说明 Python 处理业财数据的应用场景,并写出相应代码。可以从采购业务、存货？

Python 是一种流行的编程语言，通常用卜丛于处理财务数据。一个常见的纯盯应用是在数据分析和数据科学领域，Python强大的数据处理和可视化库可用于分析大型数据集并识别数据中的趋势和模式。

可用于分析财务数据的 Python 脚本的一个示例是计算指定时间段内特定股票平均价格的脚本。金融分析师可以使用此脚本来做弊和跟踪股票的表现并预测其未来的价格走势。

下面是计算股票平均价格的 Python 代码示例：

在此代码中，我们首先导入 and 库，这些库通常用于处理 Python 中的财务数据。然后，我们使用库中的函数将库存数据从 CSV 文件加载到 ，这是一种用于处理表格数据的强大数据结构。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame

接下来，我们使用对象中的函数来计算股票的平均价格。最后，我们将结果打印到控制台。mean()DataFrame

这只是Python如何用于财务数据分析的一个简单示例。在这个领域使用Python还有许多其他应用和可能性，包括分析投资组合的表现，预测股票价格等等。

回答不易望请采纳

代码如下：

price = input("请输入商品价格以空格分割：").strip()

price = list(map(int,price.split(' ')))

amount = len(price)

if amount >= 5:

print(f"购裤轮买了{amount}件商品，享受八折优惠。优惠后的价格为胡缓信:{sum(price)*0.8}，优惠金额为：{sum(price)*0.2}")

else:

print(f"购买了{amount}件商品哪渗。总价为:{sum(price)}")

输出如下：

使用Python好。为什么？

这里要特别说一下该系统的「物料」管理。该系统中用于进销存的的商品，统一归类为「物料」，但这里的物料不单单包括商品，还包括设备、建筑物、房屋/会议室、员工宿舍、图书、工位、工卡/门禁卡等。甚至工单也算作物料，作者希望通过这种大物料的管理方式，企业可以全面链孝的管理内部物料，管控的粒度可细化到任意层面，实现内部服务的闭环可控管理。

采购单

这里我感觉前端没有设计好，禁止表单编辑只是对表单字段设置disabled属性。实际上在djangoadmin中只要设置has_change_permission方法返回False就可以了，不过可能django1.x版本还没有那么方便吧。

销售管理

销售订单

库存管理

实时库存可以查看当前实时库存情况。领料单是物料出库的依据，也是项目成本核算的基础。入库单则是采购单的后续 *** 作，用于给物料进行入库。库存调整用以对仓库中物资的数量进行调整，增加或者减少数量。应该是在当日盘点或月底盘点的时候会用到。返库单用来归还领用的物料，相当于物料可以出借归还棚运稿。期初库存导入用于在系统初始化的时候快速的导入原始库存物料以及库存量信息。

虽然该项目是基于Python2.7和django1.x写的，但是里面的设计思悄信路非常好，也有工作流管理。我部署后给领导看了下，说这个应该是很有经验的人写的，如果研究透了，可以至少增长三年经验呢。

---