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Python(pycharm)在wind

1.0 首先了解Python中与pycharm,windows交互的模块(这二个模块可以避免出现路径错误的问题) sys模块 (侧重Python与pycharm...

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使用Python boto3上传Wind

为什么要创建终端节点,把VPC和S3管理起来呢?如果不将VPC和S3通过终端节点管理起来,那么VPC中EC2实例访问S3存储桶是通过公共网络的;一旦关联...

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    Wind的实时行情API使用

    很久以前用过Wind的实时行情接口,最近又要开始用的时候,居然一下子忘记怎么用了。所以写个文章做个记录,毕竟网上也没有人写过这个。         Wind的实时行情是通过回调函数来实现的。也就是大框架下,我们是让主程序一直while循环,然后有新的行情到来的时候,wind的API会自动调用我们写好的回调函数。 在新的行情到来的时候,wind会自动把新的行情数据传递给我们的回调函数,我们的函数要做的事情就是解析一下回调函数中的数据,并实现自己想要的功能。这里,笔者的例子是有两个股票,所以逻辑会稍微复杂一点。 建议大家可以自行调试,获得wind传入的数据结构,然后编写获取数据的函数和处理的代码。

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    python3使用ctypes在wind

    python3使用ctypes在windows中访问C和C++动态链接库函数示例 这是我们的第一个示例,我们尽量简单,不传参,不返回,不访问其他的动态链接库 一...

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    Wind开放疫情数据:三行代码,轻松搞定!

    万得作为中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业,迅速组织相关人员日夜奋战,第一时间在Wind金融终端移动端和电脑端同步上线了「疫情信息地图」。 具体查看地址: http://wx.wind.com.cn/unitedweb/cmsapp/Sites/sariInfo/message.html?

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    C、D、E、F等等,如何将多个合成一个

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    使用Python批量下载Wind数据库中的PDF报告

    背景 最近小编出于工作需要,准备在Wind金融数据终端批量下载上市公司2019年第一季度业绩预告。通过相关的条件检索,发现其相关数据有近百条。 由于Wind金融数据终端目前并不支持批量下载公司公告(只能逐个点击链接后下载pdf格式的公告)。 解决方案 小编在这里将介绍利用Python网络爬虫这一利器,来解决Wind数据库中批量下载公告的问题。 批量下载的思路是:Wind金融数据库仅仅提供以Excel/CSV格式保存的url链接(见下图,数据),因此本文将通过解析url链接去获取上市企业的公告文本(pdf格式)。 ?

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    Wind分布式游戏服务器引擎的实现

    Wind分布式游戏服务器引擎的实现 Wind是一款面向云的高性能、高效率以及高扩展性的大型分布式游戏服务器引擎。 Wind利用Python语言的简洁语法以及丰富的生态库来提高游戏业务的开发效率,针对一些对性能有要求的游戏业务功能(如实时战斗功能),Wind利用Golang的高并发特性来保证服务的高性能,同时Wind https://github.com/ferris1/wind Wind是游戏服务器界首次结合go与python优点的服务器,如果Wind能解决你的问题的话,希望能帮Wind点个Star,如果不能解决大家的问题的话 本文是Wind服务器引擎设计与实现系列的第一篇 1:Wind单服务引擎功能的设计与实现 2:Wind分布式集群功能的设计与实现(待更新) 3:Wind服务云部署功能的设计与实现(待更新) Wind单机引擎功能的设计与实现 本篇文章主要介绍Wind的出现背景,Wind要解决什么问题,以及Wind的设计和服务器引擎实现方案。

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    英特尔欲出售旗下软件部门Wind River | 热点

    据外媒报道,英特尔准备将其Wind River Systems软件部门出售给金融巨头TPG,交易价格尚未对外公布。 该芯片制造商在2009年斥资8.84亿美元收购了Wind River Systems. Wind River在英特尔旗下主要负责开发嵌入式操作系统、飞行器和工业机器人软件。 Wind River在多年的发展中,打造了一套实时操作系统,主要用于保障重要基础设施的安全。其产品和解决方案能够让工程师、开发者、生产者和系统整合者打造智能化联网设备、传感器、网关和网络。 据悉,出售Wind River的协议将会在2018年第二季度完成交割。在出售后,Wind River将继续由总裁吉姆·道格拉斯和现在管理团队领导。 而Wind River是市场的领导者,拥有强大的产品组合,因而能够从这些趋势中收益。TPG对Wind River作为一家独立公司的发展前景很看好,并计划加大投资力度,促进其进一步发展。

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    NumPy (下)

    重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度

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    ERA5再分析数据、GPM L3降水数据下载

    气象学家公众号分发的ERA5数据分为两部分: ERA5常规变量再分析数据,11TB左右 ERA5-land陆面高分辨率再分析数据,16TB左右 另外,GPM L3降水数据半小时/逐日的已上传至百度云( 针对气象学家公众号已分发数据的修正数据已经上传到百度云了。 (仅限于气象学家公众号分发的数据) 链接:https://pan.baidu.com/s/1vjnLt2ZVMkQMiqdwfR098w 提取码:nt24 复制这段内容后打开百度网手机App,操作更方便哦 10m_u_component_of_wind 10m_v_component_of_wind surface_pressure MSLP mean_wave_direction peak_wave_period mean_wave_period significant_height_of_wind_waves mean_direction_of_wind_waves

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    ECMWF ERA5气象再分析数据

    land陆面高分辨率中国区域再分析数据,34TB左右 (更新完成) ERA5-land陆面高分辨率全球区域(4个变量)再分析数据,18TB 1.ERA5常规变量属性: 数据大小:16.5 TB (4块5TB拷贝 10m_u_component_of_wind 10m_v_component_of_wind surface_pressure MSLP pageId=82870405#ERA5:datadocumentation-Table7 3.ERA5-LAND变量属性: 数据大小:~35TB (2块18TB拷贝) 数据格式:NetCDF (.nc cds.climate.copernicus.eu/api/v2/terms/static/licence-to-use-copernicus-products.pdf 由于数据量太大,目前仅支持硬盘拷贝,暂不支持百度云分享 另外,GPM L3降水数据半小时/逐日的已上传至百度云(~4TB)可免费获取。

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    ECMWF ERA5再分析数据共享

    目前仅支持硬盘拷贝,暂不支持百度云分享。 如需自备硬盘拷贝,采取邮寄方式获取;数据详情请看后文 2.已下载部分变量属性: 数据大小:11 TB (推荐单块12TB或者3块5TB拷贝) 数据格式:NetCDF (.nc) 存储方式:不同变量分开存放 10m_u_component_of_wind 10m_v_component_of_wind surface_pressure MSLP mean_wave_direction peak_wave_period mean_wave_period significant_height_of_wind_waves mean_direction_of_wind_waves 之前22个变量2020.10.1-2021.1.31的更新数据已分享在百度云

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    ERA5再分析数据、GPM L3降水数据下载(27TB、4TB)

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    NumPy (上)

    学习 numpy 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则,既然把数组当对象,我们就按着数组的创建、数组的存载、数组的获取、数组的变形、和数组的计算来 NumPy,目录如下: ?

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    NumPy (下)

    重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度

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    玩了股票,还学了 Python

    历史数据均免费来自于网络 Wind免费个人接口 TuShare(TuSharePro) 通达信 实微信提醒及交互 一键挂机 全自动交易 模拟交易,支持9个模拟账号 实和回测共用同一策略代码,支持tick 和分钟级别 实策略编写模板 选股策略编写模板 自动下载历史数据到MongoDB数据库 股票代码表 交易日数据 个股,指数和ETF历史日线数据 个股和ETF历史分笔数据 集成基本的统计功能 实单账户多策略 image.png 银河证券,由于官网最新版可能做了防程序控制界面,请到这儿安装PC客户端 同花顺,由于官网最新版可能做了防程序控制界面,请到这儿安装通用版同花顺 安装Wind个人免费Python接口 (Windows, 可选) 若不安装Wind接口,股票代码表,交易日数据和历史日线数据将使用TuShare接口。 并且Wind的复权因子数据比较准确,建议安装Wind。但Wind的接口对数据流量有限制。 或者你可以使用TuSharePro,请到这儿注册自己的token。

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    ECMWF ERA5再分析数据共享(ERA-Land全变量16TB数据更新中)

    2.已下载部分变量属性: 数据大小:11 TB (推荐单块12TB或者3块5TB拷贝) 数据格式:NetCDF (.nc) 存储方式:不同变量分开存放,每天1个文件(24时次) 时间:1979.1.1 v_component_of_wind geopotential convective_precipitation large_scale_precipitation Total_Precipitation 10m_u_component_of_wind 10m_v_component_of_wind surface_pressure MSLP mean_wave_direction peak_wave_period mean_wave_period significant_height_of_wind_waves mean_direction_of_wind_waves 之前22个变量2020.10.1-2021.1.31的更新数据已分享在百度云

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    (reduce)

    item是上一次的运行结果,故有b(cur, ...rest), ...rest)的操作 总之,遇到遍历一个数据结构最后生成一个或多个结果(多个结果res用一个对象多个属性表示)的情况,那就用reduce它就是了

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