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python工具新上映_python工具对财务管理工作有何帮助(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

python工具

RAG数据分块：简单几步搞定！𐟚€ 想要快速实现RAG（Retrieval-Augmented Generation）数据分块？这里有一个简单易用的Python工具，只需几行代码，安装只需几秒钟，而且100%开源！𐟌Ÿ 特点：快速安装：只需几秒钟即可完成安装，无需复杂的配置。简单易用：几行代码即可实现数据分块，适合各种应用场景。 100%开源：完全开源，你可以自由修改和扩展功能。使用步骤：安装工具：通过pip快速安装，简单方便。创建实例：只需一行代码即可创建分块器实例。输入数据：将文本数据输入到分块器中，自动进行分块处理。优势：高效：快速处理大量数据，节省时间和资源。灵活：支持自定义分块大小和重叠部分，满足不同需求。开源：完全开源，社区支持强大，持续更新和优化。无论是数据处理、文本分析还是机器学习，这个工具都能帮助你轻松实现RAG数据分块，提升工作效率。𐟛 ️

四大审计人员必备的Python工具推荐 𐟑颀𐟒𜠥峦œ‹友在KPMG做审计，经常忙到深夜。有一次她提到她的同事会用Python来处理一些表格和文档，这让我突然想到自己作为程序员，对Python也比较熟悉，或许可以帮她写一些实用的工具。四大审计人员平时有哪些数据处理需求是Excel本身的函数和插件难以实现的？ 𐟒ᠥ’Œ女朋友深入沟通后，我发现很多人尤其是经理以下的同学们经常会被一些数据之外的事情牵扯精力。比如解压很多zip文件，从几十个无固定格式的深浅不一的文件夹中捞pdf，或者把上百个Excel或PDF的文件名填到表格中等等。这些东西往往必须要做但又非常麻烦。 𐟔砩’ˆ对这些需求，我打算通过集成系统命令到BAT脚本的方式实现。由于只使用了系统命令，所以无需安装任何环境，拿来即用（已在我女朋友电脑上测试过）。后续每完善好一个功能的BAT脚本，我都会发布一个新作品，包含代码、功能介绍和使用说明，必要的会录视频进行演示。 𐟙Œ 期待能帮助到你们！

7款Python开发工具推荐，新手必看！ ❤️对于初学者来说，选择合适的Python开发工具至关重要。以下是七款常用的Python开发工具，帮助你轻松入门Python开发。 𐟌Ÿ01 PyCharm 由JetBrains打造的PyCharm是一款功能强大的Python IDE，具备调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等功能。此外，PyCharm还支持Django开发和Google App Engine，甚至支持IronPython！ 𐟌Ÿ02 Eclipse Eclipse是一款著名的跨平台自由集成开发环境(IDE)，最初主要用于Java语言开发，但也可以通过插件支持其他语言如C++和Python。 𐟌Ÿ03 Micro Python Micro Python基于ANSI C，语法与Python 3基本一致，拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。它支持32-bit的ARM处理器，如STM32F405，用户可以通过Python脚本语言实现硬件底层的访问和控制，如控制LED灯泡、LCD显示器、读取电压、控制电机、访问SD卡等。 𐟌Ÿ04 Spyder Spyder的前身是Pydee，是一款强大的交互式Python开发环境，提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性，支持Windows、Linux和OS X系统。 𐟌Ÿ05 Codimension Codimension是一款Python集成开发环境，提供了代码编辑和基于图表的代码分析功能。 𐟌Ÿ06 PTVS PTVS (Python Tools for Visual Studio) 是一个开源项目，采用Apache 2.0许可发布。其主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；高级编辑功能如IntelliSense；多重构；内置REPL窗口；调试和分析功能等。 𐟌Ÿ07 Rodeo Rodeo是一个以数据为中心的Python集成开发环境，基于Web浏览器使用，适合数据科学家和数据分析师。选择适合自己的工具，让Python学习之旅更加顺畅！

iOS神器！Python编程必备嘿，大家好！今天我要跟你们分享几款在iOS上超好用的Python编程工具。无论你是初学者还是老手，这些App都能帮你轻松搞定Python编程。 Pythonista - 编程环境中的瑞士军刀 𐟔ꊩ斥…ˆ推荐的是Pythonista，售价13.99美元。这个App可以说是iOS上最棒的Python编程环境之一。它自带了很多模块，让Python和iOS完美结合。你可以用几行代码就实现一些非常有趣和实用的功能。最棒的是，它还自带输入拓展，方便你查找和管理函数。那些自己写的函数，时间一长就容易找不到，但Pythonista的模块和函数检视功能完美解决了这个问题。 Pyto - 免费试用，值得一试 𐟕’ 接下来是Pyto，这个新出的Python编程软件。它的功能和Pythonista差不多，但很多人觉得Pythonista更好用一些。不过，Pyto有三天免费试用，之后需要付费使用。如果你不想一开始就花钱，可以先试试这个免费试用版。 Carnets - 免费且支持JupyterNotebook 𐟓š 最后一个推荐的是Carnets，完全免费！不过它只支持JupyterNotebook的形式，不支持写脚本。如果你对Jupyter非常熟悉，这个App会非常适合你。这些App各有千秋，大家可以根据自己的需求选择使用。希望这些推荐能帮到你们，别忘了点赞和收藏哦！❤️

吴恩达发布aisuite：一键调用各大AI模型的Python工具包统一接口，多模型调用：吴恩达最新开源的Python包aisuite，为用户提供了一个统一的接口，可以轻松调用包括OpenAI、Anthropic、Google在内的多个大型AI模型。模型切换与对比测试：用户只需简单修改字符串，就能在不同AI服务提供商的模型间切换，并进行效果对比测试，极大地方便了模型的选择和测试工作。多平台支持，简化集成：aisuite支持多个AI平台，简化了开发者的集成工作。用户可以通过API密钥与不同的服务提供商进行交互，使得AI模型的调用和管理变得更加高效和便捷。「人工智能」「人工智能超话」「大模型」「吴恩达」

𐟓ŠPDF发票信息轻松转Excel𐟓ˆ 𐟘먴⥊ᥰ姐姐面临一个棘手问题：需要将100份PDF发票信息整理到Excel表格中。这看似简单，但手动操作却异常繁琐。别担心，Python来帮忙！𐟒ꊊ𐟓–我们开发了一个Python工具，能够一键将文件夹内所有PDF发票的信息快速提取到Excel表格中。无论你需要提取1份、10份还是更多，这个工具都能轻松应对。𐟚€ 𐟒ᨯ奷奅𗥰†每份发票的信息放在Excel表格的一行中，让你的数据整理工作更加高效。而且，它只提取PDF发票的信息哦，其他PDF文件的信息需要简单修改代码就能提取。𐟔 𐟑‡操作步骤超简单： 1️⃣双击“.py”工具，输入PDF发票所在的文件夹。 2️⃣单击Enter键运行工具，稍等片刻，你的Excel文件就生成啦！𐟎‰ 3️⃣保存有PDF发票信息的Excel文件，它会保存在你指定的PDF文件夹里。 𐟎ˆ现在，你可以轻松地进行财务分析了，再也不用担心繁琐的手动操作了！快来试试吧！✨

python股价计算小程序今天给大家介绍一个我自己编写的Python工具，它能够自动挖掘个股的优势指标，并且生成通达信公式，方便大家直接使用。 𐟓ˆ 策略效果以沪深300为例，黄色点标记在收盘价位置，方便对比后续走势。胜率和盈亏比一目了然。 𐟓Š 统计数据信号数：一月一次，满足交易频率期满胜率：盈利比例，策略优劣的关键收益率均值：平均收益，直观感受策略效果最高涨幅/跌幅均值：风险与机会的平衡盈亏比：上升空间与下跌空间的比值，策略的“安全垫” 𐟑袀𐟒𛠥𗥥…𗥊Ÿ能它能根据指定的个股或者ETF自动构建指标，然后找出高胜率的指标组合，并转换成功可以直接复制使用的通达信公式，方便查看效果与直接参考使用。 𐟒ᠦŒ–掘目标找到5日持有期下，高胜率、高收益率、高盈亏比的指标组合！

Conda与Pip依赖分析的关键区别在Python的世界里，管理包和依赖关系是每个开发者必须面对的任务。𐟓氟”砃onda和Pip是两个非常流行的工具，它们各自有着独特的依赖分析方式，今天我们就来聊聊这两者的区别。首先，让我们回顾一下Pip的工作方式。Pip在安装或构建包时，会使用Python的打包工具（如setuptools）自动生成一个名为dist-info的目录。𐟓‚ 这个目录包含了包的元数据，是Pip进行依赖分析的主要依据。然而，Conda的依赖分析方式却有所不同。除了dist-info信息外，Conda还会在conda-meta目录中存储依赖关系。𐟓 但是，conda-meta目录中并不会包含Pip安装的包的信息。这意味着在进行依赖分析时，Conda可能会因为信息不全而出现错误。尽管大多数情况下这种错误不会发生，但偶尔也会导致一些难以预料的问题。例如，我曾经在一个项目中遇到这样的情况：在Conda虚拟环境中使用Pip安装了某些包，结果导致了依赖冲突。𐟘𑠨™𝧄𖨿™种情况比较极端，但也提醒我们，尽量避免在同一个环境中混合使用Conda和Pip。总的来说，虽然Conda和Pip在依赖分析上有所不同，但它们各自都有其优势和适用场景。选择哪个工具，取决于你的具体需求和项目环境。𐟌𐟒𜠥œ褽🧔訿™些工具时，务必注意它们的兼容性和潜在的问题，以确保项目的顺利进行。

数据分析学习指南：从零到一的进阶之路最近有不少小伙伴问我，如何从零开始学习数据分析，有没有什么好的学习路径或者参考建议。其实，我觉得想要真正掌握数据分析能力，最直接的方法就是考一个BDA数据分析师证书。这不仅是一个实实在在的技能证明，还能在找工作或者升职加薪时派上用场。正好我最近整理了一些之前的学习资料，就决定分享给大家，希望能帮到你们。下面是我总结的学习路径，大家可以参考一下：基础阶段：Excel入门与进阶 𐟓Š 语法基础：Python基础语法 𐟒𛊦•𐦍“掌握：MySQL数据库操作 𐟔犧𝑧𛜤𘎥𙶥‘：Python网络编程和并发 𐟌 高级编程：Python高级编程技巧 𐟚€ 数据结构与算法：掌握基本的数据结构和算法 𐟓š 操作系统：Linux操作系统基础 𐟖寸数据分析工具：Numpy、Pandas 𐟓ˆ 数据可视化：Matplotlib、Seaborn 𐟎芦•𐦍†析工具：Excel进阶 𐟓Š 数据分析工具：Tableau、SPSS 𐟓Š 海量数据存储：大数据存储解决方案 𐟒𞊦•𐦍“库：数据仓库管理 𐟏튥ˆ†布式分析计算：Spark框架 𐟌 数据挖掘算法：数据挖掘常用算法 𐟔 流式数据分析：Flink框架 𐟌Š 实战项目：实际项目实战演练 𐟔犊这条学习路径其实有点长，特别是对于完全没有接触过数据分析的小伙伴来说，难度还是挺大的。所以我建议大家可以考虑报班学习，这样更高效。把时间浪费在前端不如早点考下证书，享受成功的喜悦。万事开头难，但只要你坚持下去，成功后的成就感会让你觉得一切都是值得的。希望这些建议能帮到你们，祝大家学习顺利！𐟓š

如何快速批量提取文件名？试试这个工具！大家好，今天给大家介绍一个超级实用的小工具——Quicker，特别适合那些经常需要批量处理文件的小伙伴们。这个工具主要是用Python开发的，功能非常强大，而且操作非常简单。首先，你可以选择你想要处理的文件，然后点击“提取”按钮，文件名就会自动显示出来。更棒的是，你还可以选择隐藏文件后缀，这样提取出来的文件名就更干净了。这个工具的主要应用场景是整理电子文件后制作控制表。比如，你在投行工作，需要把扫描件拆分、改名后，提取文件名，然后直接粘贴到Excel里和清单匹配，这样你就知道哪些函证已经回了。是不是超级方便？总之，Quicker真的是一个非常实用的工具，特别适合那些需要批量处理文件的小伙伴们。赶紧试试吧！

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