Python

Python是一门诞生于1991年的高级、解释型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造。其核心设计哲学强调代码的极简性和可读性，尤其依赖清晰的缩进来定义代码结构，这使得它语法接近英语，非常易于学习和使用。作为动态类型语言，它为快速开发和原型设计提供了极大的灵活性，并支持面向对象、命令式、函数式等多种编程范式。Python的巨大优势在于其拥有一个由庞大活跃社区支撑的丰富第三方库生态系统（PyPI），覆盖了几乎所有应用领域：无论是Web开发（Django, Flask）、数据科学（Pandas, NumPy, Matplotlib）、人工智能（TensorFlow, PyTorch）还是自动化脚本和系统运维，都能找到成熟高效的工具库。这种“开箱即用”的特性使其成为解决各类实际问题的“瑞士军刀”，兼具强大的功能与简单的语法。

该项目是一个基于大语言模型的智能数据查询系统，采用五层架构设计，实现了自然语言到API调用的完整转换链路。项目包含10个核心功能模块：数据层的API元数据管理、向量索引和大语言模型三个模块负责提供基础数据和智能能力支撑；执行层的API查询服务、语义检索服务和API选择器三个模块实现从场景到API的精

账户管理模块：用户管理、角色管理自动化核心模块：项目管理、报文管理、脚本维护、组件管理、用户管理、用例智能生成、环境配置、UI自动化、功能用例维护执行机模块：用例执行、设备驱动整体采用VUE前端、JAVA后端、PYTHON执行机，数据库选用mysql

完善的账户、分销、策略、仓位、风控、订单、用户、市场行情订阅等模块。图表定制：tradingview专业版charting-library图表、lightweight-charts综合图表欢迎洽谈合作

“棱镜数据”股票分析平台，该平台结合量化分析、数据挖掘和算法优化，帮助投资者更科学地进行股票分析和决策。功能模块：1.大盘指数分析。2.个股财报查询以及财报预告。3.股票画像与字典。4.股票板块数据。5.股票排行榜。6.策略分析。7.新闻抓取与分析等等…

旨在帮助个人投资者进行量化选股，通过AI智能盯盘，配置买卖策略，买卖预警触发，克服情绪投资功能覆盖：行情中心：实时查看每个股票的价格波动自选股：加入自选股票，配置投资目标，配置投资策略量化选股：通过量化数据，筛选潜力股舆情分析：通过网络抓取股票舆情，利用机器学习自动识别舆情风向，评估股票价值

私域社群：主导企微生态API对接与用户IDMapping逻辑开发，设计并实现社群SOP引擎的规则解析器与任务调度器；AI大模型应用：负责大模型API的封装与服务化（含请求限流、结果缓存），设计个性化推荐引擎的特征工程与模型部署流程；后台管理：独立开发全域数据驾驶舱的可视化组件（基于ECharts实现

1、多轮对话式投研交互用户可通过自然语言与助手进行多轮对话，如询问“近期铜价为何上涨？”、“对比过去三年豆粕与玉米的季节性走势”等，系统能理解上下文并持续跟进问题，提供连贯、专业的分析。2、行情数据上传与解析支持用户上传CSV、Excel等格式的历史行情、持仓数据或基本面数据（如库存、产量、进出口等

1、收集A股股票信息，基金信息，指数信息。2、收集彩票信息。3、收集黄金信息。4、收集加密货币信息。5、采集多个热门新闻网站最新新闻。6、集成DeepSeek及OpenAI进行智能数据分析。7、知识库采集。8、在线Excel集成可自行数据分析。

平台主要包含的子系统：1、低代码开发平台主要功能包括：平台管理、租户管理、数据标准管理、业务对象管理、bpmn流程管理、业务规则管理、页面管理、数据模型管理、维度建模、第三方服务管理等。2、信贷核心业务流程管理系统主要功能包括：工作台、客户管理、合作方管理、产品管理、资产管理、业务规则管理、文档模板

自定义指标编写与展示；支持自定义策略编写上传和自定义回测，并生成回测收益报告并存档；历史回测推演，展示关联指标信息，展示持仓收益曲线，精确展示买卖点信息，便于交易策略总结；结合AI大模型构建指标和策略。

为了确保脱敏过程的安全、高效和合规，建议采用“平台化工具+分级策略”的方案：部署专业脱敏平台：鉴于数据量庞大且涉及系统众多，强烈建议采用专业的数据脱敏软件（如安华金和、美创科技等国内头部厂商的产品），而非手工脚本。平台能提供：流程化管理：对40个库的脱敏任务进行编排、调度和监控。高性能处理：利用并行

主要功能：①输入总金额与红包份数；②实时生成随机金额列表并自动四舍五入到分；③校验总和零误差；④支持结果一键复制到剪贴板；⑤图形界面零依赖，双击即用。模块划分：GUI界面层、随机算法层、金额校验层、剪贴板工具层。核心卖点：无需安装Python、无需联网、体积

1.基础功能：小程序端贷款申请（身份证OCR识别）、人脸识别、进度查询；管理端审批流程管理。​2.数据平台核心功能：①风控数据模块：对接第三方征信（芝麻信用/百行征信）、企业工商数据，通过风控算法模型（含还款能力评分/违约风险预测）自动生成风控报告，评分≥70分自动进入快速审批通道；②业务分析模块：

本平台聚焦零售场景数据价值挖掘，以“用数自由”为核心目标，整合零售业务数据与查询指标，通过“可视化呈现-智能预测-归因分析-高效交互”全流程能力，助力业务人员快速洞察数据、决策优化，核心功能如下：一、多维度可视化BI展示基于零售核心指标（如销售额、客流量、库存周转率、客单价等），提供5类专业BI控件

Introduction:●Who/Problem:Thissolutionisdesignedfortraderswhowantautomated,data-drivendecisionsinforexandfinancialmarkets.Itsolvestheproblemofemotiona

1.用户注册与身份认证支持多种注册方式（邮箱、手机号、Web3钱包登录）。实施KYC/AML身份认证流程，确保合规性。用户信息加密存储，符合GDPR等隐私法规。2.房产资产展示与筛选精美的房产详情页面，包含位置、照片、投资回报率、风险评级、历史收益等关键指标。支持多维度筛选（地区、投资金额、预期年化

全市场投管人收益表数据获取方案简介 1. 方案目标与解决问题 本方案主要面向**保险股份有限公司，旨在解决其在获取外部网站数据时遇到的效率低下和数据处理困难等问题 。具体来说，该方案自动化了从多个外部网站获取“年金基金投资管理”相关数据并将其写入指定Excel表格“全市场投管人收益表”的过程 。这大大减少了人工操作的耗时，将原本可能需要人工耗时数月的工作，通过技术方案将时间控制在可管理的范围内。 2. 方案特点与优势 相比于市场上的常规方案，本方案的独特之处在于其采用RPA+Python的混合技术方案，并兼顾了效率、成本和技术可行性。 RPA+Python混合方案：传统的RPA方案（方案1）在识别合并单元格时会出现数据错乱的问题，而纯Python方案（方案3）则需要熟悉复杂的数据分析和网页获取技术，且未用到RPA和IDP 。本方案将RPA（机器人流程自动化）和Python语言相结合，利用RPA处理网页访问、标题链接打开等操作，然后由Python读取RPA处理后的数据进行复杂的表格数据获取和联表查询，最后再将Python代码作为插件导入RPA中进行整体流程的调试和测试 。 高效性与高投入产出比：该混合方案避免了纯RPA方案中因处理页面元素耗时过长导致效率低下的问题，也规避了纯Python方案的技术难度 。例如，在获取80个网站数据的情况下，纯RPA方案预计需要240天左右，而本方案在确保数据准确性的同时，预计总用时仅为110天，大幅提高了效率 。 自动化录屏：流程运行后，方案能够自动生成录屏文件，便于客户直观地了解和验证流程运行情况，并能将生成的数据文件直接发送给客户 。 3. 方案技术组成 该方案主要由以下技术组件构成： RPA：用于自动化网页操作，例如访问指定网站、打开符合规则的标题链接等. Python：用于处理复杂的数据操作，包括读取RPA处理的数据、访问链接、获取表格数据、联表查询，以及将处理后的数据写入Excel文件. 配置文件：用于存放需要打开的网站标题、链接和规则等信息，以便于管理和维护.

项目采用基于SpringCloud的微服务架构与Vue.js/React前后端分离技术，构建了安全高效的线上消费贷款平台。前端体系覆盖PC官网、H5移动端及微信小程序，为客户提供从产品浏览、额度试算到在线申请的无缝体验。后端管理平台则支撑信审、风控、账务等全业务流程，实现运营管理的数字化与一体化。智

平台整合多家主流区块链数据接口供应商，构建完整的数字资产交易生态。核心交易引擎接入Chainlink预言机数据，支持限价/市价/条件委托等多样化订单类型，提供现货、杠杆及衍生品交易服务。资产托管采用Fireblocks等多重签名方案，结合硬件安全模块实现机构级资产保护，同时提供完善的API服务，支持