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

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。

相关问题

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)

这段代码使用了Python的concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类实现了线程池的功能，其中：

- `max_workers`参数指定线程池中的最大工作线程数，这里使用了字典`devices`中设备的数量。
- `executor.submit()`方法提交读写操作到线程池中，并返回一个表示该操作的Future对象。
- `futures.append(future)`将所有Future对象存储到列表中。
- `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，我们就可以使用线程池同时处理多个设备的读写操作，提高程序的并发能力和响应速度。

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

代码中存在一些格式问题，下面是修改后的代码：

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)

这段代码使用了多线程的方式爬取豆瓣读书中“编程”标签下的书籍信息。其中，`get_book_list`函数用于获取每一页中的书籍列表，返回一个BeautifulSoup对象的列表；`get_book_info`函数用于从每个书籍的BeautifulSoup对象中提取出书名和评分。最后，使用`ThreadPoolExecutor`类来创建线程池，同时处理多个任务，提高爬取效率。