我用半小时写的Python代码，爬掉了美国财政部的网站

别害怕，我用Python写了个爬虫，把美财政部网站数据爬下来了。

这个朋友是一个债券期货分析师，每天的工作需要最新的美债数据，但是 wind上的数据有1-2天的延迟，只能每天人肉上网查询。但是数据颇多，每天搞的苦不堪言。

那天终于忍不了这样复杂枯燥的工作，用Python写了个爬虫，一口气能够把200天的数据都爬下来。

这么厉害的程序，连美财政网站都能搞，一定花了不少时间吧？

没有，整个程序只有20行，我这个菜鸟只花了三十分钟就写完了！

小编不禁感慨，在2019年，感觉Python真的已经成为金融分析师们的硬技能，再也不是程序员专属了，不会Python的金融分析师未来怕是前景堪忧了。

事实上，作为每天和Excel打交道的数据分析师、会计师审计师们，最头疼的事情莫过于重复性的工作太多，如果面前有一份2个月的交易数据，每份数据分成一个Excel文件，那么要处理这些数据就要手动打开、复制、粘贴和处理40多次，到最后，往往都要眼花到怀疑人生了。

作为 人工智能时代弄潮儿的Python，则可以轻松解决此类问题，只需要数行代码，就可以完成Excel需要几个小时才能完成的工作。而且，运用Python强大的网页处理能力进行爬虫，可以为我们的数据研究提供很多便捷。

无论是我们想从中债登官网批量查询、获取某债券借券存量的数据，还是想要获取美国财政部网站上的联储利率数据，只需要一个Python爬虫，十几分钟就可以解决这个问题。而之前这些工作，往往需要一个实习生甚至一周的工作时间。

并且，Python强大的绘图功能，让数据导入、分析、出结果、绘图可以一次性在程序里完成，可以直接把分析/回测结果视觉化呈现出来。

（Python自动生成的动态图表）

正因为如此，现在国内很多金融机构在招聘中已经添加了对Python能力的要求。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在分析师岗位招聘时已经特别要求熟练具备Python数据分析技能。

我们也从各大招聘网站，摘录了一些金融行业核心热门职位的技能要求：

我曾尝试学过Python，为什么感觉很难？

事实上，Python在网络上各种资源也是层出不穷。但之前有不少同学跟我们反馈：

--网上的很多课程对于非理工科背景，没有很好编程基础的金融人来说，并不是很友好，实际的入门门槛并不低。

--金融行业的Python学习，不同于IT系统开发学习，我们并不需要达到程序员的水平，更需要关注的是金融数据的处理分析方法以及金融实战案例，这是市面上的课程都没有的。

那么，到底怎样才是金融人学习 Python 最好的方法？

本次课程适合哪些人？

你们的 Python 课程与其他视频课程有什么区别?

我们针对分析师、基金经理、财务设计人员等实际工作场景进行了完整分析，将其中复杂、繁琐数据处理工作设计成了简单易行的Python处理方案，并精心设计了符合金融人知识背景和学习特点的Python学习步骤，真正做到零基础学员也能在短时间内讲Python直接应用于实际工作中。

Python 是不是给技术部门用，前台不需要？

并不是这样的。行业上，前后台的分工愈加模糊，无论是麦肯锡还是高盛，都在向 IT 公司转型，Python 不再是技术部门才需要掌握的技能。而且就像前台部门没有学科限制一样，技术部门也没有学科限制。学习这个课程之后，你可以选择的岗位和方向会更加丰富。

之前有过 Python 的学习经验，适合参加吗？

对于已经对 Python 有所了解的资深学员，这次课程可以帮助你系统化的了解和实战 Python, 为 Data Science 的后续分析做准备；如果你已经有了很丰富的实战经验，本次课程并不推荐参加。

课程框架

主讲老师

炫酷技能带回家

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