SILICIO E NUVOLE

Configurazione progetto Django Codice completo del sito Creazione ambiente virtuale e installazione pacchetti python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac venv\Scripts\activate # Windows pip install django pandas numpy yfinance plotly matplotlib djangorestframework Creazione progetto e app principali django-admin startproject financeadvisor cd financeadvisor python manage.py startapp users python manage.py startapp portfolios python manage.py startapp market Aggiornamento settings.py INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'users', 'portfolios', 'market 1️⃣ Modello utenti personalizzato ( users/models.py ) from django.contrib.auth.models import AbstractUser from django.db import models class Custo...

12 – Sito internet per analisi finanziaria e consulenza portafogli Progetto: FinancialAdvisorPro Sito Web per Consulente Finanziario Progetto: FinanceAdvisorPro 1. Obiettivi del progetto Fornire ai clienti un accesso riservato al proprio portafoglio. Analizzare i dati finanziari (azioni, ETF, titoli, ecc.). Calcolare rendimento, rischio e ottimizzazione dei portafogli. Fornire dashboard interattive con grafici e report. Consentire al consulente di gestire clienti, portafogli e dati di mercato. 2. Architettura generale Livello Tecnologia Frontend HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap, Plotly.js per grafici interattivi Backend Python, Django, Pandas, NumPy, yfinance, scikit-learn, Matplotlib/Plotly Database PostgreSQL o MySQL Sicurezza Django auth, hashing password (Argon2/Bcrypt), HTTPS/SSL, ruoli (cliente/consulente) Task asincroni Celery + Redis (aggiornamento dati di mercato, calcolo portafogli) 3. Struttura del progetto Django finan...

11 Introduzione a Data Science e Web 1) Ambiente e pacchetti Installare in un ambiente virtuale i pacchetti necessari: python -m venv venv # attiva il venv (Windows) venv\Scripts\activate # o (Mac/Linux) source venv/bin/activate pip install numpy pandas matplotlib flask 2) NumPy — array numerici e operazioni fondamentali  Cos’è NumPy Library per array multidimensionali efficienti (ndarray) e operazioni vettoriali. Concetti chiave ndarray : struttura dati centrale. Operazioni vettoriali (somma, prodotto) vettorizzate senza loop Python. Broadcasting: operazioni tra array di forme differenti compatibili. Esempi pratici Creare array e operazioni: import numpy as np # Creare array a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # Operazioni vettoriali c = a + b # [5, 7, 9] d = a * 2 # [2, 4, 6] dot = a @ b # prodotto scalare = 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32 # Array 2D (matrici) M = np.array([[1,2],[3,4]]) eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(M) ...

10  Automazione e Scripting 1. Introduzione all’automazione Python può essere usato per automatizzare operazioni ripetitive , come: Rinominare file in massa. Spostare o copiare documenti. Leggere, modificare o analizzare dati. Vantaggi: risparmio di tempo, riduzione errori, ripetibilità. 2. Interazione con il sistema operativo 2.1 Modulo os Fornisce funzioni per interagire con il filesystem e l’ambiente: import os # Mostra la directory corrente print(os.getcwd()) # Lista dei file nella cartella files = os.listdir(".") print(files) # Crea una nuova cartella os.mkdir("cartella_test") # Rinomina un file os.rename("vecchio.txt", "nuovo.txt") 2.2 Modulo shutil Permette operazioni avanzate su file e cartelle: import shutil # Copia un file shutil.copy("documento.txt", "backup/documento.txt") # Sposta un file shutil.move("file.txt", "destinazione/file.txt") # Cancella una cartella con tu...

9  Moduli e Librerie 1. Moduli in Python Un modulo è un file .py contenente definizioni di funzioni, classi e variabili che possiamo riutilizzare in altri programmi. Esempio: creare e importare un modulo modulo_saluti.py def saluta(nome): print(f"Ciao, {nome}!") main.py import modulo_saluti modulo_saluti.saluta("Luca") Output: Ciao, Luca! Si possono importare funzioni specifiche: from modulo_saluti import saluta saluta("Anna") 2. Librerie standard Python include numerosi moduli preinstallati , pronti all’uso. 2.1 Modulo math Funzioni matematiche avanzate: import math print(math.sqrt(16)) # 4.0 print(math.sin(math.pi/2)) # 1.0 print(math.factorial(5)) # 120 2.2 Modulo datetime Gestione date e orari: from datetime import datetime oggi = datetime.now() print(oggi) # 2025-09-21 11:35:00 print(oggi.year, oggi.month, oggi.day) 2.3 Modulo random Generazione di numeri casuali: import random print(random.randint(1, 10)) # n...

8  Eccezioni e Debugging Obiettivi didattici: Riconoscere errori comuni in Python. Gestire eccezioni con try , except e finally . Usare strumenti di debugging per identificare problemi. Applicare le eccezioni per validare input numerici. 1. Errori comuni in Python Python distingue diversi tipi di errori: SyntaxError – errori di sintassi. # Esempio print("Ciao" # manca parentesi chiusa → SyntaxError NameError – variabile non definita. print(x) # NameError: x non definita TypeError – tipo di dato non compatibile. a = "5" b = 3 print(a + b) # TypeError: non puoi sommare str + int ValueError – tipo corretto, valore non valido. int("abc") # ValueError IndexError / KeyError – accesso a indici o chiavi inesistenti. lst = [1,2,3] print(lst[5]) # IndexError d = {"a": 1} print(d["b"]) # KeyError 2. Gestione delle eccezioni Si usa il blocco try/except/finally : try: # codice potenzi...

7.  Programmazione a Oggetti (OOP) Obiettivi didattici: Comprendere i concetti di classe e oggetto. Imparare a definire attributi e metodi. Approfondire ereditarietà e polimorfismo. Applicare la OOP per simulazioni pratiche (es. conto bancario). 1. Cos’è la Programmazione a Oggetti (OOP) La OOP è un paradigma che organizza il codice attorno a oggetti che rappresentano entità reali o concettuali. Ogni oggetto ha: Attributi: caratteristiche/variabili dello stato dell’oggetto. Metodi: funzioni che descrivono i comportamenti dell’oggetto. Vantaggi: Incapsulamento (stato e comportamenti insieme). Riutilizzabilità (ereditarietà). Estendibilità e manutenzione più facile. 2. Classi e Oggetti Definizione di classe: modello o blueprint per creare oggetti. class Persona: def __init__(self, nome, eta): self.nome = nome self.eta = eta def saluta(self): print(f"Ciao, mi chiamo {self.nome} e ho {self.eta} anni."...