在金融领域有哪些应用场景？

这里简单介绍一下，分为3个方面，分别是爬虫获取数据、数据可视化和数据分析处理，主要内容如下：

1.爬虫获取数据：python爬虫的库很多，像urllib,requests,bs4,lxml等，我们可以借助这些爬虫库快速爬取我们所需要的金融数据，像股票、基金等数据。当然，你也可以利用现成的库—tushare，一个免费、开源的python财经数据接口包，实现了股票等金融数据从采集、清洗到存储的全过程，使用起来非常方便，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：

安装tushare，这个在cmd窗口输入命令“pip install tushare”就行，如下：

安装成功后，我们就可以进行简单测试了，代码如下，获取股票日线行情数据，这里以新接口为例：

点击运行程序，成功获取到股票开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据，当然，你可以可以获取复权行情、复权因子等，都可以，详情可参考官网介绍：

2.数据可视化：python的数据可视化库很多，除了经常使用的matplotlib外，还有seaborn，pyecharts，ggplot等，使用起来很不错，下面我结合上面的tushare库和mpl_finance库简单绘制一下股票K线图，步骤如下：

安装mpl_finance库，这个与上面的安装类似，直接在cmd窗口输入命令“pip install mpl_finance”就行，如下：

安装完成后，我们就可以编写相关代码来测试了，如下：

运行程序，绘制的K线图如下：

3.数据分析处理：python的数据处理库很多，像常见的numpy，scipy，pandas等，都可以快速计算和处理数据，提供了大量现成的函数可以直接使用，对于数据分析人员来说，使用起来非常方便，可以明显提高开发效率，前面的tushare就是采用pandas的DataFrame来存储数据的，当然，后期深入处理阶段，你也可以结合机器学习等库处理数据，像scikit-learn，tensorflow等：

目前就分享这3个方面吧，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，网上也有相关资料和教程，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。