用python实现自动刷课代码

各位小主们早安，周末快乐！今天我就介绍一下一个刷课新加的功能，去年的时候我曾为一个朋友写了一个刷课的代码，那个代码只要网页弹窗确认出错，后面就要按照字典从头开始运行刷课代码，除非人工删除已经学过的课程，比较不自动。因此最近我有空又来更新了一下这个刷课代码。用文件动态的读取更新写txt文件来保障不用从头开始哦。

简单测试的动态读文件执行后重新更新文件代码就放这里了，对python字典进行了每次执行删除之一个，然后重新生成字典写入txt。原创不易，望小主们多多支持，在看。

importos,sys
filesource=r'C:\Users\LHD-PC\Desktop\pytest\shuake.txt'
deftxt2dict2(path):filelist=open(path,'r', encoding='utf-8')f1=filelist.readlines()labdict=dict([item.split(":")foriteminf1])#for item in f1.split(",")print(labdict)returnlabdict
mydict=txt2dict2(filesource)
fori,jinmydict.items():print(i,'--->',j)
dict2list=list(mydict.keys())
mydict.pop(str(dict2list[0]))newdict=mydict#print(mydict)print(newdict)print(type(newdict))str_dict=[]fork,vinnewdict.items():myj=k+':'+vprint(myj)str_dict.append(myj)
outputfile=os.path.join(os.getcwd(),'shuake.txt')f=open(outputfile,"w",encoding='utf-8')f.write("".join(str_dict))f.close

在这里再给大家简单介绍一下我创造的知识处理引擎2.0版本吧。里面有几个功能真的是效率提升大招哦。

用这个引擎来信息分类，太爽了，处理各种语录，诗词，爬虫爬的文章标题，元器件分类，文件归类。

再说一说我的金融数据分析的idea吧，想法已经成熟，代码在编写中。

• 步骤一：数据获取，有三种途径，（a新浪等网站历史股价csv文件下载导入，b爬虫自己爬金融网站，c：Akshare接口Tushare接口获取）

• 步骤二：数据分析，借用pandas和numpy封装一些数据处理（更大值，最小值，更大最小差值，算术平均值，中间值，加权平均值，方差，标准差）

• 步骤三：各种其他功能设计（a更大回撤计算，b箱线图的下四分位Q1，上四分位Q3，中位Q2算法，距离更大回撤还有多少距离，距离更低点还有多少距离）

• 步骤四：统计排序，按从小到大排序并获取每个值的次数形成折线图，观察图形是不是正态分布还是非正态分布。

• 步骤五：根据排序和统计进行简单概率计算（大于这个值的所有次数比总次数来进行概率计算），下跌斜率作图。根据各种概率，差值等进行金额分配计算，留够安全余量来博弈更大收益。