2025
08-01
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10个交易高手用的Python库!解锁财自密码
Python作为最受欢迎的编程语言之一,凭借其简洁性和强大的生态系统,成为了开发AI交易策略的首选工具。2025年,Python的交易库已不再局限于简单的回测与数据处理,它们越来越多地与机器学习、技术分析和实时数据相结合,使得交易者能够更加高效地实现复杂的算法交易。
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Python作为最受欢迎的编程语言之一,凭借其简洁性和强大的生态系统,成为了开发AI交易策略的首选工具。2025年,Python的交易库已不再局限于简单的回测与数据处理,它们越来越多地与机器学习、技术分析和实时数据相结合,使得交易者能够更加高效地实现复杂的算法交易。
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那时候公司要训练一个深度学习模型 数据量特别大。单机跑了三天三夜 还在第二个epoch。老板催得紧 我急得要命。传统的多进程方案试过了 效果不理想。后来同事推荐了Ray 说是专门为机器学习设计的分布式框架。抱着试试看的心态 我开始接触Ray。
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在日常开发中,Python的内置数据类型你绕不过去,就像你学开车,油门刹车总得搞明白吧。哪怕你是搞AI、做后端、写爬虫、跑脚本,这些最基本的类型都天天跟你打交道。问题是,大多数人其实从来没认真琢磨过:到底有多少种?怎么分类?它们之间有啥关系?今天我就来聊聊这个话题。
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在现代编程中,随着并发需求的提升,Python 提供了强大的异步 IO 支持,其中 asyncio 是 Python 标准库中用于实现异步编程的重要模块,而 aiohttp 则是基于 asyncio 构建的高性能 HTTP 客户端与服务器框架。本文将详细讲解如何使用 asyncio 编写 TCP 协议的 Unicode 字符查找服务器,以及如何使用 aiohttp 编写对应的 HTTP 协议服务器。我们将不仅展示代码实现,还将深入探讨其设计思路、并发模型、性能优化方向,以及如何构建真正支持大规模并发的 Web 服务。
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Python 由荷兰程序员 吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)于20世纪80年代末至 90年代初设计,1991年正式发布第一个公开版本。其设计理念的核心是"优雅、明确、简单",强调代码的可读性和简洁性,采用缩进来划分代码块,摒弃了其他语言中复杂的语法符号,让开发者能更专注于解决问题而非语法细节。
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“在 Tcl 里,一句 return -level [info level] 就能从十八层嵌套直接跳回程序;到了 Python,却像是在机场被层层安检,不到出口不让你走。”最近给ANSA写二次开发脚本时,所面临的问题,使用HyperMesh的Python一样的问题。
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先说结论,这段代码 map(lambda x: xx, [y for y in range(3)]) 会直接报错,错误是 NameError: name 'xx' is not defined,原因也很简单:lambda 函数里的 xx 没定义。
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Python自动化能力源于其动态解释型语言特性与标准库设计哲学。核心价值体现在:①跨平台兼容性(Windows/Linux/macOS) ②零配置依赖(无需编译) ③生态兼容性(可调用其他语言编写的二进制模块)。
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Python标准库中隐藏着许多提升开发效率的实用工具,本文聚焦6个核心模块: ① pathlib解决文件路径操作痛点 ② typing增强代码可读性与维护性 ③ contextlib简化资源管理流程 ④ functools实现函数行为增强 ⑤ dataclasses优化数据类定义模式 ⑥ concurrent.futures降低并发编程门槛
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在软件开发的世界里,Python犹如一把万能瑞士军刀,而支撑其强大能力的正是海量开源库。这些由全球开发者共同铸造的工具,让Python从简单的脚本语言蜕变为驱动AI革命、数据分析、网络服务的核心引擎。掌握这些工具库,开发者能以十倍效率解决复杂问题,我们将深入解析Python生态中最闪耀的"利器矩阵"。
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在 Python 世界里,能让代码更灵活、更优雅的,往往就是动态属性操作。无论是框架底层、ORM 映射,还是你写个小工具做配置加载,都离不开一对儿“读-查-写”神器——getattr、hasattr、setattr。本文带你用最干脆利落的方式,掌握它们的「作用」、「参数」和「高阶用法」,让你的代码秒变“魔法”神器!
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在Python里重载操作符这事儿,说大了其实不大,说小也不小,毕竟这玩意儿是Python语言优雅灵活的一大体现。但我第一次面试被问到“你写个类,让它尽可能多地支持各种操作符”,我是真的愣了三秒,脑袋里瞬间蹦出一个词:“这谁记得住啊?”不过回过味儿来,其实这题不难,它不是考你死记硬背每个魔法方法的名字,而是考你对Python对象模型理解的深度。
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Python这玩意儿,平时我们写得顺风顺水,但一旦线上OOM了,那就是程序员的“高光时刻”——运维抓你背锅,领导催你搞定,心跳加速,眼神发直,全场最佳。所以今天咱就好好唠唠,哪些操作会把Python搞成内存溢出,怎么优雅地避免被内存吞掉的狼狈局面。
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Python 这个语言吧,有一个特别灵活也特别“阴间”的地方,就是它可以在运行时动态操作对象的属性。说得直白点,就是你可以随便加属性、改属性、查属性,甚至删属性,而且不报错,Python 也不会嫌你烦。这在很多静态语言比如 Java、C++ 那边根本是不可想象的。
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用Python的turtle模块,我们竟然可以画出奥运五环!这不是普通的五环图,而是一个充满创意和趣味的编程小作品!今天,我们就来一起看看这段神奇的代码,看看它到底是怎么做到的,让你在轻松学习编程的同时,也能感受到编程的乐趣!
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我第一次接触 Python 项目内存泄露的时候,说实话,我是懵的。因为你跟我说 C++ 内存泄露我能理解,new 了没 delete,malloc 了没 free,这很直白对吧。但 Python 不是有 GC(垃圾回收机制)吗?不是传说中“没有内存泄露”的语言之一吗?这事儿后来我才明白,真不是那么回事。Python 虽然有 GC,但也不是万能的,照样会出现内存泄露,而且还挺难察觉的。今天咱们就来聊聊这个事儿,用一些实际案例和经验教训来把这个话说明白。
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说实话,这道“用一行代码把1到N按3分组”的题,看起来简单,其实特容易暴露一个程序员的思维方式——到底是“用得巧”还是“写得清”。很多时候,面试官不是非要你把语法用到极致,而是想看看你是不是在用脑子写代码。咱们今天就从这道题开始,聊一聊Python里所谓“优雅的一行代码”,到底是优雅,还是耍帅。
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在用 Python 写正则的时候,估计很多兄弟第一眼就看见了两个最常用的函数:match() 和 search()。看名字就知道一个是“匹配”,一个是“搜索”,但实际用起来,那坑多得是能绕你一整圈。我身边好几个实习生面试的时候,都是在这俩上翻车的。所以今天我就跟你们唠一唠这俩货到底有啥区别,以及我自己是怎么在项目中被它们坑过的。
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