12 Nützliche Python -Funktionen, Module für finanzielle, Marketing -Bots

Teilen Sie 12 nützliche Python -Funktionen, Methoden und Module, die beim Aufbau eines Finanzanalyse -Bots oder eines Marketing -Bots beliebt sind. Erfahren Sie mehr!

In diesem Kapitel sprach ich über die 12 nützlichen Python -Funktionen und -Module, mit denen wir häufig einen Finanzanalyse -Bot oder einen Marketing -Bot erstellen. All diese Elemente können Ihre Zeit beseitigen, um die von Ihnen erfassten Daten aufzuräumen und zu reinigen, und dann nahtlos zwischen den Skripten automatisieren, die als RPA zusammenarbeiten.

Inhaltsverzeichnis: 12 nützliche Python -Funktionen und -Module, die für die Verwendung von Finanz- und Marketing -Bots angewendet werden

Bedeutung der Datenreinigung, Extraktion, Formatierung und Berechnung im Voraus

RPA -Anwendungen helfen im Grunde genommen, Finanztalenten und Vermarkter zu helfen, mehr Zeit bei den operativen Aktivitäten zu sparen und sich mehr auf Strategien und Kreativitäten zu konzentrieren. Daher hat jeder RPA eine Kernmission, die gereinigte, validierte, formatierte und geschickte Daten liefern soll. Menschen können sich auf die Berechnung beziehen und sie vertrauen zu einem visualisierten Format.

Wie bereits im Python -Tutorial erwähnt, kann RPA ein breiteres Spektrum an Forschungs- und Betriebsarbeiten abdecken. Dies können wie Trends inspirierende Themen, Überwachung der Konkurrenz, Marktforschung, Werbeoptimierung, Datenerfassung, B2B -Nachfragegenerierung usw. sein. Grundsätzlich sind die Menschen genau so, als würden sie das Ergebnis konsumieren. Sie könnten die Strategie und Ausführung auf der Grundlage intelligenter Einsichten bestimmen.

Auch objektivgetrieben ist eine der wichtigsten Werte von RPA wie Werbeoptimierung und B2B-Nachfragegenerierung. Wir können uns mehr auf Strategien auf Unternehmensebene wie Preisgestaltung, Produkt oder Kommunikation und Verhandlungen mit potenziellen Aussichten konzentrieren.

Um diese Art von RPA zu erhalten, gibt es 10 nützliche Python -Funktionen und -Methoden, die wir normalerweise beim Aufbau eines RPA anwenden.

Datentypkonverter

In Bezug auf den Datentyp in der Informatik gibt es in erster Linie 4 grundlegende Arten von Daten, die aus der ganzen Welt bestehen. Sie sind Ganzzahl, String, Boolesche und Schwimmer. Und es verfügt über 3 Arten von fortgeschrittenen Datenformaten, die Liste, Tupel und Wörterbuch sind.

Das Konvertieren zwischen Ganzzahl und String oder String und Ganzzahl ist nützlich, um eine RPA -Anwendung zu erstellen, die Fehler aufgrund inkompatibler Datentypen vermeidet.

  • Int()
  • Str()
  • Float()

For example, when creating a URL parameter and page pagination using a flask, we even set up the argument in the integer format by default. In fact, we might come across the page actually in the string format, which causes bugs at the end. For fixing this bug, we can use int() to covert the page variable into the integer for sure.

Besides the basic data type, advanced data types like lists, and dictionaries are vital in any RPA application. For more details regarding these data type converters, please check out these articles.

Kapitel 48: JSON, XML -Konverter an CSV, SQL, Google Sheets -Daten in JSON, XML

Kapitel 46: Datenkonverter zum Umwandeln von CSV in SQL, SQL in CSV, Google Sheets in SQL

Ersetzen()

The replace() the function can help you replace a specified phrase with another specified phrase in the script running mode. This method is very helpful in building a bot to scrape and collect information. It’s because the real internet world doesn’t have fully organized codings that allow you to scrape. In a way, the data is unstructured and even massive. We need to validate the information and code to solve this upfront.

Teilt()

The split() function divides a string into an ordered list of substrings, puts these substrings into an array, and returns the array. The division is done by searching for a pattern, where the pattern is provided as the first parameter in the method’s call.

Das Abkratzen von HTML -Elementen und -Daten vermischen sich normalerweise mit unbenannten Informationen in der Datenstruktur. Zum Beispiel müssen Menschen die vollständige URL einer Produktseite nicht abrufen. Stattdessen können Menschen die methode split () nutzen, um die ASIN -ID speziell im Scraping -Prozess zu extrahieren. Dieser Ansatz kann auf den Twitter -Spitznamen, die YouTube -Kanal -ID oder die Entfernung der Umleitungsdomäneninformationen angewendet werden.

Streifen()

The Strip() function in Python is one of the built-in functions that come from the Python library.  It removes or truncates the given characters from the beginning and the end of the original string. The default behavior of the strip() method is to remove the whitespace from the beginning and at the end of the string. Basically, it’s as well as the trim formula in Google Sheets.

Um Fehler oder Datenanpassungsfehler zu vermeiden, müssen Bots im Grunde genommen diese Methode entfernen. Der Zweck dieser Methode ist sowie für TRIM () in Google Sheets. Es stellt sicher, dass Ihre Daten im richtigen Format platziert werden können.

Get_text ()

Get_text()  is used to extract the text in the drawing object, such as h1, h2, p, a, class, etc. The majority of our marketing bots have the capability to fetch text information or string data from the object. In particular, if you need to train AI machines to write blogs and articles using Tensorflow, you need this method to grab the training data.

Format und f

Es ist eine fantastische Methode in Python als eingebaute. Grundsätzlich können Menschen die kratzenden Elemente miteinander kombinieren und sie in ein neues Objekt umwandeln. Wenn Sie beispielsweise einen YouTube -Bot verwenden und sich die Kanal -IDs schnappen, können die Leute verkettet werden, um das YouTube über Seite zum Kratzen zu haben.

Also, if you like to fetch the data from an SQL database based on the value input from users, people can use the format () to add the variables and return different data based on the actual different value input

Time.sleep ()

Während Sie ein Python -Programm ausführen, gibt es möglicherweise Zeiten, in denen Sie die Ausführung des Programms für einige Sekunden verzögern möchten.

The Python time module has a built-in function called time.sleep() with which you can delay the execution of a program.

With the sleep() function, you can get more creative in your Python projects because it lets you create delays that might go a long way in helping you bring in certain functionalities.

In allen Bots kann dies dazu beitragen, Funktionen zu kratzen, um genauer zu arbeiten, da es aufgrund einer langsamen Ladegeschwindigkeit fehlende Informationen vermeiden kann.

Terminzeit()

Das Python DateTime -Modul liefert Klassen mit Datum und Uhrzeit. Diese Klassen bieten eine Reihe von Funktionen, um Daten, Zeiten und Zeitintervalle zu behandeln. Datum und DateTime sind ein Objekt in Python.

Datetime() can attribute to give you a data label that records and facilitate you to pivot reports by date range. People can easily identify insight and scraped analysis from different data points.

Random.randint ()

Using randrange() and randint() functions of a random module, we can generate a random integer within a range. This is commonly applied to the chatbot and outreach bot. 

Zum Beispiel mag Ihr Bot gerne eine Liste potenzieller Kunden in Social -Media -Kanälen oder antwortet auf die Frage im Live -Chat. Um die Konvertierungen zu bereichern, möchten Sie nicht jedes Mal jedem Mal in einem Gespräch Hallo sagen. Sie möchten einige Optionen für den Bot haben, um in den Grüßen und den Hauptkörperinformationen auszuwählen.

Regulären Ausdruck

A regular expression is a special sequence of characters that helps you match or find other strings or sets of strings, using a specialized syntax held in a pattern. It’s widely used in data filtering, data scraping, and manipulation.

Im Marketing -Bot muss es sich um den E -Mail -Schaber handeln. Regex hilft Ihnen, die E -Mail -Adresse aus dem Information Ozean zu extrahieren. Es ist wie Magie, dass alle E -Mails vor Ihnen auftauchen.

Pandas – DataFrame

Pandas DataFrame ist eine Möglichkeit, tabellarische Daten darzustellen und zu arbeiten. Es kann als Tabelle angesehen werden, die Daten in Zeilen und Spalten organisiert, was sie zu einer zweidimensionalen Datenstruktur macht. Ein Datenrahmen kann entweder von Grund auf neu erstellt werden oder Sie können andere Datenstrukturen wie Numpy -Arrays verwenden. Hier sind die Haupttypen von Eingaben, die von einem Datenrahmen akzeptiert werden:

  • DICT von 1D -Arrays, Listen, Diktieren oder Serien
  • 2-D numpy.ndarray
  • Strukturiert oder aufzeichnen nDarray
  • Eine Serie
  • Ein weiterer Datenrahmen

Pandas Data Frame ist ein bekanntes Modul, wenn Sie in meinen Python -Tutorials nachverfolgen. Grundsätzlich können Sie riesige Räume bieten, um die Datenstruktur und Visualisierung zu manipulieren. Es kann mit Excel, Google Sheets, JSON, SQL usw. interagieren.

Numpy

Numpy ist eine leistungsstarke, gut optimierte, kostenlose Open-Source-Bibliothek für die Python-Programmiersprache. Es unterstützt große, mehrdimensionale Arrays (auch Matrizen oder Tensoren genannt).

Es ist auch mit einer Sammlung von mathematischen Funktionen auf hoher Ebene ausgestattet, die in Verbindung mit diesen Arrays arbeiten können. Dazu gehören grundlegende lineare Algebra, zufällige Simulation, Fourier -Transformationen, trigonometrische Operationen und statistische Operationen.

Numpy steht für „Numerical Python“ und baut auf der frühen Arbeit der numerischen und numarray -Bibliotheken auf, mit dem Ziel, Python eine schnelle numerische Berechnung zu verleihen. Heute hat Numpy zahlreiche Mitwirkende und wird von Numfocus gesponsert.

Als Kernbibliothek für wissenschaftliches Computer ist Numpy die Basis für Bibliotheken wie Pandas, Scikit-Learn und Scipy. Es wird häufig zur Durchführung optimierter mathematischer Operationen bei großen Arrays verwendet.

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FAQ:

F1: Was sind Python -Funktionen?

A: Python -Funktionen sind Blöcke mit wiederverwendbarem Code, die eine bestimmte Aufgabe ausführen. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihren Code in kleinere, überschaubare Teile zu zerlegen und Ihren Code modularer und wiederverwendbarer zu gestalten.

F2: Wie definiere ich eine Funktion in Python?

A: To define a function in Python, you use the ‘def’ keyword followed by the function name and parentheses. Inside the parentheses, you can specify any parameters that the function should take.

F3: Wie nenne ich eine Funktion in Python?

A: Schreiben Sie einfach den Funktionsnamen, gefolgt von Klammern, um eine Funktion in Python aufzurufen. Wenn die Funktion Parameter nimmt, können Sie sie in den Klammern übergeben.

F4: Kann eine Python -Funktion einen Wert zurückgeben?

A: Yes, a Python function can return a value using the ‘return’ keyword. You can specify the value that you want the function to return after the ‘return’ statement.

F5: Kann eine Python -Funktion mehrere Rückgabeanweisungen haben?

A: Ja, eine Python -Funktion kann mehrere Rückgabeberechnungen haben. Während des Funktionsaufrufs wird jedoch nur eine Rückgabeanweisung ausgeführt.

Q6: What is the purpose of the ‘None’ keyword in Python?

A: The ‘None’ keyword in Python represents the absence of a value. It is often used as a default return value for functions that do not explicitly return anything.

F7: Kann ich mehrere Argumente an eine Python -Funktion weitergeben?

A: Ja, Sie können mehrere Argumente an eine Python -Funktion weitergeben, indem Sie sie mit Kommas in den Klammern trennen, wenn Sie die Funktion aufrufen.

F8: Kann ich den Wert einer Variablen in einer Python -Funktion ändern?

A: Ja, Sie können den Wert einer Variablen in einer Python -Funktion ändern. Wenn die Variable außerhalb der Funktion definiert ist, bleibt sie unverändert.

F9: Kann ich Funktionen in anderen Funktionen in Python nisten?

A: Ja, Sie können Funktionen in anderen Funktionen in Python nisten. Diese verschachtelten Funktionen werden als innere Funktionen bezeichnet und können nur innerhalb der äußeren Funktion zugegriffen werden.

F10: Kann ich Funktionen aus externen Bibliotheken in Python verwenden?

A: Yes, you can use functions from external libraries in Python. You need to import the library using the ‘import’ keyword and then you can access its functions using dot notation.