解释代码：for item in all_data: result = re.search(r'\((.+?),(.+?),(.+?)\),(.+?)\]',str(item)) ##每一条的结果 item_year = str(int(result.group(1)) + int(result.group(2))//12) ##12月其实是来年1月 item_month = str(int(result.group(2))%12+1) ##月份与实际差1,注意结果为13月是来年1月 item_day = result.group(3) if date_base.year == 9999: ##等于0001说明是第一个日期 date_base = date_base.replace(int(item_year),int(item_month),int(item_day)) today = date_base.replace(int(item_year),int(item_month),int(item_day)) delta = today - date_base date_data.append(delta.days+1) item_price = float(result.group(4)) price_data.append(item_price) ##将价格加入数组 item_json = {"year": item_year, "month": item_month, "price": item_price, "day": item_day } result_beforedump.append(item_json) avg_price = avg_index/(avg_index+1)*avg_price + item_price/(avg_index+1) avg_index = avg_index + 1

这段代码是一个循环，遍历名为'all_data'的数据集中的每个元素，每个元素都是一个字符串。在每个元素中，使用正则表达式搜索出括号内的四个值：两个整数和两个浮点数，然后将这些值分别赋值给变量'result'、'item_year'、'item_month'、'item_day'和'item_price'。

接下来的代码块中，它首先判断是否为第一次循环，如果是，将'date_base'变量设置为当前数据点的日期。然后将当前数据点的日期设置为'today'。接着，它计算'today'与'date_base'之间相差的天数，并将其加1后将结果添加到'date_data'数组中。然后将当前数据点的价格添加到'price_data'数组中。

接着，它将数据点的年份、月份、日期和价格组成一个字典，并将该字典添加到'result_beforedump'数组中。然后它计算移动平均价格，将其存储在'avg_price'变量中，并将'avg_index'增加1。最后，它继续进行下一个循环，直到遍历完所有的数据点。