Cloud Studio

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简介

Cloud Studio是腾讯云发布的云端开发者工具，支持开发者利用Web IDE（集成开发环境），实现远程协作开发和应用部署。

现在的Cloud Studio已经全面支持Java Spring Boot、Python、Node.js等多种开发模板示例库，让开发者们可以更轻松地上手。它还具备在线开发、调试、预览等强大的功能，让你可以轻松实现各种开发需求。而且，我还听说Cloud Studio已经在内测中集成了在线开发协作模块，下一个版本将会全量开放，这意味着你将能够随时随地与团队成员一起设计、讨论和开发项目。

还有一点非常重要的是，Cloud Studio具备SSH连接能力，这意味着你可以安全地连接到云端工作空间，更加方便地连接云资源。这样一来，你可以随时随地享受到云端开发的便利，不再受限于地点和设备。

另外，Cloud Studio还具备标准化的云端安装部署能力，支持主流代码仓库的云端克隆。这就意味着你可以将你的代码库轻松地迁移到云端，让你的开发过程更加规范化和便捷化。

创建账号

Cloud Studio 的官网： https://cloudstudio.net/

目前共有三种登录方式：CODING，微信，GITHUB

如果没有GitHub，可以使用微信登录。

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1、搭建前准备

打开Cloud Studio平台，进入个人页面。

点击Cloud Studio官网 Cloud Studio_在线编程_在线IDE_WebIDE_CloudIDE

现在实名认证的话每月会赠送 1000 分钟免费额度。

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2、选择环境

选择环境模板

Cloud Studio内置 Node.js、Java、Python 等常见环境，这里我们需要选择一个Python模板

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3、开始代码环节

3.1、配置运行环境

打开终端

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分别执行以下命令下载依赖包

pip install openpyxl
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib

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3.2、创建数据爬取.py

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运行如下代码

import requests
from openpyxl import Workbook# 请求头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36'
}# 将数据转换为json格式
def getTypeJson(url):# 发送请求response = requests.get(url, headers=headers)# 返回json格式数据return response.json()# 获得数据信息
def getInformation(url, ws, name):# 获取json格式的data数据data = getTypeJson(url).get("data")# 获取klines数据klines = data.get("klines")for kline in klines:# 将kline的起始位置加上name字段kline = name + "," + kline# 将kline用,切割并保存一行ws.append(kline.split(","))# 保存数据
def saveInformationToXlsx():wb = Workbook()# 打开第一个表格ws = wb.worksheets[0]# 添加第一行数据ws.append(["名称", "时间", "开盘", "收盘", "最高", "最低", "成交量", "成交额", "振幅", "涨跌幅", "涨跌额", "换手率"])# 爬取五粮液数据url = f"http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?fields1=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f11,f12,f13&fields2=f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58,f59,f60,f61&beg=20190101&end=20500101&ut=fa5fd1943c7b386f172d6893dbfba10b&rtntype=6&secid=1.600702&klt=101&fqt=1"getInformation(url, ws, "五粮液")# 爬取泸州老窖数据url = f"http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?fields1=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f11,f12,f13&fields2=f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58,f59,f60,f61&beg=20190101&end=20500101&ut=fa5fd1943c7b386f172d6893dbfba10b&rtntype=6&secid=0.000568&klt=101&fqt=1"getInformation(url, ws, "泸州老窖")# 设置标题ws.title = "五粮液和泸州老窖"# 保存数据wb.save("酿酒行业个股资金流.xlsx")# 关闭资源wb.close()# 程序运行
if __name__ == '__main__':saveInformationToXlsx()

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酿酒行业个股资金流.xlsx 文件内容如下

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爬取的数据来自东方财富：泸州老窖和五粮液

3.3、创建数据分析.py

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运行如下代码

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import randomdef viewPlot(fileName):# 防止中文乱码plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 进行数据处理df = dataHandling(fileName)viewPlot1(df)viewPlot2(df)viewPlot3(df)# 对xlsx数据进行整理
def dataHandling(xlsxName):# 读取excel文件df = pd.read_excel(xlsxName, header=0)# 对时间进行处理df['年月'] = df['时间'].str[0:7]df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])df['年'] = df['时间'].dt.yeardf['月'] = df['时间'].dt.monthdf['时间'] = df['时间'].dt.date# 处理成交量（将单位从次变为万次）并保留两位小数df['成交量'] = round(df['成交量'] / 10000, 2)# 处理成交额（将单位从元变为亿元）并保留两位小数df['成交额'] = round(df['成交额'] / 100000000, 2)return df# 画图
def viewPlot1(df):# 创建画板plt.figure(figsize=(12, 12), dpi=80)# 设置标题plt.suptitle("4年内酿酒行业个股资金流走势图", fontsize=20)# 获取名称集合nameList = df['名称'].unique()# 绘制第一个子图plt.subplot(2, 1, 1)# 以键值对方式存储数据dic = {}for name in nameList:# 获取数据dic[name] = groupByDayData(df, name)# 子图标题title = nameList[0] + '和' + nameList[1] + "每日成交额"drawSubPlot(dic, title, 10, "成交额（亿元）")# 绘制第二个子图plt.subplot(2, 2, 3)# 以键值对方式存储数据dic = {}for name in nameList:# 获取数据dic[name] = groupByMonthData(df, name)# 子图标题title = nameList[0] + '和' + nameList[1] + "每月平均成交额"drawSubPlot(dic, title, 6, "成交额（亿元）")# 绘制第三个子图plt.subplot(2, 2, 4)# 以键值对方式存储数据dic = {}for name in nameList:# 获取数据dic[name] = groupByMonthMaxData(df, name)# 子图标题title = nameList[0] + '和' + nameList[1] + "每月最大成交额"drawSubPlot(dic, title, 6, "成交额（亿元）")# 存图plt.savefig('./plot1.png')# 展示图片plt.show()# 封装数据并返回
def getData(group):# 获取x轴数据x = group.index# 获取y轴数据y = group.values# 将数据封装为list集合并返回data = [x, y]return data# 按名称和时间分组获取每天成交额
def groupByDayData(df, name):groupByDay = df.groupby("名称").get_group(name).groupby(['时间'])['成交额'].mean()return getData(groupByDay)# 根据名称和年月分组获取每月成交额的平均值
def groupByMonthData(df, name):groupByMonth = df.groupby("名称").get_group(name).groupby(['年月'])['成交额'].mean()return getData(groupByMonth)# 根据名称和年月分组获取每月最大成交额数据
def groupByMonthMaxData(df, name):groupByMonth = df.groupby("名称").get_group(name).groupby(['年月'])['成交额'].max()return getData(groupByMonth)# 折线颜色集合
colors = ['red', 'green', 'blue']
# 折线样式集合
line_style = ['-', '--', '-.']# 子图绘制dic:数据，title:子图标题，step:x轴显示数据的数量，yTitle:y轴单位
def drawSubPlot(dic, title, step, yTitle):# 随机生成颜色下标c = random.randint(0, len(colors) - 1)# 随机生成样式下标l = random.randint(0, len(line_style) - 1)i = 0# 遍历dicfor name, data in dic.items():# 折线颜色选取c = (c + i) % len(colors)# 折线样式选取l = (l + i) % len(line_style)# 为了使第二条线和第一条线不相等i = i + 1# 将数据代入x轴和y轴putData(name, data, step, c, l)# 设置x轴名称plt.xlabel("日期", fontdict={'size': 16})# 设置y轴名称plt.ylabel(yTitle, fontdict={'size': 16}, rotation=90)# 设置网格plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)# 设置子图标题plt.title(title, fontdict={'size': 16})# 将数据加载到子图中
def putData(name, data, step, c, l):# x轴数据x = data[0]# y轴数据y = data[1]# 将x轴和y轴数据代入并设置颜色折线类型和折线名plt.plot(x, y, c=colors[c], label=name, linestyle=line_style[l])# 设置折线上的点plt.scatter(x[::int(len(x) / step)], y[::int(len(x) / step)], c=colors[c])# 设置图例边框plt.legend(loc='best', edgecolor='blue')# 设置x轴数据plt.xticks(x[::int(len(x) / step)], rotation=30)def viewPlot2(df):# 创建画板plt.figure(figsize=(12, 12), dpi=80)# 设置标题plt.suptitle("4年内酿酒行业个股资金流走势图", fontsize=20)# 获取名称集合nameList = df['名称'].unique()# 绘制第一个子图plt.subplot(2, 2, 1)# 以键值对方式存储数据dic = {}for name in nameList:# 获取数据dic[name] = getMaxAndMinDataByName(df, name)# 子图标题title = nameList[0] + "每月最高和最低股票价格"drawSubPlot(dic[nameList[0]], title, 6, "价格（元/每股）")# 绘制第二个子图plt.subplot(2, 2, 2)# 子图标题title = nameList[1] + "每月最高和最低股票价格"drawSubPlot(dic[nameList[1]], title, 6, "价格（元/每股）")# 绘制第三个子图plt.subplot(2, 1, 2)# 以键值对方式存储数据dic = {}for name in nameList:# 获取数据dic[name] = getMeanDataByName(df, name)# 子图标题title = nameList[0] + "和" + nameList[1] + "每月平均成交量比较"drawSubPlot(dic, title, 10, "成交量（每单）")# 存图plt.savefig('./plot2.png')plt.show()# 通过名称和年月获取每月最高和最低股票价格数据
def getMaxAndMinDataByName(df, name):# 保存数据dic = {}# 通过名称和年月分组groupByNameAndMonth = df.groupby("名称").get_group(name).groupby(['年月'])# 获得每月最大数据getMax = groupByNameAndMonth['最高'].max()dic['最高'] = getData(getMax)# 获得每月最小数据getMin = groupByNameAndMonth['最低'].min()dic['最低'] = getData(getMin)# 返回数据return dic# 按名称和年月分组获取每月成交量的平均值
def getMeanDataByName(df, name):groupByMonth = df.groupby("名称").get_group(name).groupby(['年月'])['成交量'].mean()return getData(groupByMonth)# 通过名称和年分组获得每年成交额的平均值
def getInformation(df, nameList):# 根据名称分组groupByName = df.groupby("名称")# 根据年分组获取平均值groupByYear = groupByName.get_group(nameList[0]).groupby(['年'])['成交额'].mean()# 将平均值保留两位小数groupByYear = round(groupByYear, 2)# 获取x轴数据x = groupByYear.index# 获取第一组y轴数据y1 = groupByYear.values# 根据年分组获取平均值groupByYear = groupByName.get_group(nameList[1]).groupby(['年'])['成交额'].mean()# 将平均值保留两位小数groupByYear = round(groupByYear, 2)# 获取第二组y轴数据y2 = groupByYear.values# 封装数据并返回data = [x, y1, y2]return data# 柱状图
def viewPlot3(df):# 获取不同名称集合nameList = df['名称'].unique()# 获取数据information = getInformation(df, nameList)xData = information[0]y1 = information[1]y2 = information[2]# 设置画板plt.figure(figsize=(10, 8))# 条形宽度width = 0.2# 生成1到len(xData)的数组x = np.arange(len(xData))# 画第一组数据,在x位置画y1的值pa = plt.bar(x, y1, width=width, label=nameList[0], fc="r")# 画第一组数据,在 x + width 位置画y2的值pb = plt.bar(x + width, y2, width=width, label=nameList[1], fc="g")# 在柱上标数字autoLabel(pa)autoLabel(pb)# 原来这里是刻度值，现在把x轴标题替换为横坐标显示plt.xticks(x + width / 2, xData)plt.title(nameList[0] + "和" + nameList[1] + "每年平均成交额对比", fontdict={'size': 20})# 设置图例边框plt.legend(loc='best', edgecolor='blue')# 设置轴名plt.xlabel('时间', fontdict={'size': 16})plt.ylabel('成交额（亿元）', fontdict={'size': 16}, rotation=90)# 存图plt.savefig('./plot3.png')plt.show()# 在柱上显示代表的数量
def autoLabel(rects):# 遍历所有矩形for rect in rects:# 获得矩形高度height = rect.get_height()print(type(height))# 将数据标到柱顶plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() * 0.10, 1.01 * height, height)# 运行程序
if __name__ == '__main__':# 读取数据的文件名filename = r"酿酒行业个股资金流.xlsx"# 画图方法viewPlot(filename)

如报 findfont: Generic family ‘sans-serif’ not found because none of the following families were found: SimHei
参考该博客解决：https://blog.csdn.net/ben_na_/article/details/124238611

生成如下三张图

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