解释一下这个代码,改成删除3天前的数据import os,datetime i=7 while i<14: now = datetime.datetime.now() delta=datetime.timedelta(days=-i) new_day=now+delta cmd="rm -f /data/git-data/backups/*_"+str(new_day.strftime('%Y_%m_%d'))+"*.tar" os.system(cmd) i+=1 cmd2="rm -f /var/opt/gitlab/prometheus/data/wal/0001*" os.system(cmd2) cmd3="rm -f /var/cache/yum/x86_64/7/gitlab-ce/packages/gitlab*.rpm"

时间: 2023-12-24 20:04:17 浏览: 77
这段代码的主要作用是删除 GitLab 数据备份文件、Prometheus WAL 日志和 GitLab 安装包。具体来说,代码中的循环语句会从当前时间往前推七天到十四天之间的每一天,然后使用 `strftime()` 函数将日期格式化为 `YYYY_MM_DD` 的形式,拼接成文件名的一部分,再使用 `rm` 命令删除该文件名所匹配的备份文件。同时,代码中还有两个额外的 `rm` 命令,用于删除 Prometheus WAL 日志和 GitLab 安装包。 如果要将删除时间改为三天前,可以将 `delta` 变量的 `days` 参数修改为 `-3` 即可。修改后的代码如下: ``` import os import datetime now = datetime.datetime.now() delta = datetime.timedelta(days=-3) new_day = now + delta cmd = "rm -f /data/git-data/backups/*_" + str(new_day.strftime('%Y_%m_%d')) + "*.tar" os.system(cmd) cmd2 = "rm -f /var/opt/gitlab/prometheus/data/wal/0001*" os.system(cmd2) cmd3 = "rm -f /var/cache/yum/x86_64/7/gitlab-ce/packages/gitlab*.rpm" os.system(cmd3) ```
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import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)改正上述代码

上述代码本身并没有错误,但是需要注意以下几点: 1. 代码中使用了tushare包,需要先安装,并且需要在tushare官网上注册账号获取token,否则无法获取数据; 2. 在使用tushare获取数据时,需要注意限制调用频率,否则可能会被封禁; 3. 代码中只是简单地判断了最近5天的股价是否连续上涨,并不能完全说明该股票已经具有投资价值,需要结合其他指标进行分析。 如果您想要具体了解如何使用tushare获取股票数据并进行分析,推荐您学习相关的量化投资知识和Python编程技巧。

import csv import random import datetime fn = 'data.csv' with open(fn, 'w') as fp: # 创建 csv 文件写入对象 wr = csv.writer(fp) # 写入表头 wr.writerow(['日期', '营业额']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2022, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据 for i in range(365): # 生成一个模拟数据,写入 csv 文件 amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate), amount]) # 下一天 startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1)检查上述代码出现错误: expected an indented block

这个错误通常是因为代码中出现了缺少缩进的问题。Python 的代码块是通过缩进来划分的,因此在每个代码块内部必须保持一致的缩进。请检查代码是否存在以下问题: 1. 是否存在缺少缩进的情况,例如 if、for、while 等语句后面是否有缩进。 2. 是否在代码块的末尾没有及时取消缩进。 3. 是否在代码块内部使用了不一致的缩进,例如同时使用了空格和制表符等。 请检查上述问题并进行修改,以消除该错误。
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import datetime today = datetime.date.today() ## 获取今天的日期 day1=datetime.date.today()-datetime.timedelta(300) ### 获取300天之前的日期 day2=datetime.datetime.strftime(today,"%Y-%m-%d" ) all_stock = get_all_securities(types=['stock'], date=day2) ### 获取所有股票代码 code=list(all_stock.index) ## 判断是否ST 并且删除st的股票代码 df_st=get_extras('is_st',code,start_date=day1,end_date=day2) for i in code: if any(df_st[i].values): code.remove(i) stock_list=[] for i in code: start_date=get_security_info(i).start_date days=(today-start_date).days if days>300: #### 选出上市满天300的股票 stock_list.append(i) data=dict() for i in stock_list: df=get_price(i,start_date=day1,end_date=day2,frequency='daily', fields=['open','close','high','low']) data[i]=df ### 将数据分成选股数据和回测数据。假设用中间的120根k线,后60根k线回测 code=[] n=45 ## n为回测k线的个数 s设为45 (可以随意调整) for i in stock_list: df=data[i] max_=max(df.high[-190:-n-1]) ### 选140=(190-45)根k线(可以随意调整) min_=min(df.low[-190:-n-1]) max_close=max(df.close[-190:-n-1]) ### 选出平台震荡期间振幅小于50%的,且,最后三天连涨,最后一天突破平台最大收盘价超过5%的所有股票 if all([max_/min_<1.5,df.close[-n-1]>df.close[-n-2]>df.close[-n-3],df.close[-n-1]/max_close>1.05]): code.append(i) ### 买入过程 ## 假设根据上面平台突破选出来的股票作为买入标的 ## 买入原则是 当天选出来的股票第二天以开盘价买入。且把选出来的每只股票以,同等资金额买入 capital=100000 ## 初始资金为 10万元 position=dict() ## 初始持仓手数为一个空字典 def handle(stock_list,capital,posttion,data,n): capital_=0 for i in code: capital_per=capital/len(code) position[i]=int(capital_per/(data[i].open[-n]*100)) capital_+=capital_per-position[i]*data[i].open[-n]*100 return ([position,capital_]) position_result=handle(get_code(),capital,position,data,n)修改上述代码,使能在jupyter里面运行

#encoding:gbk import pandas as pd import numpy as np import talib import datetime import time import sys sys.path.append(r'D:\国信\国信iQuant策略交易平台\bin.x64\Lib\site-packages') import pymysql stocklist = ['002587.SZ', '300548.SZ', '301046.SZ', '001287.SZ', '300052.SZ', '300603.SZ', '300926.SZ', '300605.SZ', '300826.SZ', '301049.SZ'] def init(ContextInfo): ContextInfo.accID = "410001212417" #str(account) 交易帐号 ContextInfo.buy = True ContextInfo.sell = False today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') #定义时间 order_time = today + ' 19:06:30' #定义时间 买股票 ContextInfo.run_time("myHandlebar", '1nDay', order_time, "SZ") #一天执行一次定义的myHandlebar def myHandlebar(ContextInfo): try: db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='user', password='123456', db='python') print('数据库连接成功') except pymysql.Error as e: print('数据库连接失败') def get_stock_data(stock): G1 = ContextInfo.get_full_tick([stock]) # 获取分笔数据 G2 = [stock, G1[stock]['lastPrice'], G1[stock]['lastClose'], G1[stock]['pvolume']] # 最新 收盘 成交量 G3 = ContextInfo.get_last_volume(stock) # 总流通股 G4 = ContextInfo.get_instrumentdetail(stock) # 财表 G5 = [G4['TotalVolumn']] # 总股本 S1 = [G2[1] / G2[2] * 100 - 100] #涨幅 S2 = [G2[3] / G3 * 100] #换手率 S3 = [G2[1] * item for item in G5] #总市值 return [S1, S2, S3] stock_data = {} for stock in stocklist: stock_data[stock] = get_stock_data(stock) print(stock_data) 我打代码是这样,打印出来的结果是:{'002587.SZ': [[1.0479041916167802], [1.9914331748339686], [4397895000.0]], '300548.SZ': [[-3.7646314457450103], [9.90358201249419], [8700728400.0]], '301046.SZ': [[1.8993668777074362], [2.722894468951476], [4577520200.0]], '001287.SZ': [[0.9848484848484986], [4.357778802843653], [20258934000.0]], '300052.SZ': [[0.16330974414806576], [1.3332567665862716], [4818040000.000001]], '300603.SZ': [[0.3496503496503607], [1.4677953941892266], [5335789200.0]], '300926.SZ': [[-0.25839793281653556], [6.75514802163393], [6457471200.0]], '300605.SZ': [[-0.13888888888888573], [1.495405645304456], [2364934800.0]], '300826.SZ': [[8.338480543545373], [15.573514174701398], [2553824000.0]], '301049.SZ': [[-8.936698386429455], [19.581253894080998], [2074442500.0000002]]},在这代码的基础上,帮我把其中的'002587.SZ'对应的数值打印出来

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