大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python相互学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python相互学习的解答，让我们一起看看吧。
python中字符串的相邻两边如何互换？
1. str转list list = list(str) 2. list转str str= ''.join(list) 3. tuple list相互转换 tuple=tuple(list) list=list(tuple)
Python获取股票数据？
显然可以，1：从新浪/雅虎/搜狐/东方财富等等各大门户网址里通过requests获取 ;2:各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载，比如Wind终端，3，从大智慧通达信等等股票软件中获取
人生苦短, 我用python.
要用python做一件事, 为了避免重复造轮子, 首先就可以查查看有没有能满足我们需求的库可以用. 这里我给你推荐一个现成的库Tushare, Tushare是一个开源的python财经数据接口包, 实现了对股票等金融数据从数据***集、清洗加工到数据存储的工作, 为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据, 极大地减轻他们在数据获取方面的工作, 使他们更加专注于数据分析工作, 研究出更好的策略和实现更好的模型.
(图片来源于网络, 侵删)
Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于使用当前非常火热的机器学习、神经网络方法进行处理.
Tushare除了能获取国内股票的交易数据, 还能获取很多神奇的数据, 包括诸如存***利率、GDP等详细的国内的宏观经济数据, 实时重大新闻, 甚至还有电影票房数据. 总之就是你想获取的数据他都为你爬取并整理好了, 好好利用吧.
这里推荐一个包—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据***集、清洗加工到数据存储过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据，极大的降低他们的工作量，可以获取到国内大部分的股票数据，兼容python2.x和python3.x，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.下载安装tushare，tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包，所以必须要先安装这4个包，之后安装tushare，程序才能正常运行，安装命令“pip install 包名”，如下：
2.安装成功后，我们就可以测试一下这个包的使用了，tushare可以获取和分析的数据很多，包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻事件数据等，下面我从这几个方面做一些简单地示例，主要代码和截图如下：
交易数据：主要用到get_hist_data这个函数，这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据，并且将得到的数据保存到一个excel钟，之后可视化了所有开盘价和收盘价，主要代码如下：
程序运行截图，数据已经成功保存到excel中，如下：
这是个很实用的问题，因为我本身也是个量化投资爱好者，我曾经也找了很久怎么抓取股票数据的方法，当然最后找到了一两种可以使用的方案，目前还在稳定抓取，希望看到这篇问答的朋友能够帮助到你。
Python中有个国人开发的金融数据工具包，叫做Tushare。这是一个抓取金融数据的工具包，里面不仅有股票数据，还有经济数据以及期货数据。安装很简单，在cmd输入以下命令即可：
等待python自动安装后，输出一系列信息后显示successfully installed tushare即可。
抓取历史行情
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线数据
matlab和Python相互无法替代的地方有哪些？
MATLAB和python这两种语言自己都使用过，就我个人而言，这两种语言是无法评价说到底哪家强。matlab和python其实应用场合非常不一样，重合的地方其实不多。个人而言，python和matlab重合的地方应该就是科学[_a***_]上面要多一些。首先来看一下***上面matlab的简介：
MATLAB（矩阵实验室）是MATrix LABoratory的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言（包括C、C++、Java、Python和FORTRAN）编写的程序。 尽管MATLAB主要用于数值运算，但利用为数众多的附加工具箱（Toolbox）它也适合不同领域的应用，例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与、金融建模和分析等。另外还有一个配套软件包Simulink，提供一个可视化开发环境，常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。
在看看python介绍：
python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/），是一种广泛使用的高级编程语言，属于通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆 创造，第一版发布于 1991 年。可以视之为一种改良 (加入一些其他编程语言的优点，如面向对象) 的 LISP。作为一种解释型语言，Python 的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。相比于 C++ 或 J***a，Python 让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。
与 Scheme、Ruby、Perl、Tcl 等动态类型编程语言一样，Python 拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
看到没有，二者其实很不一样。matlab其实更多人把他当做一个软件，而不是一种编程语言。python则完完全全是一种计算机语言。换句话说，matlab是给工科生用的，python给码农用的。只是由于python比较容易上手，很多工科生也拿来用了。至于说二者无法替代的地方，个人觉得主要是以下几个方面：
1.matlab的各种工具箱。在工业上的应用，比如simulink广泛应用于各种控制算法，汽车控制上，基本是必备的。这些领域其实也用python，不过python主要是用来写写脚本，减轻工作量。这些工具箱是很难被替代的。国内高校之中，科学计算上，matlab还是使用更为广泛，资料也更为充裕。python其实也行，不过国内这方面的书籍太少，用的人还是不够多。
2.互联网相关的领域，比如大数据，人工智能，这些基本都是python的领域，matlab其实也可以用，只不过matlab毕竟是商业软件呀，是非常贵的东西。
到此，以上就是小编对于python相互学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python相互学习的3点解答对大家有用。
