第11天的時候，我們為了小資族將業務流程轉為需求項目時，
還記得我說了什麼?
我們來回顧一下: 「先從以上5個步驟來看，從程式的角度是否都可做到?
再看一次，
應該沒什麼問題。
但，說到Step5這個「檢閱」，那學問可大著呢。」
這時候問題就來了，
我們想像一下，原本需求的窗口是一個專員；
對於工作有著熱忱且按時程來看從前面幾天我們也都達到需求提到的各個項目，
且我們也解釋若需要檢視股價就看存檔下來的數據資料，
因此專員對於此案正準備開始與廠商辦理結案程序時，
客戶方的董事長這時候語重心長地說了一句，
「如果這個讓決策者用要怎麼看這個股價資訊啊?廠商還會提供ＢＩ軟體整合嗎？」
昨天使用datetime處理日期相關的過濾，
今天我們來談談如果股價已經取得的資訊Python要如何從檔案取出運用?
我們使用Python讀取檔案資訊的步驟約三個，概略說明如下:
第一個步驟:開啟檔案；使用open以讀取模式開啟檔案。
例如: open(‘123.txt’)
小小回顧一下，從第13天開始我們就引用了requests套件、第14天使用pandas資料科學套件，
試想想，如果我們剛學Python，若沒有了這些關鍵的『套件』，
每種功能都必須自己從底層刻起也將提高學習複雜度，
且，這些『等同齒輪重要的功能』似乎又曾在其他語言學習中似曾相識，
為『避免重造齒輪』Python讓你可以大量運用他人的套件來完成目前手中的專案。
而今天呢，我們需要使用的是datetime套件，
由於前面提到的都是字串為主，
就連日期參數都是字串格式，
若需要針對日期處理取判斷時就需要用到Python的datetime套件。
使用方式也只需要import進來即可「享用」，方便、省時又省力。
今天開始要將程式或取的股價資訊稍作整頓，
因此將運用資料科學套件pandas，它是資料科學分析的前置工具。
它可以被用來執行強大的資料分析。以往我們大都使用試算表來當作處理與分析資料的工具。但是試算表有列數量的侷限性限制，超過限制就無法滿足資料分析的需求。對於資料維度也是一個試算表的一大挑戰限制，但，這些Python都可以幫助我們一一實現。
Pandas可說是 Python提供類似Excel試算表的功能，可結合NumPy（Numerical Python的簡稱）的特性，以及試算表和關連式資料庫(Relation Database)的資料操作能力，藉此可用來對資料進行切割、聚合及重構等操作。
當使用Anaconda 3 的版本時，在預設的狀況下會安裝Python、IPython及Jupyter記事本、Pandas。如果沒有安裝Anaconda的話，就需要透過pip來安裝pandas套件。
$ pip install pandas
人云:「工欲善其事，必先利其器。」
今天，我們就放鬆一下只安裝一個Python的IDE工具並確認一下結果，
其他什麼都不做，
也希望各位藉此小空檔好好了解一下Python編輯器的一些使用方式。
首先我讓各為二選一，其中一個就是上網使用免安裝試用的體驗方式來使用Python編輯器，
連結如下:
https://jupyter.org/try-jupyter/retro/notebooks/?path=notebooks/Intro.ipynb
以下以一個例子來操作，希望各位也能找到網路上的語法自己操作看看。
另一個選擇若各位覺得3.5G的空間可以接受，就把環境建立起來
當使用Anaconda 3 的版本時，在預設的狀況下會安裝Python、IPython及Jupyter記事本、Pandas。如果沒有安裝Anaconda的話，就需要透過pip來安裝pandas套件。
$ pip install pandas
Anaconda相關步驟如下:
(一) 安裝Anaconda
主要是學習資料分析，所以用的是Anaconda套件組。環境是windows
step1. 開啟瀏覽器連結Anaconda https://www.anaconda.com/ 下載
step2. 安裝Anaconda
大環境欠佳，物價飛漲就是薪水不漲(或是漲不如預期)的年代，
很多在外租房子的小資族三餐都快成問題，
不過，山不轉人轉，
存股或低風險投資一下總是不無少補吧!
這些聲音我聽到了，
因此，趕快來給大家惡補一下，
如何利用Python爬蟲以最少的時間與最有效的方法來增加斜槓獲利。
假日是充電的時刻，本該有滿滿的正能量
YouTube 相同議題趣味影片連結:
【程式/知識變現 03】- Python王者降臨 第一式:聖光乍現-作畫天份
https://youtu.be/2Z3qBX-jDbQ
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