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基于Python的金融分析与风险管理【正版图书,达额减,电子发票】 【正版书籍,满额减,电子发票】
金融科技时代已经到来,善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人,将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人,还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”,本书都值得一看。 1.内容前沿,将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合,金融科技新时代。 2.源于实践,整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富,44个金融实战案例,彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率,清晰的编程步骤和详尽的代码注释,帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广,案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控,深度剖析各类金融产品的风险,讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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精通Python设计模式 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书分三部分、共6章,介绍一些常用的设计模式。分介绍处理对象创建的设计模式,包括工厂模式、建造者模式、原型模式 第二部分介绍处理一个系统中不同实体(类、对象等)之间关系的设计模式,包括外观模式、享元模式等 第三部分介绍处理系统实体之间通信的设计模式,包括责任链模式、观察者模式等。
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基于Python的金融分析与风险管理(第2版) 9787115571854 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
1.更丰富的教学内容:第2版从12章扩展到15章,并依次划分为基础篇、中阶篇以及高阶篇,方便读者从入门到进阶进行阶段性的学习; 1.更丰富的金融产品:第2版新增汇率产品、互换合约、商品期货、可提前行权的美式期权期货期权等,进一步完善“金融知识图谱”; 2.更广泛的量化模型:第2版新增现金流模型、汇率套利模型、股票定价模型、卡玛指数等,使读者能掌握更丰富的金融量化分析工具; 3.更完备的金融示例:第2版示例数量从第1版的224个增加至318个,以此多方面涵盖新增的金融产品与量化模型,相关数据更新至2020年。 4.更高阶的软件版本:优化了代码示例,使用更新的Python第三方模块,提升了代码性能。
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本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式,介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念,包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等,帮你解决每天都会遇到的问题。 探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象 使用原型模式克隆对象 使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容 使用代理模式保障接口安全 使用策略模式动态选择算法 使用修饰器模式,在不使用子类化的情况下扩展对象 使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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学习Python Learning Python Second Edition 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
Python是流行、开源、面向对象的编程语言,既可以用于编写单机运行的程序也可以编写脚本程序,具有可移植、强大、易用等特点。跟随专业教师学习的是最快捷的掌握此语言的方式。新版的《学习的Python》把你带到MarkLutz和DidAscher面前,他们是的Python专家和培训师,他们的用语亲切、组织良好的文章已经指导了许多编程者精通这种语言。《学习的Python(第二版)》给程序员提供了一个学习的Python和面向对象编程的综合学习的工具。它根据999年该书版发布以来Python语言的大量变
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容:通过跟踪链接来爬取网站;使用lxml从页面中抽取数据;构建线程爬虫来并行爬取页面;将下载的内容进行缓存,以降低带宽消耗;解析依赖于JavaScript的网站;
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【正版】 R&Python数据科学与机器学习实践 有贺友纪,大桥俊介著,朱迎庆 译 中国水利水电出版社 97875226
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用Python写网络爬虫 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《用Python写网络爬虫》讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序,内容包括网络爬虫简介,从页面中抓取数据的三种方法,提取缓存中的数据,使用多个线程和进程来进行并发抓取,如何抓取动态页面中的内容,与表单进行交互,处理页面中的验证码问题,以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取,使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取,旨在帮者活学活用书中介绍的技术。《用Python写网络爬虫》适合有一定Python编程经验,而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。
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R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战 能源化学数据分析
从数据回归、建模、拟合、预测的角度探讨Python的一体化实战过程遵从 数据信息可视化
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爱上Python 一日精通Python编程【正版图书,达额减,电子发票】 【正版书籍,满额减,电子发票】
※这本书在美国python类榜高居位置。※内容言简意赅,让你快速学会Python编程需要理解的知识,并更加注重实践,通过例子帮助你加深理解。※Python语言学习门槛不高,学会它,可以使你真正在工作中大显身手,提高工资。※学习一门新的编程语言并不要很难,通过这本书,轻松就能学会Python编程。※作者尽力让编程的初学者都可以理解其中的概念并将之运用到操作中,在挑选样例方面更加用心,使得每个样例都非常典型地阐释了相关的概念,便于读者在实践中加深理解。※译者是新浪微博研发工程师,实际运用Python语言工作,对Python有深刻的理解,翻译内容准确。※Python 中文社区创始人Zoom.Quiet (大妈)、Swift Weekly 的维护者梁杰、新浪微博应用开发工程师刘全倾情推荐。
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适读人群 :经常使用Excel并且想进一步提高工作效率的办公人员,希望进一步了解openpyxl和pandas的初级开发人员。 1.以多种实例为基础,从简单到复杂引导读者掌握Python模块的使用方法和技巧,让您轻松实现自动化办公。 2.办公室文员和数据分析师的工作利器,系统学会如何使用Python的openpyxl和pandas模块来快速处理Excel数据,提高工作效率。 3.详细阐述了开发环境的搭建、Excel模块的安装、代码编写前的准备、openpyxl模块与pandas模块的使用方法以及PyInstaller模块与.py文件的编译等方面的知识,轻松掌握Python的编程技能。
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容:通过跟踪链接来爬取网站;使用lxml从页面中抽取数据;构建线程爬虫来并行爬取页面;将下载的内容进行缓存,以降低带宽消耗;解析依赖于JavaScript的网站;
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