NSE (National Stock Exchange of India Limited) がインドの大手証券取引所であることは承知しています。マハラシュトラ州ムンバイにあります。 1992 年に設立され、国内初の電子化された取引所でした。
NSE にはさらなる分析に使用できるデータが含まれているため、役立つ Python ライブラリがあります。このライブラリは「nsetools」ライブラリと呼ばれます。
NSE ツール モジュールの目的
このライブラリは、特定の指数、株式のリアルタイム更新、またはこのデータをさらに分析するための大規模なデータ セットの作成を必要とするさまざまなプロジェクトに使用できます。このライブラリを使用して特定の CLI (コマンド ライン インターフェイス) アプリケーションを設計すると、ライブ マーケットをすばやく理解できるようになります。
NSE ツール モジュールの機能
「nsetools」ライブラリは、セットアップなしですぐに効率的に動作します。
このライブラリは、開発者が NSE からリアルタイム データを非常に高速に取得するのに役立ちます。
国内の証券取引所で取引されているすべての株式と指数を提供します。
ライブラリ自体には、ユーザーが証券取引所全体で値上がり銘柄、値下がり銘柄、最も活発な銘柄を区別するのに役立つ機能があります。
また、銘柄記号やインデックス コードの検証に役立つ多くの便利な API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) も提供します。
ライブラリはデータを JSON 形式で返すため、データの読み取り作業が容易になります。
単体テストのカバレッジは 100% です。
「nsetools」モジュールのインストール手順
これまで、このモジュールの目的と機能について説明してきました。これらすべては、モジュールが必要なシステムにインストールされている場合にのみ有益です。したがって、「nsetools」ライブラリをインストールする方法は次のとおりです。
Python で他のモジュールをインストールするのは複雑な作業になる場合がありますが、「nsetools」の場合は非常に簡単にインストールできます。このライブラリの依存関係はすべて、Python プログラミング言語の標準配布の一部です。
まず、Python IDE のターミナルに移動し、次のように入力します。
リーリーここでは、pip インストーラーを使用して、「nsetools」ライブラリをシステムにインストールします。
「nsetools」ライブラリをインストールした後、ライブラリを更新することが非常に重要です。ライブラリの更新に役立つコマンドは次のとおりです。
リーリーNSE オブジェクトを作成するにはどうすればよいですか?
モジュールをシステムにインポートすると、モジュールのすべてのメソッドが使用できるようになります。 NSE オブジェクトは、「nsetools」ライブラリによって提供される Nse() 関数を使用して作成できます。 Python で NSE オブジェクトを作成する方法は次のとおりです。
###例### リーリーコード スニペットの最初の行は、nsetools ライブラリからの Nse 関数のインポートに関するものです。 2 行目は NSE オブジェクトの作成を示し、3 行目はそのオブジェクトの値を出力します。
###出力###コードの出力
リーリーnsetools モジュールを使用して必要な情報を取得します
リーリー繰り返しますが、このコード スニペットの最初の 2 行は、nsetools モジュールのインポートと、それを使用した NSE オブジェクトの作成に関するものです。
3 行目では、「quote」という名前の変数が作成され、会社の見積もりに割り当てられていることがわかります。 「get_quote()」は「nsetools」モジュールに付属する関数で、会社の見積もりを取得するのに非常に役立ちます。
最後に、コード スニペットの最後の数行に会社名と平均価格を出力します。
以上がPython の NSE ツール モジュールの紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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