2025年最全的Python编程与程序化（量化）教程、视频、源码、课件、资源汇总贴【Python期货程序化必备资源贴！】
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期货论坛Python/C++/C#网盘资源版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1056-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1056-1.html[/url]；
期货论坛Python交流版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-724-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-724-1.html[/url]；
期货论坛Python量化模块整理版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-708-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-708-1.html[/url]；
期货论坛Python编程学习文档版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-207-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-207-1.html[/url]；
期货论坛Python工具包/库版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1057-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1057-1.html[/url]；
期货论坛Python常用基础语法版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1076-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1076-1.html[/url]；
期货论坛Python数据源(Data Feeds)版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1055-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1055-1.html[/url]；
期货论坛Python IDE（集成开发环境）之 Anaconda版： [url=http://www.qhlt.cn/forum-1063-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1063-1.html[/url]；
期货论坛Python IDE（集成开发环境）之 PyCharm版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-132-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-132-1.html[/url]；
期货论坛Python IDE（集成开发环境）之 Visual Studio版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-627-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-627-1.html[/url]；
期货论坛Python IDE（集成开发环境）之 Eclipse+PyDec版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1007-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1007-1.html[/url]；
期货论坛Python IDE（集成开发环境）之 Sublime Text版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-594-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-594-1.html[/url]；
期货论坛Python IDE（集成开发环境）之 Python Spyder版：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1054-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1054-1.html[/url]；
【 Python工具包/库推荐系列】- Numpy（科学计算包）：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1079-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1079-1.html[/url]；
【Python工具包/库推荐系列】- Pandas（数据分析包）：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1078-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1078-1.html[/url]；
【Python工具包/库推荐系列】-Matplotlib（绘图库）：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1080-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1080-1.html[/url]；
【 Python工具包/库推荐系列】- Tkinter（图形用户界面,GUI）：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1081-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1081-1.html[/url]； Python软件官网下载地址：[url]https://www.python.org/[/url]
说明：
1、官网最新的并不一定适合中国国内的量化环境，毕竟国内外存在年代差。
2、若是国内量化定位，建议选择下载3.8*版或3.9*版的。根据电脑的配置情况下载相应的版本。 Python编程书籍【推荐！】
下载地址：[url]http://www.qhlt.cn/thread-149785-1-1.html[/url]；
[img]http://p.algo2.net/2024/0108/d681a1ed3c982.png[/img] 国内Python量化开源框架系列：
Python量化开源框架之东方财富(Python/C量化)：[url=http://www.qhlt.cn/forum-670-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-670-1.html[/url]；
Python量化开源框架之掘金量化（Myquant）：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1066-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1066-1.html[/url]；
Python量化开源框架之Ricequant：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1067-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1067-1.html[/url]；
Python量化开源框架之万矿：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1068-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1068-1.html[/url]；
Python量化开源框架之优矿：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1069-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1069-1.html[/url]；
Python量化开源框架之聚宽：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1070-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1070-1.html[/url]；
Python量化开源框架之BigQuant：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1071-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1071-1.html[/url]；
Python量化开源框架之天勤量化：[url=http://www.qhlt.cn/forum-1065-1.html]http://www.qhlt.cn/forum-1065-1.html[/url]；
注：国内涌现出的这些开源框架各有各的特点和不足，建议大家可以去他们官网了解具体的信息与情况。 收集的几个PYTHON学习网站：
Python 基础教程：[url=https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html]https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html[/url]；
Python 入门教程：[url=https://www.w3cschool.cn/python/python-tutorial.html]https://www.w3cschool.cn/python/python-tutorial.html[/url]；
Python基础教程，Python入门教程（非常详细）：[url=https://c.biancheng.net/python/]https://c.biancheng.net/python/[/url]；
Python教程 - 廖雪峰的官方网站：[url=https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400]https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400[/url]；
Python金融量化：[url]https://zhuanlan.zhihu.com/p/90933955[/url]；
注：欢迎大家将自己发现的好的python学习站点链接发我或在此楼下贴链接，有名称有链接，这样方便大家查阅。 Python- Tkinter（图形用户界面,GUI）学习资源
Python GUI设计--tkinter菜鸟编程
[img=170,200]http://p.algo2.net/2024/0401/4688fbc1b7e2d.png[/img]
Tkinter编程代码实例
[img=170,200]http://p.algo2.net/2024/0401/593b958cd33d6.png[/img]
tkinter官方英文说明文档
[img=170,200]http://p.algo2.net/2024/0401/72a2a3d0423d0.png[/img]
Python与Tkinter编程
[img=170,200]http://p.algo2.net/2024/0401/88bec4b35cebc.png[/img]
2014年辛星tkinter教程第一版 2014年辛星tkinter教程第二版
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**** Hidden Message ***** Python编程书籍（第二期整理资源）【推荐！】
下载地址：[url]http://www.qhlt.cn/thread-153312-1-1.html[/url]；
[img]http://p.algo2.net/2024/0403/bc2d0349d95f1.png[/img] 利用python进行数据整理与分析系列：
深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析
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