xy-inv
an internship in XY investment company
Patent
环境：
Python 2.7
一定要注意环境，一开始我用3.6来写，因为3.6的编码默认成了unicode，尝试了很久总是在中文编码问题上报错。最后推翻全换成2.7，统一处理了编码问题才能正常运行。
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')主要思路为：
用公司申请的账号密码去专利网下载数据，按照专利文件夹的索引生成自己的索引去遍历文件，再处理XML文件。
我认为直接利用生成的索引去访问文件应该比直接用os库深度优先遍历文件夹的效率要高。
成果：
主要利用ftplib和zipfile以及import xml.dom.minidom。 最后能做到从专利网的ftp自动下载数据，进行解压缩，再利用索引访问文件夹，处理XML文件，将扒好的数据存入csv文件中。
注：最后的csv文件是utf-8编码的，如果windows下直接打开csv，系统会用gbk编码来读入，所以会乱码。建议先处理文件或者使用编辑器打开。
调用：
只需要更改main函数开头的两行代码：
update为更新日期，格式为"%y%m%d"，e.g.:20170822.
脚本会自动对比ftp目录下的日期，下载日期大于等于更新日期的。
if update <= itsls[i+2]dnpath为下载和解压的数据存放的绝对路径。脚本会自动创建文件夹存放文件，文件夹命名为"%y%m%d"。
dnpath = 'C:\\Users\\shihan.ran\\Downloads' # \\Downloads对于第一层目录分类，可以通过更改itfls列表的索引值。比如itfls[5]为：CN-BIBS-ABSS-10-A**发明专利申请公布标准化著录项目数据，对应的itfls[6]为CN-BIBS-ABSS-10-B**发明专利授权公告标准化著录项目数据。
enterls = itfls[5]
ftp.cwd(enterls)关于匹配数据：
Match_company是用于匹配申请人和上市公司的代码。利用了字符串子串来匹配上司公司简称和申请人，利用了编辑距离算法Levenshtein来对申请人和上市公司全称进行模糊匹配，精确度可以自己通过调整threshold来改变。
写代码的时候主要需注意的是：
- 注意路径的转义字符 要将'\'变成'/'：
line = line.replace(u'\\', '/')- 注意把每一行最后的隐含的\n去掉：
line = line.replace(u'\n', '')Visualization
环境：
Python 3.6
主要思路为：
利用已有的数据写一个数据可视化界面出来，包含十个卖价十个买价以及成交量。
成果：
从matplotlib到利用python+echarts作图。 最终的脚本getdatalist可以做到把数据从txt读入 -> 处理去空格 -> 生成csv文件 -> 读入csv文件并生成js文件及全局变量。 脚本的最后一行会直接自动打开浏览器，显示已经生成好的图片。 图片包含缩放轴，散点的半径的大小与成交量成正相关。
调用：
原始数据的txt命名为：'in.txt'即可，并将其放入当前py文件目录下，运行getdatalist.py即可。
数据量不要太大，可能会把Pycharm搞崩，再者 做出来的图可能也不好看。
写代码的时候主要需要注意的：
echarts的js文件的导入/json数据格式及与python的互换/html和js的语法/html调用json数据。示意图：
Learning
主要是一些自己写着玩/下载的代码，包括一个wiki(利用dokuwiki)/贪吃蛇游戏(结合pygame)/与你最相似的人的推荐算法，以及一些自己看书的时候学的python语法。
Btc
包含一些比特币交易所的api。