前言今天就简单的对日志做个封装，实际工作中直接拿去用吧方法1"""------------------------------------@Time:2019/5/228:12@Auth:linux超@File:logfile.py@IDE:PyCharm@Motto:Realwarriors,daretofacethebleakwarning,daretofacetheincisiveerror!-----------------------------
系统 2019-09-27 17:51:39 1483
通过纯Python完成股票回测框架的搭建。什么是回测框架?无论是传统股票交易还是量化交易，无法避免的一个问题是我们需要检验自己的交易策略是否可行，而最简单的方式就是利用历史数据检验交易策略，而回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，最终生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。代码地址在最后。本项目并不是一个已完善的项目,还在不断的完善。回测框架回测框架应该至少包含两个部分,回测类,交易类.回
系统 2019-09-27 17:51:37 1483
基础元素学习一门编程语言的时候，我最先考虑的事情就是如何操作值，值（value）在程序组可以是一个数字1,2,3,4，字符'hello,word'.我们使用变量来保存这些值。又把变量保存的值成为对象，计算机会给变量的对象和变量分配内存空间。python使用的内存分配方式成为引用语义或者对象语义，而像c语言使用的时值语义。接下来具体说明一下这两种语义的区别。值语义：所谓值语义是指目标对象由源对象拷贝生成，且生成后与源对象完全无关，彼此独立存在，改变互不影响。
系统 2019-09-27 17:51:31 1483
全民学python的热潮已经开启，然而，对于这种情况，还是有很多小伙伴私信我python到底该怎么入门？没接触过编程能学会吗？现在网上学习资料一搜一大把，正因为资料多了导致我们不知道如何是好！一个朋友问我：有个朋友要学习python，她属于那种特别能啃书的，让我推荐。我学python都是无师自通的，没有看过什么书，因此无法给她推荐，问我有什么意见？他那个朋友是零基础的，ctrl+c、ctrl+v用的贼溜。除此之外，计算机算是零基础了。对此我就感觉有点头疼了
系统 2019-09-27 17:51:19 1483
本文主要是记录ubuntu16.04下python环境配置，具体内容如下对于ubuntu16.04，由于本身是自带python，这样就减少了在windows下的下载和环境变量配置，非常不错。但是他本身是自带两个版本的python，2.X和3.X,两个版本，两个版本默认的是使用2.X，毕竟3.X是一个趋势，今后我这边应该也会主要使用3.X版本，所以这里记录一下如果在版本间切换以及如何把python版本切换到3.X下的方法。一、确认本机下的python默认版本
系统 2019-09-27 17:51:01 1483
先给大家分享一下全部代码importosfromPILimportImageimporttkinterimporttkinter.filedialogimporttkinter.messageboxclassWindow():def__init__(self):self.root=root=tkinter.Tk()self.menu=tkinter.Menu(root)self.submenu=tkinter.Menu(self.menu,tearoff=
系统 2019-09-27 17:50:59 1483
fromhttps://blog.csdn.net/mighty13/article/details/78147357Python处理时间和时间戳的内置模块就有time，和datetime两个，本文先说time模块。关于时间戳的几个概念时间戳，根据1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。时间元组（struct_time），包含9个元素。time.struct_time(tm_year=2017,tm_mon=10,tm_mday=1,tm_
系统 2019-09-27 17:50:56 1483
最近在工作中遇到一个问题，就是有一个功能希望在各种服务器上实现，而服务器上的系统版本可能都不一样，有的是CentOS6.x，有的是CentOS7.x。需要说明的一点是，CentOS6.x上的Python版本是2.6.x的，而CentOS7.x上的Python版本是2.7.x的，这意味着我要实现的功能要适配这两种版本的系统。你可能会说，这有什么的，自己写的时候，注意一下就好了。事情其实没有那么容易，我要实现的功能是基于一个框架进行定制，需要修改不少的框架代码
系统 2019-09-27 17:50:30 1483
在这个世界上，人们每天都在用Python完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的Python标准库模块、演示一个读取大文件的最佳方式、最后再分享我对函数设计的
系统 2019-09-27 17:50:22 1483
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1483
