目前，人工智能的应用日渐广泛。

而作为人工智能核心的机器学习，是一门多领域的交叉学科，专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

简单来说，机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中，机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。

举个例子，运用爬虫技术来获取东方财富网的股票信息。

首先，明确需要获取的信息：

总市值、净资产、净利润、市盈率、市净率、毛利率、净利率 ROE

根据目标，准备以下材料：

东方财富网址：http://quote.eastmoney.com/stocklist.html

环境：python2.7/python3.6

需要安装：BeautifulSoup包、requests包、lxml包

进入我们事先准备的东方财富网站，先爬取股票汇总页面，如下图所示：

（直看得眼花缭乱）

接着进入每只股票的详情页，爬取每只股票的具体信息，以下图两家为例：

那我们是如何获取到想要的数据的呢？

来瞧瞧撬动这个冰山一角的代码：

#coding=utf-8

import requests,re,json,time,os

import heapq

 

from bs4 import BeautifulSoup

 

class GPINFO(object):

    """docstring for GPINFO"""

    def __init__(self):

        self.Url = 'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'

        self.BaseData = []

        self.Date = time.strftime('%Y%m%d')

        self.Record = 'basedata'+self.Date

        if os.path.exists(self.Record):

            print ('record exist…')

            self.BaseData = self.get_base_data_from_record()

        else:

            print ('fuck-get data again…')

            self.get_data()

 

    #将数据写入到记录文件

    def write_record(self,text):

        with open(self.Record,'ab') as f:

            f.write((text+'\n').encode('utf-8'))

 

    #从记录文件从读取数据

    def get_base_data_from_record(self):

        ll = []

        with open(self.Record,'rb') as f:

            json_l = f.readlines()

            for j in json_l:

                ll.append(json.loads(j.decode('utf-8')))

        return ll

 

    #爬虫获取数据

    def get_data(self):

        #请求数据

        orihtml = requests.get(self.Url).content

        #创建 beautifulsoup 对象

        soup = BeautifulSoup(orihtml,'lxml')

        #采集每一个股票的信息

        count = 0

        for a in soup.find('div',class_='quotebody').find_all('a',{'target':'_blank'}):

            record_d = {}

            #代号

            num = a.get_text().split('(')[1].strip(')')  #获取股票代号

            if not (num.startswith('00') or num.startswith('60')):continue #只需要6*/0*    只要以00或60开头的股票代号

            record_d['num']=num

            #名称

            name = a.get_text().split('(')[0]  #获取股票名称

            record_d['name']=name

            #详情页

            detail_url = a['href']

            record_d['detail_url']=detail_url

 

            cwzburl = detail_url

            #发送请求

            try:

                cwzbhtml = requests.get(cwzburl,timeout=30).content  #爬取股票详情页

            except Exception as e:

                print ('perhaps timeout:',e)

                continue

            #创建soup对象

            cwzbsoup = BeautifulSoup(cwzbhtml,'lxml')

 

            #财务指标列表 [浦发银行，总市值    净资产    净利润    市盈率    市净率    毛利率    净利率    ROE] roe:净资产收益率

            try:

                cwzb_list = cwzbsoup.find('div',class_='cwzb').tbody.tr.get_text().split()  #获取class为cwzb的div下第一个tbody下第一个tr获取内部文本，并使用空格分割

            except Exception as e:

                print ('error:',e)

                continue

            #去除退市股票

            if '-' not in cwzb_list:

                record_d['data']=cwzb_list   #将数据加入到字典中

                self.BaseData.append(record_d)  #将字典加入到总数据总

                self.write_record(json.dumps(record_d))  #将字典类型转化为字符串，写入文本

                count=count+1

                print (len(self.BaseData))

 

def main():

    test = GPINFO()

    result = test.BaseData

    #[浦发银行，总市值    净资产    净利润    市盈率    市净率    毛利率    净利率    ROE] roe:净资产收益率]

    top_10 = heapq.nlargest(10,result,key=lambda r:float(r['data'][7].strip('%')))   #获取前10名利率最高者的数据

    for item in top_10:

        for key in item['data']:

            print(key),

        print('\n')

#打印字符串时，使用print str.encode('utf8');

#打印中文列表时，使用循环 for key in list：print key

 

#打印中文字典时，可以使用循环，也可以使用json：

#  import json

# print json.dumps(dict, encoding='UTF-8', ensure_ascii=False)

 

if __name__ == '__main__':

    main()

除此之外，机器学习还可以

通过文字信息进行文本分析；

搭建回测系统；

开发交易平台等等。

既然机器学习如此牛逼，那如何追赶这股技术潮流呢？

现超级数学建模携手唐老师以Python为基础，为大家精心准备《Python机器学习》系列课程。

唐老师将系统讲解Python的基础知识、常用的工具包和算法以及四个主流的Python库，并借助真实案例带领大家进行项目实战，全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。

相信，每天都能感受到能力的提升！

《Python机器学习》系列课程介绍

基础篇（共131学时）

（课程大纲）

《Python机器学习实战课程》（¥398）

第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）

第二章 Python快速入门（免费试学）

第三章 Python工具：科学计算库Numpy

第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas

第五章 Python工具：可视化库Matplotlib

第六章 算法：线性回归算法

第七章 算法：梯度下降原理

第八章 算法：逻辑回归算法

第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降

第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据

第十一章 案例：信用卡欺诈检测

第十二章 算法：决策树

第十三章 决策树Sklearn实例

第十四章 算法：随机森林与集成算法

第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测

第十六章 算法：线性支持向量机

第十七章 非线性支持向量机

第十八章 支持向量调参实战

第十九章 计算机视觉挑战

第二十章 神经网络必备基础知识点

第二十一章 最优化与反向传播

第二十二章 神经网络整体架构    

第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 

第二十四章 Tensorflow框架    

第二十五章 Mnist手写字体识别    

第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解    

第二十七章 聚类与集成算法  

第二十八章 机器学习业务流程   

长按识别二维码

即可报名学习

进阶篇（共113学时）

（课程大纲）

《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）

第一章：Seaborn可视化库（免费试学）

第二章：降维算法-线性判别分析

第三章：Python实现线性判别分析

第四章：PCA主成分分析

第五章：Python实现PCA主成分分析

第六章：EM算法

第七章：GMM聚类实践

第八章：Xboost算法

第九章：推荐系统

第十章：推荐系统实践

第十一章：贝叶斯算法

第十二章：Python文本数据分析

第十三章：KMEANS聚类

第十四章：DBSCAN聚类

第十五章：聚类实践

第十六章：时间序列ARIMA模型

第十七章： 时间序列预测任务

第十八章：语言模型

第十九章：自然语言处理word2vec

第二十章：使用word2vec进行分类任务

第二十一章：Gensim中文词向量建模

第二十二章：自然语言处理-递归神经网络

第二十三章：递归神经网络实战-情感分析

第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析

第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析

长按识别二维码

即可报名学习

拓展篇（共88学时）

（课程大纲）

《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）

第一章：Python基础（免费试学）

第二章：科学计算库Numpy

第三章：数据分析处理库Pandas

第四章：可视化库Matplotlib

第五章：Seaborn可视化库

长按识别二维码

即可报名学习

课程特色

• 学习平台——腾讯课堂

• 上课形式——录播（可反复观看）

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）

• 答疑方式——课程配有专属学习群，老师随时解答

• 课程资料——配有专属课件代码与实战案例

• 课程收益——快速掌握机器学习的基础知识；掌握机器学习的四大主流库；独立完成项目实战

适用群体

• 零基础使用者

• 机器学习、深度学习爱好者

• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者

授课老师

作为主讲人，唐老师将把多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识，还有思维和方法。

特别提醒

基础篇

• 课程价格——¥398

• 课程优惠

①新学员

限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“机器学习”领取

②老学员（报名过我们任一付费课程的学员）

评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券

进阶篇

• 课程价格——¥398

• 课程优惠

①新学员

限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“实战进阶”领取

②老学员（报名过我们任一付费课程的学员）

评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券

拓展篇

• 课程价格——¥198

• 课程优惠

本课程暂无优惠

注意事项

①Python交流群：114109947

②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟

小七微信：zwjlee001

大鱼QQ：210187565

案例来源：

https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78425612

作者：栾鹏

本文由数据与算法之美整理

案例版权归原作者所有，如有侵权请留言联系删除，感谢合作。

来吧，点击下方“阅读原文”，跟随着老师的脚步，提升自我！