市盈率    市净率    毛利率    净利率    ROE] roe:净资产收益率

            try:

                cwzb_list = cwzbsoup.find('div',class_='cwzb').tbody.tr.get_text().split()  #获取class为cwzb的div下第一个tbody下第一个tr获取内部文本，并使用空格分割

            except Exception as e:

                print ('error:',e)

                continue

            #去除退市股票

            if '-' not in cwzb_list:

                record_d['data']=cwzb_list   #将数据加入到字典中

                self.BaseData.append(record_d)  #将字典加入到总数据总

                self.write_record(json.dumps(record_d))  #将字典类型转化为字符串，写入文本

                count=count+1

                print (len(self.BaseData))

 

def main():

    test = GPINFO()

    result = test.BaseData

    #[浦发银行，总市值    净资产    净利润    市盈率    市净率    毛利率    净利率    ROE] roe:净资产收益率]

    top_10 = heapq.nlargest(10,result,key=lambda r:float(r['data'][7].strip('%')))   #获取前10名利率最高者的数据

    for item in top_10:

        for key in item['data']:

            print(key),

        print('\n')

#打印字符串时，使用print str.encode('utf8');

#打印中文列表时，使用循环 for key in list：print key

 

#打印中文字典时，可以使用循环，也可以使用json：

#  import json

# print json.dumps(dict, encoding='UTF-8', ensure_ascii=False)

 

if __name__ == '__main__':

    main()

除此之外，机器学习还可以

通过文字信息进行文本分析；

搭建回测系统；

开发交易平台等等。

既然机器学习如此牛逼，那如何追赶这股技术潮流呢？

现超级数学建模携手唐老师以Python为基础，为大家精心准备《Python机器学习》系列课程。

唐老师将系统讲解Python的基础知识、常用的工具包和算法以及四个主流的Python库，并借助真实案例带领大家进行项目实战，全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。

相信，每天都能感受到能力的提升！

《Python机器学习》系列课程介绍

基础篇（共131学时）

（课程大纲）

《Python机器学习实战课程》（¥398）

第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）

第二章 Python快速入门（免费试学）

第三章 Python工具：科学计算库Numpy

第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas

第五章 Python工具：可视化库Matplotlib

第六章 算法：线性回归算法

第七章 算法：梯度下降原理

第八章 算法：逻辑回归算法

第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降

第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据

第十一章 案例：信用卡欺诈检测

第十二章 算法：决策树

第十三章 决策树Sklearn实例

第十四章 算法：随机森林与集成算法

第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测

第十六章 算法：线性支持向量机

第十七章 非线性支持向量机

第十八章 支持向量调参实战

第十九章 计算机视觉挑战

第二十章 神经网络必备基础知识点

第二十一章 最优化与反向传播

第二十二章 神经网络整体架构    

第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 

第二十四章 Tensorflow框架    

第二十五章 Mnist手写字体识别    

第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解    

第二十七章 聚类与集成算法  

第二十八章 机器学习业务流程   

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即可报名学习

进阶篇（共113学时）

（课程大纲）

《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）

第一章：Seaborn可视化库（免费试学）

第二章：降维算法-线性判别分析

第三章：Python实现线性判别分析

第四章：PCA主成分分析

第五章：Python实现PCA主成分分析

第六章：EM算法

第七章：GMM聚类实践

第八章：Xboost算法

第九章：推荐系统

第十章：推荐系统实践

第十一章：贝叶斯算法

第十二章：Python文本数据分析

第十三章：KMEANS聚类

第十四章：DBSCAN聚类

第十五章：聚类实践

第十六章：时间序列ARIMA模型

第十七章： 时间序列预测任务

第十八章：语言模型

第十九章：自然语言处理word2vec

第二十章：使用word2vec进行分类任务

第二十一章：Gensim中文词向量建模

第二十二章：自然语言处理-递归神经网络

第二十三章：递归神经网络实战-情感分析

第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析

第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析

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即可报名学习

拓展篇（共88学时）

（课程大纲）

《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）

第一章：Python基础（免费试学）

第二章：科学计算库Numpy

第三章：数据分析处理库Pandas

第四章：可视化库Matplotlib

第五章：Seaborn可视化库

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课程特色

• 学习平台——腾讯课堂

• 上课形式——录播（可反复观看）

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）

• 答疑方式——课程配有专属学习群，老师随时解答

• 课程资料——配有专属课件代码与实战案例

• 课程收益——快速掌握机器学习的基础知识；掌握机器学习的四大主流库；独立完成项目实战

适用群体

• 零基础使用者

• 机器学习、深度学习爱好者

• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者

授课老师

作为主讲人，唐老师将把多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识，还有思维和方法。

特别提醒

基础篇

• 课程价格——¥398

• 课程优惠

①新学员

限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“机器学习”领取

②老学员（报名过我们任一付费课程的学员）

评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券

进阶篇

• 课程价格——¥398

• 课程优惠

①新学员

限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“实战进阶”领取

②老学员（报名过我们任一付费课程的学员）

评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券

拓展篇

• 课程价格——¥198

• 课程优惠

本课程暂无优惠

注意事项

①Python交流群：114109947

②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟

小七微信：zwjlee001

大鱼QQ：210187565

案例来源：

https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78425612

作者：栾鹏

本文由数据与算法之美整理

案例版权归原作者所有，如有侵权请留言联系删除，感谢合作。

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