12 fonctions Python utiles, modules pour les robots financiers et marketing

Dans ce chapitre, je parlerais des 12 fonctions et modules Python utiles que nous utilisons souvent pour créer un bot d'analyse financière ou un bot marketing. Tous ces éléments peuvent éliminer votre temps pour ranger et nettoyer les données que vous récupérez, puis automatiser de manière transparente entre les scripts qui sont combinés pour agir comme un RPA.

Table des matières : 12 fonctions et modules Python utiles appliqués à la création de bots financiers et marketing

• Importance du nettoyage, de l'extraction, du formatage et du calcul des données
• Convertisseurs de type de données
• Replace()
• Split()
• Strip()
• Get_text()
• Format - f
• Time.sleep()
• Datetime()
• Random.randint()
• Expression régulière
• Pandas – Dataframe
• Numpy

Importance du nettoyage, de l'extraction, du formatage et du calcul des données en amont

Les applications RPA aident essentiellement les talents financiers et les spécialistes du marketing à gagner plus de temps sur les activités opérationnelles et à consacrer davantage de temps aux stratégies et à la créativité. Ainsi, tout RPA a une mission principale, qui est de fournir des données nettoyées, validées, formatées et embellies. Les gens peuvent se référer et faire confiance au résultat du calcul dans un format visualisé.

Comme mentionné précédemment dans le didacticiel Python, la RPA peut couvrir un plus large éventail de travaux de recherche et opérationnels. Il peut s'agir de sujets inspirants, de surveillance des concurrents, d'études de marché, d'optimisation de la publicité, de collecte de données, de génération de demande B2B, etc.

En outre, l'objectif est l'une des valeurs les plus importantes de la RPA, comme l'optimisation de la publicité et la génération de la demande B2B. Nous pouvons nous concentrer davantage sur les stratégies au niveau de l'entreprise, telles que la tarification, le produit ou la communication et la négociation avec des prospects potentiels.

Pour obtenir ce type de RPA, il existe 10 fonctions et méthodes Python utiles que nous utilisons habituellement pour créer un RPA.

Convertisseurs de types de données

En termes de type de données en informatique, il existe principalement 4 types de données de base qui se composent du monde entier. Ce sont des entiers, des chaînes, des booléens et des flottants. Et il a 3 types de formats de données avancés, qui sont la liste, le tuple et le dictionnaire.

La conversion entre entier et chaîne, ou chaîne et entier est utile pour créer une application RPA, ce qui évite les bogues dus à des types de données incompatibles.

• Int()
• Str()
• Float()

Par exemple, lors de la création d'un paramètre d'URL et d'une pagination de page à l'aide d'un flacon, nous configurons même l'argument au format entier par défaut. En fait, nous pourrions tomber sur la page en fait au format chaîne, ce qui provoque des bogues à la fin. Pour corriger ce bogue, nous pouvons utiliser int() pour convertir la variable de page en entier à coup sûr.

Outre le type de données de base, les types de données avancés tels que les listes et les dictionnaires sont essentiels dans toute application RPA. Pour plus de détails concernant ces convertisseurs de type de données , veuillez consulter ces articles.

Chapitre 48 : JSON, convertisseurs XML vers CSV, SQL, données Google Sheets vers JSON, XML

Chapitre 46 : Convertisseurs de données pour convertir CSV en SQL, SQL en CSV, Google Sheets en SQL

Remplacer()

La fonction replace() peut vous aider à remplacer une phrase spécifiée par une autre phrase spécifiée dans le mode d'exécution du script. Cette méthode est très utile pour créer un bot pour gratter et collecter des informations. C'est parce que le monde Internet réel n'a pas de codages entièrement organisés qui vous permettent de gratter. D'une certaine manière, les données sont non structurées et même massives. Nous devons valider les informations et le code pour résoudre ce problème dès le départ.

Diviser()

La fonction split() divise une chaîne en une liste ordonnée de sous-chaînes, place ces sous-chaînes dans un tableau et renvoie le tableau. La division est effectuée en recherchant un modèle, où le modèle est fourni comme premier paramètre dans l'appel de la méthode .

Le grattage des éléments HTML et des données se mélange généralement avec des informations inutiles dans la structure des données. Par exemple, les utilisateurs n'ont pas besoin de récupérer l'URL complète d'une page de produit. Au lieu de cela, les gens peuvent tirer parti de la méthode split () pour extraire l'identifiant ASIN spécifiquement dans le processus de grattage. Cette approche peut être appliquée au surnom Twitter, à l'ID de chaîne Youtube ou à la suppression des informations de domaine de redirection.

Bande()

La fonction Strip() en Python est l'une des fonctions intégrées provenant de la bibliothèque Python. Il supprime ou tronque les caractères donnés du début et de la fin de la chaîne d'origine. Le comportement par défaut de la méthode strip() consiste à supprimer les espaces au début et à la fin de la chaîne. Fondamentalement, c'est ainsi que la formule de coupe dans Google Sheets.

Pour éviter les bogues ou les erreurs de correspondance des données, les robots de grattage ont essentiellement besoin de cette méthode pour supprimer les espaces blancs. Le but de cette méthode est ainsi que pour trim() dans Google Sheets. Il garantit que vos données peuvent être placées dans le bon format.

Get_text()

Get_text() est utilisé pour extraire le texte dans l'objet de dessin, tel que h1, h2, p, a, classe, etc. La majorité de nos robots marketing ont la capacité de récupérer des informations textuelles ou des données de chaîne à partir de l'objet. En particulier, si vous avez besoin de former des machines d'IA pour écrire des blogs et des articles à l'aide de Tensorflow, vous avez besoin de cette méthode pour récupérer les données de formation.

Format et f

C'est une méthode fantastique en Python en tant que méthode intégrée. Fondamentalement, les utilisateurs peuvent combiner les éléments récupérés et les reformater en un nouvel objet. Par exemple, si vous utilisez un bot Youtube et récupérez les identifiants de chaîne, les gens peuvent concaténer pour avoir la page Youtube à gratter.

De plus, si vous souhaitez récupérer les données d'une base de données SQL en fonction de la valeur saisie par les utilisateurs, les utilisateurs peuvent utiliser le format () pour ajouter les variables et renvoyer différentes données en fonction de la valeur réelle différente.

Le sommeil de temps()

Lors de l'exécution d'un programme Python, il peut arriver que vous souhaitiez retarder l'exécution du programme de quelques secondes.

Le module de temps Python a une fonction intégrée appelée time.sleep() avec laquelle vous pouvez retarder l'exécution d'un programme.

Avec la fonction sleep() , vous pouvez faire preuve de plus de créativité dans vos projets Python car elle vous permet de créer des retards qui pourraient vous aider grandement à intégrer certaines fonctionnalités.

Dans tous les bots, cela peut aider à gratter les fonctions pour qu'elles fonctionnent plus précisément, car cela peut éviter de manquer des informations en raison de la lenteur de la vitesse de chargement.

Dateheure()

Le module Python Datetime fournit des classes pour travailler avec la date et l'heure. Ces classes fournissent un certain nombre de fonctions pour gérer les dates, les heures et les intervalles de temps. Date et DateTime sont un objet en Python, donc lorsque vous les manipulez, vous manipulez en fait des objets et non des chaînes ou des horodatages

Datetime() peut vous attribuer une étiquette de données qui enregistre et vous permet de faire pivoter les rapports par plage de dates. Les gens peuvent facilement identifier des informations et des analyses extraites de différents points de données.

Aléatoire.randint()

En utilisant les fonctions randrange() et randint() d'un module aléatoire, nous pouvons générer un entier aléatoire dans une plage. Ceci est couramment appliqué au chatbot et au bot de sensibilisation.

Par exemple, votre bot aime maintenant atteindre une liste de clients potentiels sur les réseaux sociaux ou répondre à la question dans le chat en direct. Pour enrichir les conversions, vous ne voulez pas dire bonjour à chaque fois à quelqu'un dans une conversation, vous aimez avoir quelques options que le bot peut sélectionner dans les salutations et les informations du corps principal.

Expression régulière

Une expression régulière est une séquence spéciale de caractères qui vous aide à faire correspondre ou à trouver d'autres chaînes ou ensembles de chaînes, à l'aide d'une syntaxe spécialisée contenue dans un modèle. Il est largement utilisé dans le filtrage des données, le grattage et la manipulation des données.

Dans le bot marketing, il doit s'agir du grattoir d'e-mails. Regex vous aide à extraire l'adresse e-mail de l'océan d'informations. C'est comme par magie que tous les e-mails apparaissent devant vous.

Pandas – Dataframe

Pandas DataFrame est un moyen de représenter et de travailler avec des données tabulaires. Il peut être considéré comme un tableau qui organise les données en lignes et en colonnes, ce qui en fait une structure de données bidimensionnelle. Un DataFrame peut être créé à partir de zéro ou vous pouvez utiliser d'autres structures de données comme les tableaux Numpy. Voici les principaux types d'entrées acceptées par un DataFrame :

• Dict de tableaux, listes, dicts ou séries 1D
• 2-D NumPy.ndarray
• Ndarray structuré ou record
• Une série
• Un autre DataFrame

La trame de données Pandas est un module familier si vous suivez mes didacticiels Python. Fondamentalement, cela peut vous donner d'énormes espaces pour manipuler la structure et la visualisation des données. Il peut interagir avec Excel, Google Sheets, JSON, SQL, etc.

Numpy

NumPy est une bibliothèque open source gratuite, puissante et bien optimisée pour le langage de programmation Python. Il ajoute la prise en charge des grands tableaux multidimensionnels (également appelés matrices ou tenseurs).

Il est également équipé d'une collection de fonctions mathématiques de haut niveau pour travailler en conjonction avec ces tableaux. Celles-ci incluent l'algèbre linéaire de base, la simulation aléatoire, les transformées de Fourier, les opérations trigonométriques et les opérations statistiques.

NumPy signifie « Python numérique » et s'appuie sur les premiers travaux des bibliothèques Numeric et Numarray dans le but de donner un calcul numérique rapide à Python. Aujourd'hui, NumPy compte de nombreux contributeurs et est sponsorisé par NumFOCUS.

En tant que bibliothèque centrale pour le calcul scientifique, NumPy est la base de bibliothèques telles que Pandas, Scikit-Learn et SciPy. Il est largement utilisé pour effectuer des opérations mathématiques optimisées sur de grands tableaux.

Conclure

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