python获取dict的规模

时间: 2023-10-18 13:02:23 浏览: 158
要获取Python字典的大小或规模,可以使用`len()`函数。它将返回字典中键值对的数量。例如: ```python my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} size = len(my_dict) print(size) # 输出3 ``` 另外,如果想获取字典占用的内存大小,可以使用`sys.getsizeof()`函数,但需要注意该函数返回的是字典对象本身的大小,不包括字典中的元素所占用的内存。例如: ```python import sys my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} size = sys.getsizeof(my_dict) print(size) # 输出240(在不同的Python版本和平台上可能会有所不同) ```
相关问题

用python写一个“KDJ+DMI”的量化策略,数据从askshare获取,需要注明入场条件,离场条件,购买规模,止盈条件,止损条件,并用backtrader进行回测。

KDJ+DMI量化策略是一种基于技术指标的交易策略,结合了KDJ指标和DMI指标的信号,来进行买卖决策。在这里,我们使用Python和backtrader进行回测,数据从askshare获取。 入场条件: 1. 当K线的K值大于D值,即K线向上突破D线时,为买入信号。 2. 当DMI指标中的+DI线上穿-DI线,即上升趋势中的多头力量增强时,为买入信号。 离场条件: 1. 当K线的K值小于D值,即K线向下跌破D线时,为卖出信号。 2. 当DMI指标中的-DI线上穿+DI线,即下降趋势中的空头力量增强时,为卖出信号。 购买规模: 1. 固定手数买入:在买入时,固定买入一定数量的股票。 2. 固定比例买入:在买入时,买入资金的一定比例,如买入总资金的50%。 止盈条件: 1. 固定百分比止盈:当盈利达到一定比例时,自动卖出。 2. 移动止盈:根据股票价格的变化,不断调整止盈价位。 止损条件: 1. 固定百分比止损:当亏损达到一定比例时,自动卖出。 2. 移动止损:根据股票价格的变化,不断调整止损价位。 接下来是代码实现: ```python import backtrader as bt import requests import pandas as pd # 下载数据 symbol = "AAPL" url = f"https://stockdataapi.askpython.com/api/v1/history?symbol={symbol}" response = requests.get(url) data = response.json()["data"] df = pd.DataFrame.from_dict(data) df = df.set_index("date") df = df.sort_index() # 计算KDJ指标 def compute_kdj(df): high = df["high"].rolling(window=9).max() low = df["low"].rolling(window=9).min() rsv = (df["close"] - low) / (high - low) * 100 df["K"] = rsv.ewm(com=2).mean() df["D"] = df["K"].ewm(com=2).mean() df["J"] = 3 * df["K"] - 2 * df["D"] return df # 计算DMI指标 def compute_dmi(df): df["TR"] = pd.DataFrame([df["high"] - df["low"], abs(df["high"] - df["close"].shift(1)), abs(df["low"] - df["close"].shift(1))]).T.max(axis=1) df["+DM"] = np.where((df["high"] - df["high"].shift(1)) > (df["low"].shift(1) - df["low"]), df["high"] - df["high"].shift(1), 0) df["+DM"] = np.where(df["+DM"] < 0, 0, df["+DM"]) df["-DM"] = np.where((df["low"].shift(1) - df["low"]) > (df["high"] - df["high"].shift(1)), df["low"].shift(1) - df["low"], 0) df["-DM"] = np.where(df["-DM"] < 0, 0, df["-DM"]) df["+DI"] = df["+DM"].rolling(window=14).sum() / df["TR"].rolling(window=14).sum() * 100 df["-DI"] = df["-DM"].rolling(window=14).sum() / df["TR"].rolling(window=14).sum() * 100 df["ADX"] = df["TR"].rolling(window=14).sum() / 14 df["ADX"] = df["ADX"].rolling(window=14).apply(lambda x: x[13], raw=True) df["ADX"] = np.where(df["ADX"] > 0, df["ADX"], 0) return df class KDJDMI(bt.Strategy): params = ( ("stop_loss", 0.05), ("take_profit", 0.10), ("size", 100), ) def __init__(self): self.buy_signal = bt.indicators.CrossOver(self.data.K, self.data.D) self.sell_signal = bt.indicators.CrossDown(self.data.K, self.data.D) self.buy_signal_dmi = bt.indicators.CrossOver(self.data["+DI"], self.data["-DI"]) self.sell_signal_dmi = bt.indicators.CrossDown(self.data["-DI"], self.data["+DI"]) self.position = None def next(self): if self.position is None: if self.buy_signal[0] == 1 and self.buy_signal_dmi[0] == 1: self.position = self.buy(size=self.params.size) else: if self.sell_signal[0] == 1 and self.sell_signal_dmi[0] == 1: self.sell(size=self.params.size) self.position = None else: stop_loss_price = self.position.price * (1 - self.params.stop_loss) take_profit_price = self.position.price * (1 + self.params.take_profit) if self.position.size > 0: if self.data.close[0] <= stop_loss_price: self.sell(size=self.position.size) self.position = None elif self.data.close[0] >= take_profit_price: self.sell(size=self.position.size) self.position = None elif self.position.size < 0: if self.data.close[0] >= stop_loss_price: self.buy(size=self.params.size) self.position = None elif self.data.close[0] <= take_profit_price: self.buy(size=self.params.size) self.position = None cerebro = bt.Cerebro() # 添加数据 data = bt.feeds.PandasData(dataname=df) cerebro.adddata(data) # 添加策略 cerebro.addstrategy(KDJDMI) # 设置初始资金 cerebro.broker.setcash(100000) # 设置手续费 cerebro.broker.setcommission(commission=0.002) # 运行回测 cerebro.run() # 打印回测结果 print(f"Final Portfolio Value: {cerebro.broker.getvalue():,.2f}") ``` 在上面的代码中,我们定义了一个名为KDJDMI的策略类,其中包括了入场条件、离场条件、购买规模、止盈条件和止损条件等。在回测时,我们使用backtrader框架,将数据添加进去,添加策略,并设置初始资金和手续费等参数,然后运行回测并输出结果。 需要注意的是,这里的策略仅供参考,实际使用时需要根据具体的需求进行调整和优化。同时,股票投资有风险,切勿盲目跟进策略,需谨慎考虑后再做决策。

python爬虫table

Python爬虫Table通常指在网页抓取数据时处理表格数据的部分。这往往涉及到解析HTML页面内的表格信息,并将其转换成可以进一步操作的数据结构,如字典列表或Pandas DataFrame等。 ### 解析网页中的Table 当面对网页上的表格数据时,Python提供了多种库帮助我们完成这一任务: 1. **BeautifulSoup**: 这是一个非常流行的库,用于从HTML或XML文件中提取数据。通过BeautifulSoup,你可以定位到网页内特定的表元素并读取其内容。 示例: ```python from bs4 import BeautifulSoup # HTML字符串示例 html = """ <table> <tr><th>Header 1</th><th>Header 2</th></tr> <tr><td>Data 1</td><td>Data 2</td></tr> </table> """ soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') table = soup.find('table') # 查找第一个table标签 for row in table.find_all('tr'): columns = [col.get_text() for col in row.find_all('td')] print(columns) ``` 2. **pandas**:如果数据量大且需要进行数据分析,则推荐使用`pandas`库。它提供了强大的数据结构(DataFrame)和数据分析功能。 示例: ```python import pandas as pd # 网页内容作为字符串 url = "http://example.com/table" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') table = soup.find('table') data = [] for row in table.find_all('tr')[1:]: cols = row.find_all('td') cols = [col.text.strip() for col in cols] data.append(cols) df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data) print(df.head()) ``` ### 数据清洗与处理 获取数据之后,可能还需要对数据进行清洗和预处理,比如去除多余的空格、转换日期格式、填充缺失值等。这部分工作可以根据实际需求使用`pandas`提供的丰富函数来完成。 ### 实例说明 假设我们需要从某个网站抓取商品列表及价格信息: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example-shop.com/products" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find("table") # 假设产品列表是以表格形式展示 data = [] headers = [header.text.strip() for header in table.find_all("th")] rows = table.find_all("tr")[1:] # 跳过标题行 for row in rows: cols = [col.text.strip() for col in row.find_all("td")] if len(headers) == len(cols): # 检查列数是否匹配 product_data = dict(zip(headers, cols)) data.append(product_data) df = pd.DataFrame(data) print(df.head()) ``` ### 相关问题: 1. Python爬虫中如何处理复杂的HTML结构以准确地抽取数据? 2. 使用pandas处理大规模数据时,需要注意哪些性能优化策略? 3. Python爬虫遇到反爬机制时应该如何应对?
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