Python在金融领域的应用与创新 华能贵诚信托有限公司 金融科技实验室 1.Python舆情监控系统 2.华能信托及个人简介 4.华小智金融科技实验室 3.舆情监控详细代码分析 目录 CHAPTER 1 Python舆情监控系统 舆情监控系统 - 视频简介 HUMANS ARE CREATIVE BEINGS. IF IT IS NOT REAL TEXT, THEY WILL https://v.qq.com/x/page/h0626qo1fju.html Video Interview全面席卷投行 人才招聘的未来走向 联合利华率先在招聘中采用AI视频面试 高盛、小摩、大摩、黑石、贝莱德、贝恩 等纷纷采用video interview做为新的首轮 视频面试方式 高效筛选候选人 视频面试软件可以帮助优秀的应聘者脱颖而出，便于 招聘者重点关注这些候选人。 总结归纳理想候选人 CFA、FRM、AQF 2 华能信托华小智金融科技小组组长 3 《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》作者 公司介绍 Huaneng Guicheng Trust Corporation Ltd. TALK IS CHEAP SHOW ME THE CODE CHAPTER 3 舆情监控详细代码分析 Python舆情监控 4 3 2 6 1 5 百度新闻批量爬取 24小时不间断爬取

章：表单 第 8 章：用户认证 第 9 章：测试 第 10 章：组织你的代码 第 11 章：部署上线 小挑战 后记 2 Flask 入门教程 这是一本 Flask 入门教程，提供了入门 Flask 所需的最少信息，你可以跟随本书自 己动手开发一个简单的 Watchlist 程序。本书主页为 http://helloflask.com/tutorial 。 关于作者 我叫李辉，我是《Flask 章：模板优化 第 7 章：表单 第 8 章：用户认证 第 9 章：测试 第 10 章：组织你的代码 第 11 章：部署上线 小挑战 后记 版权信息 书名：Flask 入门教程 副书名：使用 Python 和 Flask 开发你的第一个 Web 程序 作者：李辉 简介 3 版本：1.0 发布时间：2019.2.1 © 2018 李辉（Grey Li） / HelloFlask 语言编写的 Web 框架，它可以让你高效的编写 Web 程 序。Web 程序即“网站”或“网页程序”，是指可以通过浏览器进行交互的程序。我们 日常使用浏览器访问的豆瓣、知乎、百度等网站都是 Web 程序。 通过这本书，你会学到 Flask 开发的基础知识，并开发出一个简单的 Watchlist（观 影清单）程序。在功能上，这个程序可以看做是简化版的 IMDB Watchlist / 豆瓣豆 单：

代的知识工程与知识管理》  Web 2.0时代，存在大量UGC （User Generated Content） • 提供获得广大用户一致认可的高质量数据源 e.g., Wikipedia，百度百科 • 为自动挖掘知识提供了高质量的数据源 • 为构建抽取模型提供了高质量的样本 Ref： Fei Wu, etc. Autonomously Semantifying Wikipedia Construction by Data-driven manner Data-driven approaches for large-scale KG construction 信息抽取方法相对简单，数据噪声小，经过人工过滤 后能够得到高质量的三元组事实。 涉及的NLP分析与处理技术，难度较大。互联网的更 多信息都是以非结构化的文本形式存在的。  基于模板的关系抽取 e.g., 用以下模板表示收购关系（acquisition） 垂直方向的融合（融合较高层通用本体与较低层领域本体或实例数据） • 水平方向的融合（融合相同层次的知识图谱）  知识融合中的关键技术 • 匹配框架（元素级、结构级的匹配） • 实体对齐（e.g., 等价关系合并；互动百科与百度百科中的实体“刘洋”描述的是同一个对象） • 冲突检测与消解（使多个知识图谱形成一致的结果）  典型的知识融合系统  AgreementMaker：一个集成系统，包含了若干自动对齐的方法 

无误的硬性约束，将会固化语言使用者的思想，阻 碍他们见到背后的风景。 细说不是胡说，语言不是工具 Again, “语言只是工具”是现代社会最为荒谬的说法之一。 不仅仅是对自然语言，程序语言也是一样的哟。 百度一下“语言和思维”，我们能找到马克思爷爷的至理名言。 细说不是胡说，语言不是工具 马克思认为，语言是思维本身的要素，思想的生命表现的要素； 语言是思想的直接现实。 Marx > 由内破除， 还是从外破除？ 想要在Python的基础上拥有更多的语法、语义， 有很多办法。 我们要选择其中一个实现简单、易维护、 拥有鲁棒性的方式。 什么是“从外部破除” 利用external程序对Python进行扩展，主要是替换或包装Python的executable文件。 这并不是非常常见，一些例子如下 • PyJulia的python-jl可执行文件, 使用了PyCall代理python 否则，不仅误导新人，还会沦为老手们的 笑柄；而Python离idiomatic的函数式编程还有很长的路要走，并且也不是一定要走这条路。 而moshmosh在做的事， 只是扩展Python，以迎合程序语言的发展趋势和日益无法回避的 实际需求，而不是在写“函数式Python”！ 如何实现一个扩展？ 我们以moshmosh-base中默认提供的最简单的扩展, Scoped-Operator为例，讲解如何利用moshmosh实现

成用例？ ◆作者：刘晓佳 Rachel 从 ChatGPT 问世的一刻，便引来了无数人的关注。各行各业似乎都受到了不少冲击。 尤其队员程序员来说，有了不小的挑战——毕竟，谁能赢过拥有巨大容量知识库的智脑 呢？！解放生产力？失业？从此成了绕不开的话题。 程序员尚且如此，对于测试人员来说，GPT 也成了一道门槛和一道台阶。但是，除 了恐惧，我们可以利用 GPT 做些什么呢？总不能坐以待毙是不是？！何不想想，如何让 的“generate unit tests”只会保证至少一个正向和反向用例。就这点来说， 覆盖率完全满足不了啊。那么，要如何实现呢？ 同样的，试试 prompt 自定义模板。我想，好的模板它是可以实现我们这点小愿望的。 但是，目前笔者没有调教好 prompt，能提高一部分单元测试覆盖率，但还没完全满足要 求。希望阅读的你能够给一个好模板。 总结 整体来说，Bito AI 是一款非常优秀的 AI 编码助手，可以兼容 测试天地》七十四 www.51testing.com 前言 一般在做自动化的时候大家都会使用到很多数据，一般像接口数据大部分都是存放 在数据库中，web 自动化的数据可以通过 excel 进行存放，今天小编介绍一种存放方式， 是直接存放在 Yaml 文件中。 Yaml Yaml 是一种人类可读的数据序列化语言。它通常用于配置文件，但也用于数据存储 （例如调试输出）或传输（例如文档标题）。 安装

到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 在算法中，重复执行某个任务是很常见的，它与复杂度分析息息相关。因此，在介绍时间复杂度和空间复杂 度之前，我们先来了解如何在程序中实现重复执行任务，即两种基本的程序控制结构：迭代、递归。 2.2.1 迭代 迭代（iteration）是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中，程序会在满足一定的条件下重复执行某段 代码，直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一，适合在预先知道迭代次数时使用。

为「渐近复杂度分析 asymptotic complexity analysis」，简称「复杂度分析」。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应「时间复杂度 time complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 在算法中，重复执行某个任务是很常见的，它与复杂度分析息息相关。因此，在介绍时间复杂度和空间复杂 度之前，我们先来了解如何在程序中实现重复执行任务，即两种基本的程序控制结构：迭代、递归。 2.2.1 迭代 「迭代 iteration」是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中，程序会在满足一定的条件下重复执行某 段代码，直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一，适合在预先知道迭代次数时使用。 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 件为真，则继续执行，否则就结束循环。 下面我们用 while 循环来实现求和 1 + 2 + ⋯ + ? ： # === File: iteration.py ===

到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 基石，而算法为数据结构注入生命力。 ‧ 我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就 可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？ 如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。

独立于编程语言，即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快，包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计 定的误导性。反之，「最差时间复杂度」最为实用，因为它给出了一个“效率安全值”，让我们 可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差或最佳时间复杂度只出现在“特殊分布的数据”中，这些情况的出现概率往往很 小，因此并不能最真实地反映算法运行效率。相对地，「平均时间复杂度」可以体现算法在随机输入数据下的 运行效率，用 Θ 记号（Theta Notation）来表示。 对于部分算法，我们可以简单地推算出随 ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 """ 类 """ class Node: 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 27 def __init__(self