1）可以直接使用docker直接本地部署运行，整个项目在docker hub上压缩后200MB，本地占用500MB磁盘空间。 2）使用Docker解决了Python库安装问题，使用Mariadb（MySQL）存储数据。借助akshare抓取数据。 3）使用cron做定时任务，每天进行数据抓取计算，每天18点开始进行数据计算，计算当日数据，使用300天数据进行计算，大约需要15分钟计算完毕。 4）股票数据接口防止被封，按天进行数据缓存，储存最近3天数据，每天定时清除，同时使用read_pickle to_pickle 的gzip压缩模式存储。 5）使用tornado开发web系统，支持每日股票数据-东财，龙虎榜-个股上榜-新浪，数据中心-大宗交易行情等。 6）数据展示系统，是通用数据展示系统，配置字典模板之后，页面自动加载数据，并完成数据展示，后续自己开发的指标数据可以加入进去。 7）增加曲线数据分析，在查看股票中，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用Bokeh将多达 17 个指标的数据绘图，进行图表展示。 8) 2.0 最大的更新在于替换tushare库（因部分库不

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python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

思路步骤： 1. 定义一个打开微信的函数openWechat(); 2. 定义一个查询联系人的函数chatWho()，参数为name; 3. 定义一个提交信息的函数sentMsg(); 4. 定义一个getStock()函数查今日股票情况，通过字典层层索引，找到股票名称、变化率，分别添加到列表stock_name、stock_change_ratio，并返回; 5. 遍历列表stock_name、stock_change_ratio，向联系人"曹叔"逐条发送f"{股票名称}今日变化率为{变化率}" import pyautogui import pyperclip import time import requests import json

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GDAL下载版本为3.4.3，含有python3.9两个版本的安装包。安装适合自己需求可以访问链接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#python-ldap下载对应安装包；

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