构建笔记记录者应用:前后端结合与数据存储

需积分: 5 0 下载量 22 浏览量 更新于2024-12-25 收藏 670KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Note-Taker是一个用于编写、保存和删除注释的应用程序开发项目。该项目分为前端和后端两部分,前端部分已经完成,后端开发和前后端连接是开发者的任务。该应用程序使用JSON文件作为数据存储,前端通过HTML和JavaScript实现与后端的交互。" 知识点: 1. 前端开发: - HTML路由概念:定义了当用户访问不同的URL时应该显示哪个HTML文件。本项目中,访问notes.html将显示笔记页面,任何其他路径访问都返回index.html。 - 前端功能实现:前端已经构建完成,但需要确保它能与后端API正确交互。 2. 后端开发: - 快速后端(Fastify):是一个轻量级、高性能的Web框架,用于创建RESTful API。开发者需要使用此框架来构建API。 - 文件系统模块(fs模块):JavaScript的内置模块,用于与文件系统进行交互。在本项目中,用于读取和写入db.json文件。 - 数据存储:使用db.json文件来存储用户创建的笔记,以实现数据持久化。 3. API路由设计: - GET /api/notes:实现读取db.json文件的功能,返回存储的所有笔记数据。 - POST /api/notes:接收前端发送的新笔记数据,将其添加到db.json文件中,并返回新添加的笔记。 - DELETE /api/notes/:id:接收一个参数(笔记的ID),用于删除特定的笔记项。 4. JSON文件操作: - JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,机器也容易解析和生成。db.json文件将存储所有笔记数据,格式可能如下所示: ```json [ {"id": "1", "title": "Note Title 1", "content": "Note content 1"}, {"id": "2", "title": "Note Title 2", "content": "Note content 2"}, ... ] ``` - 后端逻辑中需要处理JSON数据的解析和字符串化。 5. 项目构建和部署: - 项目完成后需要对前端和后端进行整合测试,确保数据可以正确地从前端传到后端,并从后端返回给前端。 - 部署:可以将应用程序部署到服务器上,如使用Node.js运行环境,使用Nginx或Apache作为Web服务器。 6. JavaScript语言: - 项目开发中将使用JavaScript语言,包括Node.js环境下的JavaScript,它与浏览器端JavaScript有所不同。 - 需要熟悉JavaScript的基本语法、异步编程(如Promise、async/await)、模块化等。 通过实现这个项目,开发者将掌握以下技能: - 使用Node.js和Fastify框架开发RESTful API。 - 使用fs模块进行文件读写操作。 - 处理HTTP请求和响应。 - 使用JSON作为数据交换格式。 - 构建和部署Web应用程序。 开发者在开发过程中可能需要考虑以下最佳实践: - 使用版本控制系统(如Git)进行代码管理。 - 为后端API编写单元测试,确保代码的健壮性和可维护性。 - 对用户输入进行验证和清理,避免注入攻击等安全问题。 总结,Note-Taker项目是一个涉及前端、后端以及数据存储的综合性项目,通过实现该项目,开发者将获得宝贵的全栈开发经验,并加深对Web开发流程和技术细节的理解。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from binance.client import Client from datetime import datetime 设置API密钥 api_key = 'your_api_key' api_secret = 'your_api_secret' 创建Binance API客户端 client = Client(api_key, api_secret) 读取K线数据 klines = client.futures_klines(symbol='BTCUSDT', interval=Client.KLINE_INTERVAL_1DAY) 将数据转换为DataFrame格式 data = pd.DataFrame(klines, columns=['Open time', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Close time', 'Quote asset volume', 'Number of trades', 'Taker buy base asset volume', 'Taker buy quote asset volume', 'Ignore']) 转换时间戳格式 data['Open time'] = pd.to_datetime(data['Open time'], unit='ms') data['Close time'] = pd.to_datetime(data['Close time'], unit='ms') data.set_index('Open time', inplace=True) 计算收益率 data['return'] = np.log(data['Close']) - np.log(data['Close'].shift(1)) 计算移动平均线 data['MA5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean() data['MA10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean() 判断市场趋势 if data['MA5'].iloc[-1] > data['MA10'].iloc[-1]: trend = 'up' else: trend = 'down' 趋势跟踪策略 if trend == 'up': position = 1 # 买入 else: position = 0 # 空仓 设置止损点和止盈点 stop_loss = 0.05 # 止损点为5% take_profit = 0.1 # 止盈点为10% 循环进行交易 for i in range(1, len(data)): # 如果市场处于上涨趋势中,买入资产 if trend == 'up': # 如果收益率小于止损点,触发止损点,平仓并且空仓对冲 if data['return'].iloc[i] < -stop_loss: position = 0 trend = 'down' # 如果收益率大于止盈点,触发止盈点,平仓并且空仓对冲 elif data['return'].iloc[i] > take_profit: position = 0 trend = 'down' # 如果收益率在止损点和止盈点之间,继续持有多头仓位 else: position = 1 # 如果市场处于下跌趋势中,空仓对冲 else: position = 0 # 计算资产净值 data['net_value'].iloc[i] = data['net_value'].iloc[i-1] * (1 + data['return'].iloc[i] * position) 绘制净值曲线 plt.plot(data.index, data['net_value']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Net Value') plt.title('Trend Following Strategy') plt.show()将以上代码整理成PY格式

2023-05-25 上传

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 计算收益率 data['return'] = np.log(data['close']) - np.log(data['close'].shift(1)) # 计算移动平均线 data['MA5'] = data['close'].rolling(window=5).mean() data['MA10'] = data['close'].rolling(window=10).mean() # 判断市场趋势 if data['MA5'].iloc[-1] > data['MA10'].iloc[-1]: trend = 'up' else: trend = 'down' # 趋势跟踪策略 if trend == 'up': position = 1 # 买入 else: position = 0 # 空仓 # 设置止损点和止盈点 stop_loss = 0.05 # 止损点为5% take_profit = 0.1 # 止盈点为10% # 循环进行交易 for i in range(1, len(data)): # 如果市场处于上涨趋势中,买入股票或期货等资产 if trend == 'up': # 如果收益率小于止损点,触发止损点,平仓并且空仓对冲 if data['return'].iloc[i] < -stop_loss: position = 0 trend = 'down' # 如果收益率大于止盈点,触发止盈点,平仓并且空仓对冲 elif data['return'].iloc[i] > take_profit: position = 0 trend = 'down' # 如果收益率在止损点和止盈点之间,继续持有多头仓位 else: position = 1 # 如果市场处于下跌趋势中,空仓对冲 else: position = 0 # 计算资产净值 data['net_value'].iloc[i] = data['net_value'].iloc[i-1] * (1 + data['return'].iloc[i] * position) # 绘制净值曲线 plt.plot(data['date'], data['net_value']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Net Value') plt.title('Trend Following Strategy') plt.show()修改为币安交易所读取合约数据

2023-05-25 上传