• Buradasın

    Python ile market fiyatları nasıl çekilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Python kullanarak piyasa fiyatlarını çekmek için yfinance kütüphanesi kullanılabilir 12. Bu kütüphane, Yahoo Finance'den tarihi hisse senedi verilerini kolayca indirmeyi sağlar 1.
    Çekme işlemi adımları:
    1. Gerekli kütüphaneleri kurun: 
      pip install yfinance
      komutunu kullanarak yfinance kütüphanesini yükleyin 12.
    2. Kütüphaneyi içe aktarın: 
      import yfinance as yf
      1.
    3. Hisse senedi verilerini indirin: 
      data = yf.download('AAPL', start='2010-01-01', end='2020-12-31')
      şeklinde bir kod ile belirli bir hisse senedinin (AAPL) verilerini indirin 1.
    4. Verileri analiz edin: İndirilen verileri 
      pandas
      kütüphanesi ile bir DataFrame'e yükleyin ve gerekli analizleri yapın 1.
    Ayrıca, fiyatları görselleştirmek için 
    matplotlib
    kütüphanesi kullanılabilir 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. python.howtos.io
        1
      2. makeuseof.com
        2
      3. scrapingrobot.com
        3
      4. tr.python-3.com
        4
      5. blog.quantinsti.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Python ile ürün analizi nasıl yapılır?

    Python ile ürün analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Ürünle ilgili verileri CSV, Excel, SQL gibi kaynaklardan pandas kütüphanesi ile yükleyin. 2. Veri Temizleme: Eksik ve hatalı verileri pandas ve numpy kütüphaneleri ile düzenleyin. 3. Veri Keşfi (Exploratory Data Analysis): İstatistiksel metrikler ve grafikler kullanarak veri yapısını anlayın. 4. Modelleme: Regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi makine öğrenmesi yöntemlerini uygulayın. 5. Değerlendirme ve Raporlama: Sonuçları grafikler ve metriklerle ifade edin, karar vericilere veya ekibe sunun. 6. Dağıtım veya Entegrasyon: Analiz sonuçlarını bir uygulamada veya karar alma sürecinde kullanın. Bu süreçte Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler de veri görselleştirme için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Python ile veri nasıl çekilir?

    Python ile veri çekmek için aşağıdaki yöntemler ve kütüphaneler kullanılabilir: 1. API Kullanımı: Python'da `requests` kütüphanesi kullanılarak başka bir uygulamanın veya hizmetin verilerine erişim sağlanabilir. 2. Web Scraping: `Beautiful Soup` veya `Scrapy` gibi kütüphaneler, HTML ve XML dokümanlarını analiz ederek web sitelerinden veri çekmeyi sağlar. 3. Veritabanı Bağlantıları: Python, MySQL, PostgreSQL gibi birçok popüler veritabanı ile entegre olabilen kütüphanelere sahiptir. Veri çekme işleminden sonra, `pandas` kütüphanesi ile verileri temizlemek, düzenlemek ve analiz etmek mümkündür.
    5 kaynak

    Python ile neler yapılabilir?

    Python ile birçok farklı alanda uygulamalar geliştirilebilir: 1. Web Geliştirme: Django, Flask ve Pyramid gibi framework'ler kullanılarak web siteleri ve uygulamaları oluşturulabilir. 2. Veri Analizi ve Bilim: Pandas, NumPy ve SciPy gibi kütüphaneler ile veri manipülasyonu, temizleme, analiz ve görselleştirme işlemleri yapılabilir. 3. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi kütüphaneler ile derin öğrenme modelleri oluşturulabilir. 4. Oyun Geliştirme: Pygame kütüphanesi kullanılarak basit oyunlar ve interaktif uygulamalar geliştirilebilir. 5. Otomasyon ve Betik Yazma: Python, rutin görevleri otomatikleştirmek ve sistem yönetimi için kullanılabilir. 6. Masaüstü Uygulamalar: Tkinter, PyQt ve Kivy gibi kütüphaneler ile masaüstü uygulamaları geliştirilebilir. 7. Gömülü Sistemler ve IoT: Raspberry Pi gibi mikrodenetleyiciler üzerinde çalışarak IoT projeleri oluşturulabilir. Ayrıca, Python; SEO, arama motoru optimizasyonu, sosyal medya uygulamaları ve hesaplama gibi alanlarda da yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Python finans için nasıl kullanılır?

    Python, finans alanında çeşitli amaçlarla kullanılır: 1. Veri Toplama: Python, web scraping, API entegrasyonları ve veri tabanları ile finansal verileri kolayca toplar. 2. Veri İşleme: Pandas gibi kütüphaneler ile veri manipülasyonu ve analizi yapılır, veriler filtrelenir, gruplanır ve özetlenir. 3. Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler ile grafikler ve çizelgeler oluşturularak veriler daha anlaşılır hale getirilir. 4. Risk Analizi: Monte Carlo simülasyonları ve VaR (Value at Risk) hesaplamaları gibi yöntemlerle finansal riskler analiz edilir. 5. Finansal Modeller: Regresyon analizi, zaman serisi analizi ve makine öğrenimi modelleri gibi karmaşık finansal modeller oluşturulur. 6. Otomatik Ticaret: Algoritmik ticaret sistemleri geliştirilerek alım satım kararları otomatikleştirilir. Python'ın finans için tercih edilmesinin diğer nedenleri arasında basit ve esnek bir programlama dili olması, geniş kütüphane desteği ve hızlı geliştirme hızı yer alır.
    5 kaynak