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python怎么建立.pyc文件

pyc文件就是 py程序编译后得到的字节码文件 (py->pyc)，python为了提高运行效率也会进行编译，有时候编译出pyc文件后，删除py文件也不会出错助于pyc文件的产生，给楼主举例加入你有一个逻辑文件abcd.py，里面有很多函数A,B,C,D，这个时候，如果你有一个test脚本去导入了abcd.py,只要你运行test脚本，在adcd.py目录下就会生成一个abcd.pyc文件，而不管你是否需要调用A,B,C,D函数

如何搭建Python2.7和GDAL开发环境

　　1首先下载安装Python2.7.2　　2下载gdal-19-1600-core.msi和GDAL-1.9.2.win32-py2.7.msi，注意要和python的版本保持一致，因为它有32位和64位版本，当然你可以根据自己的实际情况查找对应的版本　　3下载完成之后，安装gdal-19-1600-core.msi，接着安装GDAL-1.9.2.win32-py2.7.msi　　4将路径"C:\Program Files (x86)\GDAL"添加到Path环境变量　　5打开Python Shell ，此处以IDLE (Python GUI)为例，输入import gdal 敲回车，然后输入import ogr 敲回车，如果没有报错，说明开发环境搭建成功！

怎样用Python写一个股票自动交易的程序

方法一 前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。

对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。方法二 是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。方法三 鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。方法四 就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧

做python开发需要掌握哪些技术

1、学习一些基础理论知识

高等数学是学习Python开发的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能智能等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。以及优化理论和算法。

2、掌握好经典的机器学习理论和算法

(1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square)，逻辑回归(Logistic Regression)，逐步式回归(Stepwise Regression)等。

(2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ)等。

(3) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree， CART)， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5等。

(4) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation)， Hopfield网络等。

(5) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine， SVM)， 径向基函数(Radial Basis Function Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与用户管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。

全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。

网络爬虫——爬虫与数据、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据采集等。

人工智能——数据分析、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别等。