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0基础学习python怎么入门呢？

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零基础学python课程。Python是目前最流行的动态脚本语言之一。本课程由浅入深，全面、系统地介绍了使用Python进行开发的各种知识和技巧。 包括Python环境的安装和配置、Python的基本语法、模块和函数、内置数据结构、字符串和文件的处理、正则表达式的使用、异常的捕获和处理、面向对象的语言特性和设计、Python的数据库编程、Tkinter GUI库的使用、HTML应用、XML应用、Django网页开发框架的使用、测试驱动开发模式应用、Python中的进程和线程、Python系统管理、网络编程、Python图像处理、Python语言的扩展和嵌入以及Windows下Python开发等。

课程目录：

python语言的特点

python的发展历史与版本

python的安装

python程序的书写规则

基础数据类型

变量的定义和常用操作

序列的概念

字符串的定义和使用

......

在Pandas用read_excel函数读取数据时怎么保留文本？

利用Python的pandas数据结构来读取excel表格的数据，部分代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')

#读取数据，指定"日期"列为索引列；

大多数书上都是这样写的，但是在Python2.7上运行时出现错误。（没有在Python3.x版本试过）

出现了如下问题：

这里写图片描述

使用help（pd.read_excel）发现参数中有必选参数sheetname,加入到函数中，代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')

运行成功。

sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）

另外，也可以将文件转换成csv格式，就不需要这个参数了。代码如下：

catering_data="catering_sale.csv"

data=pd.read_csv(catering_data)

1、读取txt数据

In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

对于中文的文本文件常容易因为编码的问题而读取失败，正如上图所示。遇到这样的编码问题该如何处置呢？解决办法有两种情况：

1）当原始文件txt或csv的数据不是uft8格式时，需要另存为utf8格式编码；

2）如果原始的数据文件就是uft8格式，为了正常读入，需要将read_csv函数的参数encoding设置为utf-8

将原始数据另存为utf8格式的数据，重新读入txt数据

In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

In [4]: mydata_txt

很顺利，txt文本文件数据就这样进入了Python的口袋里了。

2、读取csv数据

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式，而且其存储量要比Excel电子表格大很多，下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')

In [6]: mydata_csv

如果你善于总结的话，你会发现，txt文件和csv文件均可以通过pandas模块中的read_csv函数进行读取。该函数有20多个参数，类似于R中的read.table函数，如果需要查看具体的参数详情，可以查看帮助文档：help(pandas.read_csv)

python读取财经数据

提取日期数据基本语法

from WindPy import w

w.start()

当出现.ErrorCode==-103说明没连接上，要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)

opion 可选（period, 日期类型， 货币类型，前后复权）

提取财务数据基本语法

w.wss(security, fields, options = None)

提取板块日序列基本语法

w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板块日截面数据基本语法

w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏观数据基本语法

w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本语法

ts.get_hist_data(stock,start,end)

注意：1.stock不能是集合,只能单个股票 2.需要带上.sz或.sh 3.没有field，只能取出数据后再切除.

2.pro用法

pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用语句

弊端也很明显，一方面不能stock集合输入，一次只能调取一个股票对应数据，另一方面tushare虽是免费试用，但有权限限制。

基本语法

wb.get_data_yahoo(code, start, end)

wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

没法添加fields, 虽能集合适用，但出来的索引挺奇怪的

推荐使用定义函数或用for循环批量获取数据

总体感觉wind api最舒服，但需要账号，mac也不能直接调用wind api。还是推荐tushare的pro用法。

小白学习中，请指教=v=

使用python做量化交易策略测试和回验，有哪些比较成熟一些的库

比较成熟的库可以参考如下几个：

pybacktest

pyalgotrader

zipline

bt

backtrader

pybacktest基于vector，不是event based，快得多得多，缺点也明显。