futures.futures_day_bars(symbols=Futures,start_dt='20120615',end_dt='20221223')

时间: 2024-04-20 14:23:44 浏览: 77
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demo.rar_DEMO_futures_抓取网络数据_期货

根据您提供的代码，看起来您正在调用一个名为 `futures_day_bars()` 的函数，该函数接受以下参数： - `symbols`: Futures，表示您要获取的期货合约的符号或合约代码。 - `start_dt`: start_dt，表示您要获取数据的起始日期，格式为 'YYYYMMDD'，即年月日。 - `end_dt`: end_dt，表示您要获取数据的结束日期，格式同样为 'YYYYMMDD'。 根据函数的名称和参数，我猜测这可能是一个用于获取期货交易日线数据的函数。它可能返回一个包含指定期货合约在指定日期范围内的每个交易日的数据框。请确保您已经导入了相关的库或模块，并且正确设置了其他必要的参数和凭证。 请注意，这只是我的推测，具体的功能和实现取决于您使用的库或模块。如果您需要更详细的帮助，请提供更多上下文或相关信息。
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with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=len(devices)) as executor: # 提交读写操作到线程池中 futures = [] for device in devices.keys(): future = executor.submit(read_write, device, 1000, 1234) futures.append(future) # 获取所有操作的结果 for future in concurrent.futures.as_completed(futures): result = future.result() print(result)

- concurrent.futures.as_completed(futures)方法返回一个迭代器，用于获取所有操作的结果。 - future.result()方法用于获取一个操作的结果，如果操作还没有完成，则该方法会等待操作完成后再返回结果。 这样，...

import requests from bs4 import BeautifulSoup from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor url_template = 'https://book.douban.com/tag/编程?start={}&type=T' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} def get_book_list(start): url = url_template.format(start) response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') book_list = soup.find_all('li', class_='subject-item') return book_list def get_book_info(book): title = book.find('div', class_='info').a.get_text().strip() rating = book.find('span', class_='rating_nums').get_text().strip() return title, rating if __name__ == '__main__': with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: futures = [] for start in range(0, 100, 20): futures.append(executor.submit(get_book_list, start)) books = [] for future in futures: books.extend(future.result()) futures = [] for book in books: futures.append(executor.submit(get_book_info, book)) for future in futures: title, rating = future.result() print(title, rating)改成正确代码

futures.append(executor.submit(get_book_list, start)) books = [] for future in futures: books.extend(future.result()) futures = [] for book in books: futures.append(executor.submit(get_book_...

for device in devices.keys(): future = executor.submit(read_write, device, 0, 1234) futures.append(future) # 获取所有操作的结果 for future in concurrent.futures.as_completed(futures): result = future.result() print(result)读写多个寄存器怎么改

for future in concurrent.futures.as_completed(futures): result = future.result() print(result[0]) # 输出第一个设备的结果 print(result[1]) # 输出第二个设备的结果 # ... 这里假设每个设备都只读取...

import string import itertools from Crypto.Cipher import ARC4 import rarfile import concurrent.futures def gen_password(passwd): key = passwd.encode() cipher = ARC4.new(key) return cipher rar_path = "E:/Edge浏览器下载/30.rar" rar = rarfile.RarFile(rar_path) def try_passwords(rar_path, dictionary, max_workers=4): rar = rarfile.RarFile(rar_path) tested = set() with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers) as executor: fs = [] for password in dictionary: password_str = ''.join(password) if password_str in tested: continue tested.add(password_str) decrypt_pwd = gen_password(password_str) fs.append(executor.submit(rar.extractall, pwd=decrypt_pwd)) for index, future in enumerate(concurrent.futures.as_completed(fs)): try: future.result() print(f'成功!密码是: {dictionary[index]}') return dictionary[index] except (rarfile.BadRarFile, rarfile.RarWrongPassword): pass characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation dictionary = itertools.product(characters, repeat=1) result = try_passwords(rar_path, dictionary) print(result) 更改该代码的错误

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers) as executor: fs = [] for password in dictionary: password_str = password.strip() if password_str in tested: continue tested.add(password...

datas = [] for i in naps: datas.append(i) if len(datas) == 10: with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=21) as executor: flag_list = {executor.submit(run, data): data for data in datas} for flag in concurrent.futures.as_completed(flag_list): flag.result() datas = []

在该块中，使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 创建一个最大工作线程数为 21 的线程池对象 executor。 然后，使用列表推导式和 executor.submit() 方法将 run() 函数提交给线程池执行，并将每个...

import time from concurrent import futures def sum_range(start, end): total = 0 for i in range(start, end): total += i return total if __name__ == '__main__': start_time = time.time() with futures.ProcessPoolExecutor(2) as executor: task1 = executor.submit(sum_range,1,50000001) task2 = executor.submit(sum_range,50000001,100000001) result = [task1.result(), task2.result()] total = sum(result) end_time = time.time() print("并行总和为:", total) print("并行用时:", end_time - start_time, "秒") start_time = time.time() result = sum_range(1,100000001) end_time = time.time() print("串行总和为:", result) print("串行用时:", end_time - start_time, "秒")

程序中定义了一个函数sum_range，它会计算从start到end的整数的总和。在主函数中，我们使用concurrent.futures模块中的ProcessPoolExecutor来创建一个进程池，然后使用executor.submit方法提交两个任务...

for future in concurrent.futures.as_completed(results):用法

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: # 向线程池提交任务 results = [executor.submit(task, i) for i in range(10)] # 获取任务的执行结果 for future in concurrent....

import akshare as ak import pandas as pd import numpy as np # 读取历史数据 data1 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="j1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") data2 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="jm1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") # 计算价差 spread = data1["close"] - data2["close"] mean_spread = spread.mean() std_spread = spread.std() # 设置阈值 upper_threshold = mean_spread + 0.75 * std_spread lower_threshold = mean_spread - 0.75 * std_spread stop_loss = 2 * std_spread # 初始化交易状态 position = 0 pnl = 0 # 开始交易 for i in range(len(spread)): # 判断是否需要开仓 if spread[i] > upper_threshold and position == 0: # 做空价差 position = -1 entry_price = spread[i] elif spread[i] < lower_threshold and position == 0: # 做多价差 position = 1 entry_price = spread[i] # 判断是否需要平仓 elif spread[i] < mean_spread and position == -1: # 平空仓 exit_price = spread[i] pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > mean_spread and position == 1: # 平多仓 exit_price = spread[i] pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 判断是否需要止损 elif spread[i] < entry_price - stop_loss and position == -1: # 平空仓 exit_price = entry_price - stop_loss pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > entry_price + stop_loss and position == 1: # 平多仓 exit_price = entry_price + stop_loss pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 输出最终盈亏 print("Final P&L: ", pnl)得到的结果为0

根据你提供的代码，是一个基于价差交易策略的程序。该程序读取了两个期货合约的历史数据，并计算其价差的均值和标准差，然后根据阈值进行开仓和平仓操作，同时设置了止损。最终输出了盈亏结果为0。...

import queueimport threadingfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedfrom threading import Eventdef push_data(data_queue: queue.Queue): while not stop_event.is_set(): data = "123" data_queue.put(data) stop_event.wait(0.5)def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data)if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() stop_event = Event() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_queue,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while not stop_event.is_set(): try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) # 关闭数据生产线程 stop_event.set() t.join() 代码优化，不要 Event

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def push_data(data_list: list): while data_list: data = data_list.pop() data_queue.put(data) def process_data(data): # 处理数据...

import pandas as pd import threading from tkinter import filedialog from tkinter import * from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 定义一个线程类，用于处理每个DataFrame块 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 # ... # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = self.df.apply() # 示例操作，可以根据实际需求进行修改 return result def open_file_dialog(): filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) return filename def process_csv_file(filename): try: # 读取大文件，并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 print(pd.__version__) df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, memory_map=True,low_memory=False) # 创建线程池，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: threads = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator] # 获取所有线程的处理结果 results = [thread.result() for thread in threads] # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat(results) print(result) except Exception as e: print("Error:", e) if __name__ == "__main__": filename = open_file_dialog() if filename: process_csv_file(filename)优化

futures = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator] results = [f.result() for f in futures] 3. 在使用 Pandas 读取大型CSV文件时，可以设置 usecols 参数来只读取需要的列，以减少...

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concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1) 是Python中 concurrent.futures 模块的一个功能，它用于创建一个线程池执行任务。ThreadPoolExecutor 是一个异步执行器，可以将一系列的任务提交到一组...

import pandas as pd import threading from tkinter import filedialog from tkinter import * # 定义一个线程类，用于处理每个DataFrame块 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def to_csv(self): root = Tk() filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) button = Button(root,text="打开文件",command=filename) button.pack() root.mainloop() def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 # ... # 读取大文件，并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 df_iterator = pd.read_csv(self, chunksize=chunksize, mmap=True) # 创建多个线程，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 threads = [] for df in df_iterator: thread = MyThread(df) threads.append(thread) thread.start() # 等待所有线程完成 for thread in threads: thread.join() # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat([thread.df for thread in threads]) print(result) else: print("Error") if __name__ == "__main__": df = MyThread.to_csv() thread = MyThread.run(df) thread.start() 优化代码

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def run(self): # 在这里对每个DataFrame...

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: # Process the list of files, but split the work across the process pool to use all CPUs! for (class_label, class_images_loaded) in executor.map(self.load_parallel_batch, set_value.items()): x_loaded[set_key][class_label] = class_images_loaded

这段代码使用了 Python 中的 concurrent.futures 模块，创建了一个最大工作进程数为 4 的进程池，用于并行处理一组图像数据。具体来说，代码中的 load_parallel_batch 方法会被并行执行，以加快处理速度。 在 ...

model = googlenet(pretrained=False, aux_logits=True) fc_futures = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(fc_futures, 2) 这是什么意思

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concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:怎么获取线程ID

当你使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建一个线程池并开始运行任务时，每个任务通常会在单独的线程上执行。如果你想获取某个特定任务执行的线程ID，你需要跟踪任务本身，而不是直接从线程池那里获取。 ...

import concurrent.futures import time import logging import socket import struct import binascii # modbus tcp client class ModbusTCPClient: def __init__(self, ip, port): self.ip = ip self.port = port self.socket = None def connect(self): self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.socket.connect((self.ip, self.port)) def disconnect(self): self.socket.close() self.socket = None def read_registers(self, start_addr, count): request = struct.pack('>HHHH', 0x0001, start_addr, count, 0x0000) self.socket.send(request) response = self.socket.recv(1024) return struct.unpack_from('>' + 'H' * count, response, offset=9) def write_register(self, addr, value): request = struct.pack('>HHH', 0x0006, addr, value) self.socket.send(request) response = self.socket.recv(1024) return struct.unpack_from('>HH', response, offset=9) # worker function for thread pool def worker(ip, port, start_addr, count): client = ModbusTCPClient(ip, port) client.connect() try: # read registers values = client.read_registers(start_addr, count) logging.info('ip=%s, values=%s', ip, values) # write a value client.write_register(start_addr, 0x1234) except Exception as e: logging.error('ip=%s, error=%s', ip, str(e)) finally: client.disconnect() # main function def main(): # configure logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s') # list of modbus tcp devices devices = [ {'ip': '127.0.0.1', 'port': 502, 'start_addr': 0, 'count': 2}, {'ip': '127.0.0.1', 'port': 503, 'start_addr': 2, 'count': 2}, {'ip': '127.0.0.1', 'port': 504, 'start_addr': 4, 'count': 2}, ] # create thread pool with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=len(devices)) as executor: # submit tasks to thread pool futures = [executor.submit(worker, device['ip'], device['port'], device['start_addr'], device['count']) for device in devices] # wait for tasks to complete for future in concurrent.futures.as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: logging.error('error=%s', str(e)) # entry point if __name__ == '__main__': main() 数据包多少

对于读取寄存器的请求，使用了struct.pack('>HHHH', 0x0001, start_addr, count, 0x0000)打包成13个字节的请求数据包，其中'>HHHH'表示4个大端无符号short类型数据。对于写入寄存器的请求，使用了struct.pack('>HHH'...
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩