2024-08-23



import functools
from typing import Any, Callable, TypeVar
 
T = TypeVar('T')  # 定义泛型
 
def timeout(after: float, action: Callable[[], None]) -> Callable[[T], T]:
    """
    after:超时时间(秒)
    action:超时后执行的回调函数
    """
    def decorator(func: T) -> T:
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
            class TimeoutError(Exception):
                pass
 
            def _timeout_handler() -> None:
                raise TimeoutError()
 
            import threading
            thread = threading.Thread(target=_timeout_handler)
            thread.start()
            try:
                thread.join(after)
                return func(*args, **kwargs)
            except TimeoutError:
                action()
                raise
        return wrapper
    return decorator
 
# 使用示例
@timeout(2, lambda: print("函数执行超时,进行了回调操作!"))
def long_running_function() -> None:
    import time
    time.sleep(3)
 
long_running_function()

这段代码定义了一个timeout装饰器,用于处理被装饰的函数执行时超时的情况。它接受两个参数:after是超时的秒数,action是超时后要执行的回调函数。如果函数执行时间超过after秒,则会触发超时异常,并执行指定的回调函数。这个装饰器使用了线程来处理超时逻辑,确保主线程不会被阻塞。

2024-08-23

同花顺股票自动交易软件是一个专业的股票交易平台,它提供了一系列的API接口供开发者使用。如果你需要使用Python结合同花顺股票软件进行A股的自动交易,你可能需要使用同花顺提供的API接口。

由于同花顺的API接口具有高度的专业性,并且通常需要注册并获取授权,我无法提供具体的API调用代码。然而,我可以给你一个高层次的框架,你可以根据同花顺提供的文档进行调整和使用。




import tushare as ts
 
# 初始化同花顺的API接口,这里需要替换为你的实际API key
pro = ts.pro_api('你的API_KEY')
 
# 获取A股股票代码列表,例如上证50成分股
a_stocks = pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L')
stock_codes = a_stocks['code'].tolist()
 
# 定义交易策略,例如买入某只股票
def buy_stock(stock_code):
    # 这里需要使用同花顺的API执行买入指令
    pass
 
# 执行交易策略
for stock_code in stock_codes:
    buy_stock(stock_code)

请注意,由于涉及实际的金融交易,你应该在使用此类代码前充分理解风险,并在同花顺的交易平台上进行实际的操作和监控。同时,遵循相关法律法规,不得进行任何可能违反交易规则的操作。

2024-08-23

在PyCharm中配置数据库并创建自己的数据库,你需要安装mysql-connector-python库,然后在PyCharm的数据库控制台中进行操作。以下是步骤和示例代码:

  1. 安装mysql-connector-python库:



pip install mysql-connector-python
  1. 在PyCharm中配置数据库连接:

    • 打开PyCharm,点击右侧的"Database"面板。
    • 点击"+" -> "Data Source" -> 选择"MySQL"。
    • 填写你的MySQL服务器的详细信息(如主机、端口、用户名、密码)。
    • 测试连接,确保可以成功连接到数据库。
  2. 在数据库控制台中创建自己的数据库:

    • 在"Database"面板中,右键点击你的数据源,选择"New" -> "Database"。
    • 输入新数据库的名称,并点击"OK"。
  3. 使用Python代码创建数据库:



import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
def create_database(host, database, user, password):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(host=host,
                                             database=database,
                                             user=user,
                                             password=password)
        if connection.is_connected():
            cursor = connection.cursor()
            create_database_sql = "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS {} DEFAULT CHARSET 'utf8mb4' COLLATE 'utf8mb4_unicode_ci'".format(database)
            cursor.execute(create_database_sql)
            print("Database created successfully")
    except Error as e:
        print("Error while creating database: ", e)
    finally:
        if connection.is_connected():
            cursor.close()
            connection.close()
            print("MySQL connection is closed")
 
# 使用你的MySQL服务器信息调用函数
create_database(host='localhost', database='my_new_database', user='username', password='password')

确保替换host, database, user, 和 password 为你的实际信息。

以上步骤和代码展示了如何在PyCharm中配置数据库并使用Python脚本创建一个新的数据库。

2024-08-23



# 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
 
# 定义一个简单的神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(64,)),  # 输入层
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),                      # 隐藏层
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')                    # 输出层
])
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
# 生成模拟数据
x_train = np.random.random((1000, 64))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000,))
x_test = np.random.random((100, 64))
y_test = np.random.randint(10, size=(100,))
 
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
 
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
 
# 保存模型
model.save('my_model.h5')
 
# 加载模型
new_model = keras.models.load_model('my_model.h5')

这段代码展示了如何使用TensorFlow Keras库来创建、编译、训练、评估和保存一个简单的神经网络模型。这个例子对于初学者来说是一个很好的入门,同时也可以作为教育工具来帮助学生理解AI的工业应用。

2024-08-23

在Python中解析HTML页面,常用的库有BeautifulSouplxmlhtml.parserpyquery等。以下是每种方法的简单介绍和示例代码。

  1. BeautifulSoup:



from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
 
# 示例:获取页面的标题
print(soup.title.text)
  1. lxml:



from lxml import html
import requests
 
url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)
tree = html.fromstring(r.text)
 
# 示例:使用XPath选择器查找元素
elements = tree.xpath('//div[@class="example"]')
for element in elements:
    print(element.text)
  1. html.parser:



import html.parser
import urllib.request
 
class MyHTMLParser(html.parser.HTMLParser):
    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        if tag == 'a':
            for attr in attrs:
                if attr[0] == 'href':
                    print('Link:', attr[1])
 
url = 'http://example.com'
response = urllib.request.urlopen(url)
parser = MyHTMLParser()
parser.feed(response.read().decode())
  1. pyquery:



from pyquery import PyQuery as pq
import requests
 
url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)
doc = pq(r.text)
 
# 示例:查找所有的链接
for link in doc('a'):
    print(link.attrib['href'])

以上代码提供了获取页面标题、查找特定元素、解析链接和获取文本内容的基本操作。选择哪种库取决于你的具体需求和项目的限制条件。

2024-08-23

KDE图是一种统计数据可视化方法,它通过将数据点的可能性密度进行平滑拟合来展示数据的分布。在Python中,可以使用seaborn库中的kdeplot函数来创建KDE图。

以下是一个使用seaborn库中的kdeplot函数创建KDE图的简单示例:




import seaborn as sns
import numpy as np
 
# 生成模拟数据
data = np.random.normal(0, 1, size=100)
 
# 创建KDE图
sns.kdeplot(data, shade=True, color="Blue")
 
# 显示图形
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()

在这个例子中,我们首先导入了seabornnumpy库。然后,我们使用numpy生成了一个正态分布的模拟数据集。接下来,我们使用sns.kdeplot函数创建了一个KDE图,并通过参数shade=True让密度估计下方填上颜色,color="Blue"设置填充颜色。最后,我们使用matplotlib.pyplot显示了生成的图形。

2024-08-23



import json
 
# 读取JSON文件
def read_json_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        data = json.load(file)
    return data
 
# 处理JSON数据
def process_json_data(data):
    # 示例:打印每个用户的名字
    for user in data:
        print(user['name'])
 
# 主函数
def main():
    file_path = 'users.json'  # 假设有一个名为'users.json'的文件
    json_data = read_json_file(file_path)
    process_json_data(json_data)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个读取JSON文件的函数read_json_file,它打开一个文件,读取JSON内容,并将其解析为Python字典。然后定义了一个处理JSON数据的函数process_json_data,它遍历数据并进行处理,例如打印用户的名字。最后,在main函数中,我们调用了读取和处理的过程。这个例子展示了如何在Python中读取和处理JSON文件的基本方法。

2024-08-23

在Python中创建和使用虚拟环境的步骤如下:

  1. 首先确保你已经安装了Python和pip。
  2. 使用以下命令创建一个新的虚拟环境:

    
    
    
    python -m venv /path/to/new/virtual/environment

    替换/path/to/new/virtual/environment为你想要创建虚拟环境的目录和名称。

  3. 激活虚拟环境:

    • Windows:

      
      
      
      /path/to/new/virtual/environment/Scripts/activate
    • Unix or MacOS:

      
      
      
      source /path/to/new/virtual/environment/bin/activate

    注意:激活虚拟环境后,你会看到虚拟环境的名称出现在命令行提示符中。

  4. 在虚拟环境中,你可以使用pip安装新的包,它将不会影响系统的Python环境。
  5. 当你完成工作并想要退出虚拟环境时,可以使用以下命令:

    
    
    
    deactivate

以下是创建和使用虚拟环境的示例代码:




# 创建虚拟环境
python -m venv myenv
 
# 在Windows上激活虚拟环境
myenv\Scripts\activate
 
# 或者在Unix/MacOS上激活虚拟环境
source myenv/bin/activate
 
# 在虚拟环境中安装包
pip install requests
 
# 当完成工作时,退出虚拟环境
deactivate
2024-08-23

以下是一个使用Python语言和Turtle库绘制爱心的简单示例代码:




import turtle
 
# 设置屏幕
screen = turtle.Screen()
screen.bgcolor("black")
 
# 创建爱心的对象
heart = turtle.Turtle()
heart.speed(1)
heart.shape("turtle")
heart.color("red")
heart.penup()
 
# 移动到起始位置
heart.goto(0, 100)
heart.pendown()
 
# 绘制第一个心形曲线
for _ in range(200):
    heart.right(10)
    heart.forward(2)
    heart.left(50)
    heart.forward(1)
    heart.right(45)
 
# 绘制第二个心形曲线
heart.penup()
heart.goto(0, 100)
heart.pendown()
for _ in range(200):
    heart.right(10)
    heart.forward(2)
    heart.left(45)
    heart.forward(1)
    heart.right(50)
 
# 隐藏画笔
heart.hideturtle()
 
# 结束绘画
turtle.done()

运行这段代码,Python Turtle图形库将会弹出一个窗口,显示一个由线条构成的爱心图案。这个示例代码简洁明了,适合作为初学者学习Turtle绘图库的一个入门项目。

2024-08-23

pip是Python的包管理工具,用于安装和管理Python包。以下是一些常用的pip使用方法:

  1. 安装包



pip install packagename
  1. 安装特定版本的包



pip install packagename==1.0.0
  1. 升级包



pip install --upgrade packagename
  1. 卸载包



pip uninstall packagename
  1. 列出已安装的包



pip list
  1. 查看特定包的信息



pip show packagename
  1. 保存项目依赖到文件



pip freeze > requirements.txt
  1. 使用requirements.txt安装所有依赖



pip install -r requirements.txt
  1. 搜索包



pip search packagename
  1. 下载而不安装包



pip download packagename

注意:根据Python版本和环境,可能需要使用pip2pip3来管理特定版本的Python包。