В этой главе я расскажу о 12 полезных функциях и модулях Python, которые мы часто используем для создания бота для финансового анализа или маркетингового бота. Все эти элементы могут сократить ваше время на приведение в порядок и очистку данных, которые вы собираете, а затем беспрепятственно автоматизировать между сценариями, которые объединяются для работы в качестве RPA.

Содержание: 12 полезных функций и модулей Python, применяемых при создании финансовых и маркетинговых ботов

• Важность очистки данных, извлечения, форматирования и расчета
• Преобразователи типов данных
• Replace()
• Split()
• Strip()
• Get_text()
• Format - f
• Time.sleep()
• Datetime()
• Random.randint()
• Регулярное выражение
• Панды — Датафрейм
• Нампи

Важность предварительной очистки, извлечения, форматирования и расчета данных

Приложения RPA в основном помогают финансовым талантам и маркетологам экономить больше времени от операционной деятельности и переключать время на стратегии и творчество. Таким образом, у любого RPA есть одна основная задача — предоставлять очищенные, проверенные, отформатированные и предварительно подготовленные данные. Люди могут ссылаться на результат расчета в визуализированном форм. ате и доверять ему.

Как упоминалось ранее в учебнике по Python, RPA может охватывать более широкий спектр исследований и оперативной работы. Это могут быть вдохновляющие темы, мониторинг конкурентов, исследования рынка, оптимизация рекламы, сбор данных, формирование спроса B2B и т. д. По сути, люди просто потребляют результат, они могут определять стратегию и исполнение на основе интеллектуального понимания.

Кроме того, целеустремленность — одна из важнейших ценностей RPA, такая же, как оптимизация рекламы и формирование спроса B2B. Мы можем больше сосредоточиться на стратегиях бизнес-уровня, таких как ценообразование, продукт или общение и переговоры с потенциальными клиентами.

Для получения такого RPA есть 10 полезных функций и методов Python, которые мы обычно используем при создании RPA.

Преобразователи типов данных

С точки зрения типа данных в информатике в основном существует 4 основных типа данных, которые состоят из всего мира. Это целые числа, строки, логические значения и числа с плавающей запятой. И он имеет 3 типа расширенных форматов данных: список, кортеж и словарь.

Преобразование между целым числом и строкой или между строкой и целым числом полезно при создании приложения RPA, что позволяет избежать ошибок из-за несовместимых типов данных.

• Int()
• Str()
• Float()

Например, при создании параметра URL и пагинации страниц с помощью flask мы даже устанавливаем аргумент в целочисленном формате по умолчанию. На самом деле, мы можем встретить страницу в строковом формате, что приводит к ошибкам в конце. Чтобы исправить эту ошибку, мы можем использовать int() , чтобы точно преобразовать переменную страницы в целое число.

Помимо базового типа данных, в любом приложении RPA жизненно важны расширенные типы данных, такие как списки и словари. Дополнительные сведения об этих преобразователях типов данных см. в этих статьях.

Глава 48. Конвертеры JSON, XML в CSV, SQL, данные Google Sheets в JSON, XML

Глава 46: Преобразователи данных для преобразования CSV в SQL, SQL в CSV, Google Sheets в SQL

Заменять()

Функция replace() может помочь вам заменить указанную фразу другой указанной фразой в режиме работы скрипта. Этот метод очень полезен при создании бота для очистки и сбора информации. Это потому, что в реальном мире Интернета нет полностью организованных кодов, которые позволяют вам парсить. В некотором смысле данные неструктурированы и даже массивны. Нам необходимо заранее проверить информацию и код, чтобы решить эту проблему.

Расколоть()

Функция split() делит строку на упорядоченный список подстрок, помещает эти подстроги в массив и возвращает массив. Разделение выполняется путем поиска шаблона, где шаблон предоставляется в качестве первого параметра в вызове метода .

Скрапинг HTML-элементов и данных обычно смешивается с бесполезной информацией в структуре данных. Например, людям не нужно получать полный URL-адрес страницы продукта. Вместо этого люди могут использовать метод split() для извлечения идентификатора ASIN специально в процессе парсинга. Этот подход можно применить к псевдониму Twitter, идентификатору канала Youtube или удалению информации о домене перенаправления.

Полоска()

Функция Strip() в Python — это одна из встроенных функций из библиотеки Python. Он удаляет или усекает заданные символы с начала и конца исходной строки. П. о умолчанию метод strip() удаляет пробелы в начале и в конце строки. По сути, это то же самое, что и формула обрезки в Google Таблицах.

Чтобы избежать каких-либо ошибок или ошибок сопоставления данных, ботам, в основном, нужен этот метод для удаления пробелов. Назначение этого метода такое же, как и для функции trim() в Google Таблицах. Это гарантирует, что ваши данные могут быть размещены в правильном формате.

Получить_текст()

Get_text() используется для извлечения текста в объекте рисования, таком как h1, h2, p, a, class и т. д. Большинство наших маркетинговых ботов имеют возможность извлекать текстовую информацию или строковые данные из объекта. В частности, если вам нужно обучить машины ИИ писать блоги и статьи с помощью Tensorflow, вам понадобится этот метод для получения обучающих данных.

Формат и ф

Это фантастический встроенный метод в Python. По сути, люди могут объединять очищенные элементы вместе и переформатировать их в новый объект. Например, если вы используете бота Youtube и получаете идентификаторы каналов, люди могут объединиться, чтобы получить страницу Youtube about для очистки.

Кроме того, если вы хотите извлекать данные из базы данных SQL на основе ввода значения от пользователей, люди могут использовать format () для добавления переменных и возврата разных данных на основе фактического ввода другого значения.

Время сна()

При запуске программы Python могут возникнуть ситуации, когда вы захотите отложить выполнение программы на несколько секунд.

Модуль времени Python имеет встроенную функцию time.sleep() , с помощью которой вы можете отложить выполнение программы.

С помощью функции sleep() вы можете проявить больше творчества в своих проектах Python, поскольку она позволяет создавать задержки, которые могут иметь большое значение для добавления определенных функций.

В любых ботах это может помочь парсить функции для более точной работы, потому что это позволяет избежать потери информации из-за медленной скорости загрузки.

Дата и время ()

Модуль Python Datetime предоставляет классы для работы с датой и временем. Эти классы предоставляют ряд функций для работы с датами, временем и временными интервалами. Date и DateTime являются объектами в Python, поэтому, когда вы манипулируете ими, вы на самом деле манипулируете объектами, а не строками или временными метками.

Datetime() может атрибутировать, чтобы дать вам метку данных, которая записывает и упрощает сводные отчеты по диапазону дат. Люди могут легко находить идеи и извлеченные данные из разных точек данных.

Случайный.randint()

Используя функции randrange() и randint() модуля random, мы можем сгенерировать случайное целое число в диапазоне. Это обычно применяется к чат-боту и аутрич-боту.

Например, теперь ваш бот любит охватить список потенциальных клиентов в социальных сетях или ответить на вопрос в чате. Для обогащения конверсий вы не хотите каждый раз здороваться с кем-либо в разговоре, вам нужно, чтобы бот мог выбирать некоторые параметры в приветствиях и основной информации.

Регулярное выражение

Регулярное выражение — это специальная последовательность символов, которая помогает сопоставлять или находить другие строки или наборы строк, используя специальный синтаксис, хранящийся в шаблоне. Он широко используется для фильтрации данных, очистки данных и манипулирования ими.

В маркетинговом боте это должен быть парсер электронной почты. Regex поможет вам извлечь адрес электронной почты из информационного океана. Как по волшебству, все электронные письма появляются перед вами.

Панды — Датафрейм

Pandas DataFrame — это способ представления табличных данных и работы с ними. Его можно рассматривать как таблицу, в которой данные организованы в строки и столбцы, что делает ее двумерной структурой данных. DataFrame можно создать с нуля или использовать другие структуры данных, такие как массивы Numpy. Вот основные типы входных данных, принимаемых DataFrame:

• Словарь одномерных массивов, списков, словарей или рядов
• 2-D NumPy.ndarray
• Структурированный или записывающий ndarray
• Набор
• Другой кадр данных

Фрейм данных Pandas — знакомый модуль, если вы следите за моими учебниками по Python. По сути, это может дать вам огромное пространство для управления структурой данных и визуализацией. Он может взаимодействовать с Excel, Google Sheets, JSON, SQL и т. д.

Нампи

NumPy — это мощная, хорошо оптимизированная бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Он добавляет поддержку больших многомерных массивов (также называемых матрицами или тензорами).

Он также оснащен набором высокоуровневых математических функций для работы с этими массивами. К ним относятся базовая линейная алгебра, случайное моделирование, преобразования Фурье, тригонометрические операции и статистические операции.

NumPy означает «числовой Python» и основан на ранней работе библиотек Numeric и Numarray с целью предоставить Python быстрые числовые вычисления. Сегодня NumPy имеет множество участников и спонсируется NumFOCUS.

Являясь базовой библиотекой для научных вычислений, NumPy является основой для таких библиотек, как Pandas, Scikit-Learn и SciPy. Он широко используется для выполнения оптимизированных математических операций над большими массивами.

Заворачивать

Надеюсь, вам понравится читать главу 55 «12 полезных функций и модулей Python, применяемых при создании финансовых и маркетинговых ботов». Если вы это сделали, пожалуйста, поддержите нас, выполнив одно из перечисленных ниже действий, потому что это всегда помогает нашему каналу.

• Поддержите и пожертвуйте нашему каналу через PayPal ( paypal.me/Easy2digital )
• Подпишитесь на мой канал и включите колокольчик уведомлений канала Easy2Digital Youtube .
• Подписывайтесь и лайкайте мою страницу Страница Easy2Digital в Facebook
• Поделитесь статьей в своей социальной сети с хэштегом #easy2digital
• Покупайте товары с кодом скидки Easy2Digital 10% OFF ( Easy2DigitalNewBuyers2021)
• Вы подписываетесь на нашу еженедельную рассылку, чтобы получать последние статьи, видео и коды скидок Easy2Digital.
• Подпишитесь на наше ежемесячное членство через Patreon, чтобы пользоваться эксклюзивными преимуществами ( www.patreon.com/louisludigital )