В нижней части пирамиды находятся люди, стоимость имущества которых составляет менее 10 000 долларов, или около 8 000 евро. Сегмент с самым низким уровнем личного благосостояния включает половину взрослого населения мира (2,9 миллиарда человек). В этом секторе есть люди со всего мира — это большая разница по сравнению с сегментом миллионеров, который в основном сосредоточен в Соединенных Штатах.
В то время как в развитых странах на этот сектор приходится 30 процентов населения, в развивающихся странах на него приходится 80 процентов взрослого населения, и там это обычно означает, что вся жизнь проходит в этом классе благосостояния.
К среднему классу относятся люди, стоимость имущества которых составляет от 8 000 до 80 000 евро. По сравнению с началом века количество людей в этом сегменте увеличилось втрое. Рост связан с процветанием стран с развивающейся экономикой. Можно выделить Китай и другие развивающиеся страны, в которых средний класс расширялся мощными темпами.
git clone https://github.com/eenden/my_case_tk.git cd my_case_tk python view.pyРекомендуется создать виртуальное окружение с помощью virtualenv и использовать его. Зависимости, как обычно, в файле requirements.txt
Хочу поделиться, на мой взгляд, интересным роликом на тему истории становления Газпрома и советской газовой промышленности.
Почему цена на газ считается с привязкой к цене на нефть?
Как складывались «газовые» отношения Западной Европы и СССР?
Про европейскую энергетическую хартию и участие в ней России
По мотивам поста https://smart-lab.ru/blog/616708.php
Вот и мой велосипед на питоне для получения котировок с Мосбиржи
from urllib import request, error from json import loads import pprint class GetRawDataException(Exception): pass class GetPricesException(Exception): pass def get_prices(start_date: str, end_date: str, ticker: str) -> dict: """ Возвращает словарь: {дата:цена закрытия} """ req = 'https://iss.moex.com/iss/history/engines/stock/markets/shares/boards/TQBR/securities/{}.json?from={}&till={}'.format(ticker, start_date, end_date) contents = get_raw_data(req) try: data = loads(contents) prices = {x[1] : x[11] for x in data['history']['data']} return(prices) except Exception as err: raise GetPricesException(err) def get_raw_data(req: str) -> str: """ Возвращает результат запроса к серверу Мосбиржи """ try: contents = request.urlopen(req).read() return(contents) except URLError as err: raise GetRawDataException(err) try: prices = get_prices('2019-05-23', '2019-05-30', 'GAZP') pprint.pprint(prices) except GetRawDataException as err: print('Error getting raw data: ', str(err)) except GetPricesException as err: print('Error parsing json: ', str(err))
Вывод данных происходит с помощью функции get_prices(). Механизм простой: формируется url для GET-запроса. Мосбиржа в ответ присылает json, из которого забираются нужные данные и выводятся на экран.
Есть и другие способы получения данных: yfinance, pandas-datareader и универсальный BeautifulSoup, ещё более универсальный Selenium. Но это уже совсем другая история...
Видосик на выходные. Хазин про либеральную модель экономики, коррупцию, Скрипаля, Голунова и т.д.