12 の便利な Python 関数、財務ボット、マーケティングボット用のモジュール
財務分析ボットやマーケティング ボットの構築に人気のある 12 個の便利な Python 関数、メソッド、モジュールを共有します。もっと詳しく知る！
この章では、財務分析ボットやマーケティング ボットを構築するためによく使用される 12 の便利な Python 関数とモジュールについて説明します。これらすべての要素により、取得したデータを整理してクリーンアップする時間が不要になり、RPA として機能するように結合されるスクリプト間でシームレスに自動化できます。
目次: 財務およびマーケティング ボットの構築に適用される 12 の便利な Python 関数とモジュール
- データのクリーニング、抽出、フォーマット、計算の重要性
- データ型コンバーター
Replace()-
Split() -
Strip() -
Get_text() -
Format - f -
Time.sleep() -
Datetime() -
Random.randint() - 正規表現
- パンダ – データフレーム
- ナンピー
- よくある質問
事前のデータのクリーニング、抽出、フォーマット、計算の重要性
RPA アプリケーションは基本的に、財務担当者やマーケティング担当者が業務活動からより多くの時間を節約し、その時間を戦略や創造性に重点を置くのに役立ちます。したがって、どの RPA にも 1 つの中心的な使命があります。それは、クリーンアップされ、検証され、フォーマットされ、整形されたデータを提供することです。計算結果は可視化され、参照・信頼することができます。
Python チュートリアルで前述したように、RPA は幅広い調査および運用作業をカバーできます。これらには、インスピレーションを与えるトレンドのトピック、競合他社の監視、市場調査、広告の最適化、データ収集、B2B の需要創出などが含まれます。基本的に、人々は結果を消費するのと同じであり、インテリジェントな洞察に基づいて戦略と実行を決定できます。
また、広告の最適化や B2B の需要創出など、目的主導は RPA の最も重要な価値の 1 つです。価格設定、製品、潜在的な見込み客とのコミュニケーションや交渉など、ビジネスレベルの戦略により重点を置くことができます。
この種の RPA を取得するには、RPA の構築で通常使用する 10 個の便利な Python 関数とメソッドがあります。
データ型コンバーター
コンピューター サイエンスのデータ タイプに関して言えば、全世界を構成するデータには主に 4 つの基本的なタイプがあります。それらは、整数、文字列、ブール値、および浮動小数点です。また、リスト、タプル、辞書の 3 種類の高度なデータ形式を備えています。
整数と文字列、または文字列と整数の間の変換は、RPA アプリケーションの構築に役立ち、互換性のないデータ型によるバグを回避できます。
-
Int() -
Str() -
Float()
たとえば、フラスコを使用して URL パラメーターとページネーションを作成する場合、デフォルトでは引数を整数形式で設定します。実際、実際には文字列形式のページに遭遇する可能性があり、これにより最終的にバグが発生します。このバグを修正するには、 int()を使用してページ変数を確実に整数に変換できます。
基本的なデータ型に加えて、リストや辞書などの高度なデータ型は、RPA アプリケーションにとって不可欠です。これらのデータ型コンバーターの詳細については、これらの記事を参照してください。
第 48 章: JSON、XML から CSV、SQL、Google シート データへのコンバーターから JSON、XML へ
第 46 章: CSV から SQL、SQL から CSV、Google Sheets から SQL に変換するデータコンバータ
交換する（）
replace()関数は、スクリプト実行モードで指定されたフレーズを別の指定されたフレーズに置き換えるのに役立ちます。この方法は、情報をスクレイピングして収集するボットを構築する場合に非常に役立ちます。それは、実際のインターネットの世界には、スクレイピングを可能にする完全に組織化されたコーディングがないからです。ある意味、データは構造化されておらず、大規模ですらあります。これを事前に解決するには、情報とコードを検証する必要があります。
スプリット（）
Split() 関数は、文字列を部分文字列の順序付きリストに分割し、これらの部分文字列を配列に入れて、その配列を返します。分割はパターンを検索することによって行われます。パターンはメソッドの呼び出しの最初のパラメータとして指定されます。
HTML 要素とデータをスクレイピングすると、通常、データ構造内で役に立たない情報が混同されます。たとえば、製品ページの完全な URL を取得する必要はありません。代わりに、split() メソッドを利用して、特にスクレイピング プロセスで ASIN ID を抽出できます。このアプローチは、Twitter のニックネーム、Youtube チャンネル ID、またはリダイレクト ドメイン情報の削除に適用できます。
ストリップ（）
Python の Strip() 関数は、Python ライブラリに含まれる組み込み関数の 1 つです。元の文字列の先頭と末尾から指定された文字を削除または切り詰めます。 strip()メソッドのデフォルトの動作では、文字列の先頭と末尾にある空白が削除されます。基本的には、Google スプレッドシートのトリム式と同様です。
バグやデータ一致の間違いを避けるために、基本的にボットのスクレイピングにはこの方法で空白を削除する必要があります。このメソッドの目的は、Google スプレッドシートの Trim() と同様です。これにより、データを正しい形式で配置できるようになります。
Get_text()
Get_text() h1、h2、p、a、class などの描画オブジェクト内のテキストを抽出するために使用されます。当社のマーケティング ボットの大部分には、オブジェクトからテキスト情報または文字列データをフェッチする機能があります。特に、Tensorflow を使用してブログや記事を書くように AI マシンをトレーニングする必要がある場合は、トレーニング データを取得するためにこのメソッドが必要です。
フォーマットとf
これは Python の組み込みメソッドとしては素晴らしいメソッドです。基本的に、スクレイピングされた要素を組み合わせて、新しいオブジェクトに再フォーマットできます。たとえば、Youtube ボットを使用していてチャンネル ID を取得した場合、人々はそれを連結して Youtube の概要ページをスクレイピングすることができます。
また、ユーザーから入力された値に基づいて SQL データベースからデータをフェッチしたい場合は、 format ()を使用して変数を追加し、実際の異なる値入力に基づいて異なるデータを返すことができます。
Time.sleep()
Python プログラムの実行中に、プログラムの実行を数秒遅らせたい場合があります。
Python の時間モジュールには、プログラムの実行を遅らせることができるtime.sleep()という組み込み関数があります。
sleep()関数を使用すると、特定の機能を導入するのに役立つ遅延を作成できるため、Python プロジェクトでより創造性を発揮できます。
どのボットでも、これは読み込み速度の遅さによる情報の欠落を避けることができるため、機能をスクレイピングしてより正確に動作するのに役立ちます。
日付時刻（）
Python Datetime モジュールは、日付と時刻を操作するクラスを提供します。これらのクラスは、日付、時刻、および時間間隔を処理するための多数の関数を提供します。 Date と DateTime は Python のオブジェクトであるため、これらを操作するときは、文字列やタイムスタンプではなく、実際にオブジェクトを操作することになります。
Datetime()使用すると、日付範囲ごとにレポートを記録し、ピボットすることを容易にするデータ ラベルを提供できます。人々は、さまざまなデータポイントから洞察と収集された分析を簡単に特定できます。
ランダム.randint()
ランダムモジュールのrandrange()関数とrandint()関数を使用すると、範囲内のランダムな整数を生成できます。これはチャットボットとアウトリーチボットに一般的に適用されます。
たとえば、ボットはソーシャル メディア チャネルで潜在的な顧客のリストに連絡したり、ライブ チャットで質問に返信したりすることを好みます。コンバージョンを豊かにするために、会話の中で毎回誰かに挨拶するのではなく、ボットが挨拶や本文の情報で選択できるオプションをいくつか用意しておきたいと考えています。
正規表現
正規表現は、パターンに保持されている特殊な構文を使用して、他の文字列または文字列のセットを照合または検索するのに役立つ特別な文字シーケンスです。データのフィルタリング、データのスクレイピング、操作に広く使用されています。
マーケティング ボットでは、電子メール スクレーパーである必要があります。 Regex は、情報 Ocean から電子メール アドレスを抽出するのに役立ちます。まるで魔法のように、すべてのメールが目の前にポップアップ表示されます。
パンダ – データフレーム
Pandas DataFrame は、表形式のデータを表現して操作する方法です。これは、データを行と列に編成し、2 次元のデータ構造にするテーブルとして見ることができます。 DataFrame は、最初から作成することも、Numpy 配列などの他のデータ構造を使用することもできます。 DataFrame で受け入れられる主な入力タイプは次のとおりです。
- 1D 配列、リスト、辞書、またはシリーズの辞書
- 2 次元 NumPy.ndarray
- 構造化またはレコード ndarray
- シリーズ
- 別のデータフレーム
私の Python チュートリアルを読んでいる人にとって、Pandas データ フレームはよく知られたモジュールです。基本的に、データ構造と視覚化を操作するための巨大なスペースが得られます。 Excel、Google Sheets、JSON、SQL などを操作できます。
ナンピー
NumPy は、Python プログラミング言語用の強力で、適切に最適化された無料のオープンソース ライブラリです。大規模な多次元配列 (行列またはテンソルとも呼ばれる) のサポートが追加されます。
また、これらの配列と連携して動作する高レベルの数学関数のコレクションも装備されています。これらには、基本的な線形代数、ランダム シミュレーション、フーリエ変換、三角関数演算、統計演算が含まれます。
NumPy は「数値 Python」の略で、Python に高速な数値計算を提供することを目的として、Numeric ライブラリと Numarray ライブラリの初期の作品に基づいて構築されています。現在、NumPy には多数の寄稿者がおり、NumFOCUS によって後援されています。
NumPy は科学技術コンピューティングのコア ライブラリとして、Pandas、Scikit-Learn、SciPy などのライブラリのベースです。これは、大規模な配列に対して最適化された数学演算を実行するために広く使用されています。
まとめ
第 55 章 – 財務およびマーケティング ボットの構築に適用される 12 の便利な Python 関数とモジュールを楽しんで読んでいただければ幸いです。もしそうなら、以下にリストされているいずれかの方法で私たちをサポートしてください。それは常に私たちのチャンネルに役立ちます。
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よくある質問:
Q1: Pythonは何ですか？
A: Pythonは高水準のプログラミング言語で、コードの読みやすさとシンプルな構文を特徴としています。
Q2: Pythonの主な用途は何ですか？
A: Pythonはウェブ開発、データ解析、人工知能、科学計算など、多岐にわたる用途に利用されます。
Q3: Pythonはどのようなプログラムに使用できますか？
A: Pythonは様々なプログラムに使用できます。ウェブアプリケーション、デスクトップアプリケーション、スクリプト、データベース接続などができます。
Q4: Pythonのバージョンは何種類ありますか？
A: Pythonには2.x系と3.x系の2つのメジャーバージョンがあります。現在は3.x系が推奨されています。
Q5: Pythonのインストール方法は？
A: Pythonの公式ウェブサイトからインストーラーをダウンロードし、指示に従ってインストールを行います。
Q6: Pythonの特徴は何ですか？
A: Pythonの特徴としては、読みやすい構文、強力な標準ライブラリ、幅広いサポート、クロスプラットフォームの互換性などがあります。
Q7: Pythonでどのように変数を宣言しますか？
A: Pythonでは変数の宣言時に型の指定は必要ありません。変数名を指定して値を代入するだけで変数が作成されます。
Q8: Pythonでの条件分岐はどのように行いますか？
A: Pythonではif文を使用して条件分岐を行います。if文の後ろに条件を指定し、条件が真の場合に実行される処理を記述します。
Q9: Pythonでの繰り返し処理はどのように行いますか？
A: Pythonではforループやwhileループを使用して繰り返し処理を行います。forループは指定回数の繰り返し、whileループは条件が真の間繰り返します。
Q10: Pythonの拡張ライブラリはどのようにインストールしますか？
A: Pythonの拡張ライブラリはpipと呼ばれるパッケージ管理ツールを使用してインストールします。pip install ライブラリ名の形式でインストールできます。
