12 funciones útiles de Python, módulos para bots financieros y de marketing

En este capítulo, hablaría sobre las 12 funciones y módulos útiles de Python que solemos usar para construir un bot de análisis financiero o un bot de marketing. Todos estos elementos pueden eliminar su tiempo para ordenar y limpiar los datos que obtiene, y luego automatizar sin problemas entre los scripts que se combinan para actuar como un RPA.

Tabla de contenido: 12 funciones y módulos útiles de Python aplicados para usar en la creación de bots financieros y de marketing

• Importancia de la limpieza, extracción, formateo y cálculo de datos
• Convertidores de tipos de datos
• Replace()
• Split()
• Strip()
• Get_text()
• Format - f
• Time.sleep()
• Datetime()
• Random.randint()
• Expresión regular
• Pandas – Marco de datos
• entumecido

Importancia de la limpieza, extracción, formateo y cálculo de datos por adelantado

Las aplicaciones RPA básicamente están ayudando a los talentos financieros y a los especialistas en marketing a ahorrar más tiempo de las actividades operativas y cambiar el tiempo enfocado más en estrategias y creatividades. Por lo tanto, cualquier RPA tiene una misión central, que es entregar datos limpios, validados, formateados y embellecidos. Las personas pueden consultar y confiar en el resultado del cálculo en un formato visualizado.

Como se mencionó anteriormente en el Tutorial de Python, RPA puede cubrir una gama más amplia de investigación y trabajo operativo. Estos pueden ser temas inspiradores de tendencias, monitoreo de la competencia, investigación de mercado, optimización de publicidad, recopilación de datos, generación de demanda B2B, etc. Básicamente, las personas son como si estuvieran consumiendo el resultado, podrían determinar la estrategia y la ejecución en función de información inteligente.

Además, la orientación por objetivos es uno de los valores más importantes de RPA, como la optimización de publicidad y la generación de demanda B2B. Podemos enfocarnos más en estrategias a nivel comercial, como precios, productos o comunicación y negociación con prospectos potenciales.

Para obtener este tipo de RPA, existen 10 funciones y métodos útiles de Python que generalmente utilizamos para crear un RPA.

Convertidores de tipos de datos

En términos de tipo de datos en informática, existen principalmente 4 tipos básicos de datos que consisten en todo el mundo. Son enteros, cadenas, booleanos y flotantes. Y tiene 3 tipos de formatos de datos avanzados, que son lista, tupla y diccionario.

La conversión entre entero y cadena, o entre cadena y entero es útil para crear una aplicación RPA, lo que evita errores debido a tipos de datos incompatibles.

• Int()
• Str()
• Float()

Por ejemplo, al crear un parámetro de URL y paginación de página usando un matraz, incluso configuramos el argumento en el formato de número entero de forma predeterminada. De hecho, es posible que nos encontremos con la página en formato de cadena, lo que provoca errores al final. Para corregir este error, podemos usar int() para convertir la variable de página en un número entero con seguridad.

Además del tipo de datos básico, los tipos de datos avanzados como listas y diccionarios son vitales en cualquier aplicación RPA. Para obtener más detalles sobre estos convertidores de tipos de datos , consulte estos artículos.

Capítulo 48: JSON, Conversores XML a CSV, SQL, Hojas de cálculo de Google Datos a JSON, XML

Capítulo 46: Convertidores de datos para convertir CSV a SQL, SQL a CSV, Google Sheets a SQL

Reemplazar()

La función replace() puede ayudarlo a reemplazar una frase específica con otra frase específica en el modo de ejecución del script. Este método es muy útil para crear un bot que raspe y recopile información. Es porque el mundo real de Internet no tiene codificaciones completamente organizadas que le permitan raspar. En cierto modo, los datos no están estructurados e incluso son masivos. Necesitamos validar la información y el código para resolver esto por adelantado.

Dividir()

La función split() divide una cadena en una lista ordenada de subcadenas, coloca estas subcadenas en una matriz y devuelve la matriz. La división se realiza buscando un patrón, donde el patrón se proporciona como el primer parámetro en la llamada del método .

El raspado de elementos y datos HTML generalmente se mezcla con información inútil en la estructura de datos. Por ejemplo, las personas no necesitan obtener la URL completa de la página de un producto. En cambio, las personas pueden aprovechar el método split() para extraer la identificación ASIN específicamente en el proceso de raspado. Este enfoque se puede aplicar al apodo de Twitter, al ID del canal de Youtube o a la eliminación de la información del dominio de redireccionamiento.

Banda()

La función Strip() en Python es una de las funciones integradas que provienen de la biblioteca de Python. Elimina o trunca los caracteres dados desde el principio y el final de la cadena original. El comportamiento predeterminado del método strip() es eliminar los espacios en blanco al principio y al final de la cadena. Básicamente, es así como la fórmula de recorte en Hojas de cálculo de Google.

Para evitar errores o errores de coincidencia de datos, básicamente los bots de raspado necesitan este método para eliminar los espacios en blanco. El propósito de este método es el mismo que para trim() en Hojas de cálculo de Google. Garantiza que sus datos se puedan colocar en el formato correcto.

Obtener_texto()

Get_text() se usa para extraer el texto en el objeto de dibujo, como h1, h2, p, a, class, etc. La mayoría de nuestros bots de marketing tienen la capacidad de obtener información de texto o cadenas de datos del objeto. En particular, si necesita entrenar máquinas de IA para escribir blogs y artículos usando Tensorflow, necesita este método para obtener los datos de entrenamiento.

Formato y f

Es un método fantástico en Python como uno integrado. Básicamente, las personas pueden combinar los elementos raspados y reformatearlos en un nuevo objeto. Por ejemplo, si está utilizando un bot de Youtube y toma las ID de los canales, las personas pueden concatenar para tener la página de Youtube sobre para raspar.

Además, si desea obtener los datos de una base de datos SQL en función de la entrada de valor de los usuarios, las personas pueden usar el format () para agregar las variables y devolver diferentes datos en función de la entrada de valor diferente real.

Tiempo de dormir()

Mientras ejecuta un programa de Python, puede haber momentos en los que desee retrasar la ejecución del programa durante algunos segundos.

El módulo de tiempo de Python tiene una función integrada llamada time.sleep() con la que puedes retrasar la ejecución de un programa.

Con la función sleep() , puede ser más creativo en sus proyectos de Python porque le permite crear retrasos que pueden ser de gran ayuda para incorporar ciertas funcionalidades.

En cualquier bot, esto puede ayudar a extraer funciones para que funcionen con mayor precisión porque puede evitar la pérdida de información debido a la baja velocidad de carga.

Fecha y hora()

El módulo Python Datetime proporciona clases para trabajar con fecha y hora. Estas clases proporcionan una serie de funciones para tratar con fechas, horas e intervalos de tiempo. Date y DateTime son un objeto en Python, por lo que cuando los manipula, en realidad está manipulando objetos y no cadenas o marcas de tiempo.

Datetime() puede atribuirse para brindarle una etiqueta de datos que registra y le facilita la creación de informes dinámicos por rango de fechas. Las personas pueden identificar fácilmente la información y el análisis raspado de diferentes puntos de datos.

Aleatorio.randint()

Usando las funciones randrange() y randint() de un módulo aleatorio, podemos generar un número entero aleatorio dentro de un rango. Esto se aplica comúnmente al chatbot y al bot de divulgación.

Por ejemplo, ahora a su bot le gusta comunicarse con una lista de clientes potenciales en los canales de redes sociales o responder a la pregunta en el chat en vivo. Para enriquecer las conversiones, no quiere saludar cada vez a alguien en una conversación, le gusta tener algunas opciones para que el bot seleccione en los saludos y la información del cuerpo principal.

Expresión regular

Una expresión regular es una secuencia especial de caracteres que le ayuda a buscar o hacer coincidir otras cadenas o conjuntos de cadenas mediante una sintaxis especializada contenida en un patrón. Es ampliamente utilizado en el filtrado de datos, el raspado de datos y la manipulación.

En el bot de marketing, debe ser el raspador de correo electrónico. Regex lo ayuda a extraer la dirección de correo electrónico del océano informativo. Es como magia, todos los correos electrónicos aparecen frente a ti.

Pandas – Marco de datos

Pandas DataFrame es una forma de representar y trabajar con datos tabulares. Puede verse como una tabla que organiza los datos en filas y columnas, lo que la convierte en una estructura de datos bidimensional. Un DataFrame se puede crear desde cero o puede usar otras estructuras de datos como matrices Numpy. Estos son los principales tipos de entradas aceptados por un DataFrame:

• Dict de matrices, listas, dictados o series 1D
• 2-D NumPy.ndarray
• ndarray estructurado o registro
• Una serie
• Otro marco de datos

El marco de datos de Pandas es un módulo familiar si está siguiendo mis tutoriales de Python. Básicamente, puede brindarle enormes espacios para manipular la estructura de datos y la visualización. Puede interactuar con Excel, Google Sheets, JSON, SQL, etc.

entumecido

NumPy es una biblioteca de código abierto potente, bien optimizada y gratuita para el lenguaje de programación Python. Agrega soporte para matrices grandes y multidimensionales (también llamadas matrices o tensores).

También viene equipado con una colección de funciones matemáticas de alto nivel para trabajar en conjunto con estas matrices. Estos incluyen álgebra lineal básica, simulación aleatoria, transformadas de Fourier, operaciones trigonométricas y operaciones estadísticas.

NumPy significa 'Python numérico' y se basa en el trabajo inicial de las bibliotecas Numeric y Numarray con el objetivo de brindar un cálculo numérico rápido a Python. Hoy, NumPy tiene numerosos colaboradores y está patrocinado por NumFOCUS.

Como biblioteca central para la computación científica, NumPy es la base para bibliotecas como Pandas, Scikit-Learn y SciPy. Es ampliamente utilizado para realizar operaciones matemáticas optimizadas en matrices grandes.

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