12 nützliche Python-Funktionen, Module für Finanz- und Marketing-Bots

In diesem Kapitel würde ich über die 12 nützlichen Python-Funktionen und -Module sprechen, die wir häufig zum Erstellen eines Finanzanalyse-Bots oder eines Marketing-Bots verwenden. All diese Elemente können Ihnen die Zeit sparen, die von Ihnen erfassten Daten aufzuräumen und zu bereinigen, und dann nahtlos zwischen den Skripten zu automatisieren, die als RPA kombiniert werden.

Inhaltsverzeichnis: 12 nützliche Python-Funktionen und -Module zur Verwendung beim Aufbau von Finanz- und Marketing-Bots

• Bedeutung der Datenbereinigung, -extraktion, -formatierung und -berechnung
• Datentypkonverter
• Replace()
• Split()
• Strip()
• Get_text()
• Format - f
• Time.sleep()
• Datetime()
• Random.randint()
• Regulären Ausdruck
• Pandas – Datenrahmen
• Numpy

Bedeutung der Datenbereinigung, -extraktion, -formatierung und -berechnung im Voraus

RPA-Anwendungen helfen Finanztalenten und Vermarktern grundsätzlich dabei, mehr Zeit bei operativen Aktivitäten einzusparen und sich mehr auf Strategien und Kreativität zu konzentrieren. Daher hat jede RPA eine Kernaufgabe: die Bereitstellung bereinigter, validierter, formatierter und aufbereiteter Daten. Menschen können auf das Berechnungsergebnis in einem visualisierten Format zurückgreifen und ihm vertrauen.

Wie bereits im Python-Tutorial erwähnt, kann RPA ein breiteres Spektrum an Forschungs- und Betriebsarbeiten abdecken. Dies können inspirierende Trendthemen, Wettbewerbsüberwachung, Marktforschung, Werbeoptimierung, Datenerfassung, B2B-Nachfragegenerierung usw. sein. Im Grunde ist es so, als würden Menschen das Ergebnis konsumieren, sie könnten die Strategie und Umsetzung auf der Grundlage intelligenter Erkenntnisse bestimmen.

Außerdem ist Zielorientierung einer der wichtigsten Werte von RPA, ebenso wie Werbeoptimierung und B2B-Nachfragegenerierung. Wir können uns mehr auf Strategien auf Geschäftsebene konzentrieren, etwa auf die Preisgestaltung, das Produkt oder die Kommunikation und Verhandlung mit potenziellen Interessenten.

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

Datentypkonverter

Was den Datentyp in der Informatik betrifft, gibt es hauptsächlich 4 grundlegende Datentypen, die die ganze Welt umfassen. Es gibt Ganzzahlen, Zeichenfolgen, boolesche Werte und Gleitkommazahlen. Und es verfügt über drei Arten erweiterter Datenformate: Liste, Tupel und Wörterbuch.

Die Konvertierung zwischen Ganzzahl und Zeichenfolge oder Zeichenfolge und Ganzzahl ist beim Erstellen einer RPA-Anwendung hilfreich, wodurch Fehler aufgrund inkompatibler Datentypen vermieden werden.

• Int()
• Str()
• Float()

Wenn wir beispielsweise einen URL-Parameter und eine Seitenpaginierung mit einer Flasche erstellen, richten wir das Argument sogar standardmäßig im Ganzzahlformat ein. Tatsächlich könnten wir auf die Seite tatsächlich im String-Format stoßen, was am Ende zu Fehlern führt. Um diesen Fehler zu beheben, können wir int() verwenden, um die Seitenvariable sicher in eine Ganzzahl umzuwandeln.

Neben dem Basisdatentyp sind erweiterte Datentypen wie Listen und Wörterbücher in jeder RPA-Anwendung von entscheidender Bedeutung. Weitere Informationen zu diesen Datentypkonvertern finden Sie in diesen Artikeln.

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

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

Ersetzen()

Mit der Funktion replace() können Sie im Skriptausführungsmodus eine bestimmte Phrase durch eine andere angegebene Phrase ersetzen. Diese Methode ist sehr hilfreich beim Aufbau eines Bots zum Scrapen und Sammeln von Informationen. Das liegt daran, dass es in der realen Internetwelt keine vollständig organisierten Codierungen gibt, die das Scrapen ermöglichen. In gewisser Weise sind die Daten unstrukturiert und sogar riesig. Wir müssen die Informationen und den Code validieren, um dieses Problem im Voraus zu lösen.

Teilt()

Die Funktion split() unterteilt einen String in eine geordnete Liste von Teilstrings, fügt diese Teilstrings in ein Array ein und gibt das Array zurück. Die Aufteilung erfolgt durch die Suche nach einem Muster, wobei das Muster als erster Parameter im Aufruf der Methode bereitgestellt wird .

Beim Scraping werden HTML-Elemente und -Daten normalerweise mit unnötigen Informationen in der Datenstruktur vermischt. Beispielsweise müssen Benutzer nicht die vollständige URL einer Produktseite abrufen. Stattdessen können Benutzer die Methode split() nutzen, um die ASIN-ID gezielt im Scraping-Prozess zu extrahieren. Dieser Ansatz kann auf den Twitter-Spitznamen, die YouTube-Kanal-ID oder das Entfernen der Weiterleitungsdomäneninformationen angewendet werden.

Streifen()

Die Strip()-Funktion in Python ist eine der integrierten Funktionen, die aus der Python-Bibliothek stammen. Es entfernt oder schneidet die angegebenen Zeichen am Anfang und Ende der ursprünglichen Zeichenfolge ab. Das Standardverhalten der Methode strip() besteht darin, das Leerzeichen am Anfang und am Ende der Zeichenfolge zu entfernen. Im Grunde ist es genauso wie die Beschnittformel in Google Sheets.

Um Fehler oder Datenabgleichsfehler zu vermeiden, benötigen Scraping-Bots grundsätzlich diese Methode zum Entfernen von Leerzeichen. Der Zweck dieser Methode ist der gleiche wie bei trim() in Google Sheets. Es stellt sicher, dass Ihre Daten im richtigen Format platziert werden können.

Get_text()

Get_text() wird verwendet, um den Text im Zeichenobjekt zu extrahieren, z. B. h1, h2, p, a, Klasse usw. Die meisten unserer Marketing-Bots verfügen über die Fähigkeit, Textinformationen oder Zeichenfolgendaten aus dem Objekt abzurufen. Insbesondere wenn Sie KI-Maschinen trainieren müssen, um mit Tensorflow Blogs und Artikel zu schreiben, benötigen Sie diese Methode, um die Trainingsdaten abzurufen.

Format und f

Als integrierte Methode handelt es sich um eine fantastische Methode in Python. Grundsätzlich können Benutzer die ausgeschabten Elemente zusammenfügen und sie zu einem neuen Objekt umformatieren. Wenn Sie beispielsweise einen Youtube-Bot verwenden und die Kanal-IDs abrufen, können die Leute diese verketten, um die Youtube-Infoseite zum Scrapen zu haben.

Wenn Sie außerdem die Daten aus einer SQL-Datenbank basierend auf den Werteingaben von Benutzern abrufen möchten, können Benutzer das format () verwenden, um die Variablen hinzuzufügen und basierend auf den tatsächlichen unterschiedlichen Werteingaben unterschiedliche Daten zurückzugeben

Time.sleep()

Beim Ausführen eines Python-Programms kann es vorkommen, dass Sie die Ausführung des Programms um einige Sekunden verzögern möchten.

Das Python-Zeitmodul verfügt über eine integrierte Funktion namens time.sleep() , mit der Sie die Ausführung eines Programms verzögern können.

Mit der Funktion sleep() können Sie in Ihren Python-Projekten kreativer werden, da Sie damit Verzögerungen erzeugen können, die Ihnen bei der Einführung bestimmter Funktionen erheblich helfen können.

Bei allen Bots kann dies dazu beitragen, dass Scraping-Funktionen präziser funktionieren, da dadurch fehlende Informationen aufgrund einer langsamen Ladegeschwindigkeit vermieden werden können.

Terminzeit()

Das Python-Datetime-Modul stellt Klassen für die Arbeit mit Datum und Uhrzeit bereit. Diese Klassen stellen eine Reihe von Funktionen zum Umgang mit Datumsangaben, Uhrzeiten und Zeitintervallen bereit. Date und DateTime sind Objekte in Python. Wenn Sie sie also manipulieren, manipulieren Sie tatsächlich Objekte und keine Zeichenfolgen oder Zeitstempel

Datetime() kann ein Attribut liefern, um Ihnen eine Datenbezeichnung zu geben, die aufzeichnet und Ihnen das Pivotieren von Berichten nach Datumsbereich erleichtert. Menschen können aus verschiedenen Datenpunkten leicht Erkenntnisse und Scraping-Analysen gewinnen.

Random.randint()

Mit den Funktionen randrange() und randint() eines Zufallsmoduls können wir eine zufällige Ganzzahl innerhalb eines Bereichs generieren. Dies wird üblicherweise auf den Chatbot und den Outreach-Bot angewendet.

Jetzt möchte Ihr Bot beispielsweise gerne eine Liste potenzieller Kunden auf Social-Media-Kanälen erreichen oder die Frage im Live-Chat beantworten. Um die Konvertierungen zu bereichern, möchten Sie nicht jedes Mal jemandem in einem Gespräch „Hallo“ sagen, sondern möchten, dass der Bot in den Begrüßungen und Hauptinformationen einige Optionen zur Auswahl hat.

Regulären Ausdruck

Ein regulärer Ausdruck ist eine spezielle Zeichenfolge, die Ihnen hilft, andere Zeichenfolgen oder Zeichenfolgensätze mithilfe einer speziellen Syntax in einem Muster abzugleichen oder zu finden. Es wird häufig zum Filtern, Scraping und Bearbeiten von Daten verwendet.

Im Marketing-Bot muss es der E-Mail-Scraper sein. Regex hilft Ihnen, die E-Mail-Adresse aus dem Informationsozean zu extrahieren. Es ist wie von Zauberhand, dass alle E-Mails vor Ihnen auftauchen.

Pandas – Datenrahmen

Pandas DataFrame ist eine Möglichkeit, Tabellendaten darzustellen und damit zu arbeiten. Man kann es als eine Tabelle betrachten, die Daten in Zeilen und Spalten organisiert und so eine zweidimensionale Datenstruktur ergibt. Ein DataFrame kann entweder von Grund auf erstellt werden oder Sie können andere Datenstrukturen wie Numpy-Arrays verwenden. Hier sind die wichtigsten Eingabetypen, die von einem DataFrame akzeptiert werden:

• Diktat von 1D-Arrays, Listen, Diktaten oder Serien
• 2-D NumPy.ndarray
• Strukturiertes oder aufzeichnendes Ndarray
• Eine Serie
• Ein weiterer DataFrame

Der Pandas-Datenrahmen ist ein bekanntes Modul, wenn Sie meine Python-Tutorials weiterverfolgen. Grundsätzlich bietet es Ihnen viel Spielraum für die Manipulation der Datenstruktur und Visualisierung. Es kann mit Excel, Google Sheets, JSON, SQL usw. interagieren.

Numpy

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

Es ist außerdem mit einer Sammlung hochrangiger mathematischer Funktionen ausgestattet, die in Verbindung mit diesen Arrays arbeiten. Dazu gehören grundlegende lineare Algebra, Zufallssimulation, Fourier-Transformationen, trigonometrische Operationen und statistische Operationen.

NumPy steht für „numerisches Python“ und baut auf den frühen Arbeiten der Numeric- und Numarray-Bibliotheken auf, mit dem Ziel, Python schnelle numerische Berechnungen zu ermöglichen. Heute hat NumPy zahlreiche Mitwirkende und wird von NumFOCUS gesponsert.

Als Kernbibliothek für wissenschaftliches Rechnen ist NumPy die Basis für Bibliotheken wie Pandas, Scikit-Learn und SciPy. Es wird häufig zur Durchführung optimierter mathematischer Operationen an großen Arrays verwendet.

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