Python已成為數(shù)據(jù)驅動和AI優(yōu)先的金融界的編程語言。一些投資銀行和對沖基金現(xiàn)在都使用Python及其生態(tài)系統(tǒng)來構建核心交易和風險管理系統(tǒng)。 　　在《Python金融大數(shù)據(jù)分析（第2版 版）》的第二版中，YvesHilpisch向開發(fā)人員和定量分析師展示了如何使用Python和工具進行金融數(shù)據(jù)科學、算法交易和計算金融學。第二版針對Python3進行了更新，其中的大部分代碼都采用了JupyterNotebooks的形式，為幾乎所有的示例提供了可執(zhí)行交互式版本。在共5部分內容中，你將學習到Python及其生態(tài)系統(tǒng)是如何為從事金融業(yè)務的公和個人提供技術框架的。

Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3

If you are interested in quantitative finance, financial modeling, and trading, or simply want to learn how Python and pandas can be applied to finance, then this book is ideal for you. Some knowledge of Python and pandas is assumed. Interest in financial concepts is helpful, but no prior knowledge is expected.

Python Concurrency with asyncio

Grokking-the-System-Design-Interview

圖是對事物之間關系的一種原生的表達，利用圖可以深入直接地認識世界中的關聯(lián)。社交網(wǎng)絡、交易數(shù)據(jù)、知識圖譜、交通運輸、生物技術等都是圖數(shù)據(jù)的典型應用。 社交網(wǎng)絡是一種特殊的圖數(shù)據(jù)，它建立在圖網(wǎng)絡的基礎上，又遵循一定的社會學理論。

當python要做編碼轉換的時候，會借助于內部的編碼

本著 「路漫漫其修遠兮, 吾將上下而求索」 的精神。終于要開始深入研究 Python 中 asyncio 的源碼實現(xiàn)啦。 本文章可能篇幅較長，因為是逐行分析 asyncio 的實現(xiàn)，也需要讀者具有一定的 asyncio 編碼經(jīng)驗和功底，推薦剛開始踏上 Python 異步編程之旅的朋友們可以先從官方文檔入手，由淺入深步步為營。 若在讀的你對此感興趣，那么很開心能與你分享我的學習成果。 本次源碼分析將在 Python 3.11.3 的版本上進行探索。