我觉得你这个想法是可以的老哥。
首先是要判断日期，接着假如你爬取的文章不能明确的告诉你涨跌，或者说你不能用统一的方法去简单读取到文章分析的涨与跌，你可以试试看用自然语言处理包去简单返回这篇文章情感的好与坏，情感好的话就是涨，反之就是跌
写到这里，突然想起来了，有人已经做过类似的了，用的是人工智能中的深度学习方法，所以说，从侧面来看，你这个想法还是可以的，目前你这只是针对比特币，可以自己去试一试，说不定你这种通过1000:900来判断的做法会比他们做的还好，苟富贵勿相忘[灵光一闪]
谢邀，python是可以跨平台的程序语言，linux或mac默认都安装了python，所以能直接运行。那么在Windows系统下没有python解释器为什么能运行呢？这个是因为python写的代码可以通过类似py2exe或pyinstaller这些将python的脚本打包成exe文件，可以在没有解释器的Windows下直接运行。
作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。
首先，很多编程语言都可以用于数据分析，比如R语言在数据分析领域的应用也比较普遍，但是要想从事专业的数据分析，同时想扩展自身的数据分析边界，可以重点考虑一下Python语言，一方面原因是Python语言目前在数据分析领域的应用处在一个上升的通道当中，另一方面原因是Python语言是全场景编程语言，也可以完成落地应用的开发。
目前数据分析的方式有两大类，一类是采用统计学的数据分析方式，另一类是采用机器学习的方式，Python语言在这两种数据分析方式当中，都有比较广泛的应用。当前随着机器学习在数据分析领域的应用逐渐增多，Python也受到了更多的关注，实际上当前有很多传统行业领域也在使用Python来完成数据分析。
Python语言虽然语法相对比较简单，但是由于数据分析本身的任务难度也不尽相同，需要学习和掌握的库往往也会比较多，所以使用Python进行数据分析也需要一个系统的学习过程。对于初学者来说，要想提升学习的效率，一方面要为自己营造一个实践场景，另一方面还需要与专业人士进行交流沟通，这对于提升学习效率有非常直接的影响。
按照历史经验来看，初学者学习Python进行数据分析，可以按照三个阶段来制定学习计划，其一是学习Python的基本语法，这个阶段的学习压力是比较小的，学习时间也会比较短，其二是学习机器学习，其三是学习场景数据分析。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
Python语言入门确实不难，但想要学的精通，还要下功夫，基本各个领域它都有所涉及，数据分析只是其中一块。
如果把Python和Java进行对比的话，很多人都会觉得python简单java难，但这只是表面现象，在生活中我们应该都会遇到相似的情况，有些东西看起来简单但深入了解后会很复杂，有些东西看起来复杂其实也就这么复杂不会更复杂了。
计算机语言本身就是处理数据的，想要实现一个功能，很多语言都可以实现，基本上只要不涉及深奥的算法技术，很多技术都是一学就会，可能你会问，如果技术一学就会，那岂不是大家都去学了，因为程序员的工资普遍不低，其实不这样，程序的真谛不是技术本身，而是技术融合。就好比密码学、网络技术、共识算法都不是中本聪发明的，但他却可以把这些技术融合起来发明了比特币，比特币的推出以及它的影响有多么深远和巨大可想而知。
python程序执行效率太低，不适合作数据分析。
C Builder或Delphi XE 10.3，有专门数据库控件，学点儿SQL是真的。
还要熟悉某种数据库，如Firebird MySQL等。
Python很简单，完全可以去兼容地去学，而不是面临编程语言上的选择，数据分析方面，Python有其独特的优点，远飞Excel能比。所以，想要做数据分析工作，想都不要想，学Python。
到此，以上就是小编对于python比特币的问题就介绍到这了，希望介绍关于python比特币的3点解答对大家有用。
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