【python challenge】Level2

关于Python中使用PyTdx模块,获取股票行情数据的方法 是一个Python行情数据接口,可以用于读取通达信的股票数据。PyTdx是纯Python实现的,不需要引入动态连接库,支持Python 2.7+和3.5+,以及全平台Windows/MacOS/Linux。PyTdx可以提供线程安全接口调用,实现心跳包机制,支持多连接构成的连接池机制和failover处理机制,以保证稳定性。PyTdx提供了等功能的接口实现。安装PyTdx可以使用命令。****3.,每个列表由,0代表中小板,1代表主板的股票,2代表查看北交所的股票。 阅读详情

分析

题目说的是识别字符,字符可能在图片的书上,可能在页面的源码里面。机智的我马上按了个F12,发现一大堆混乱的字符,要求就是从中找出稀有的字符,智商感人的我还对所有出现字符的次数排了个序~~~,其实只要判断是a-z的字符把他拼起来就是了。

领略下我的智商吧~

dict_count = {}
for ind, ch in enumerate(mess_str):
    if dict_count.get(ord(ch)):
        dict_count[ord(ch)] += 1
    else:
        dict_count[ord(ch)] = 1

heap = []
char_str = ""
for ch_int, count in dict_count.items():
    heapq.heappush(heap, (count, ch_int))
    # 下面输出了结果,感觉就是字符拼起来就好才加的~
    if ord('a') <= ch_int <= ord('z'): 
        char_str += chr(ch_int)

print(char_str)
res = [heapq.heappop(heap) for i in range(len(heap))]
print(res)
res_str = "".join(chr(va[1]) for va in res)
print(res_str)

Learn

智商感人也是有好处的,heapq模块技能点Get!!!
heapq:python中的堆模块,可以很容易的实现优先队列,求最大N个元素,最小N个元素。嘛,这本来就是堆的最简单应用

基本接口:
  • heappush : 进堆
  • heappop : 最小值出堆
  • heappushpop : 新元素进堆,然后再最小值出堆,相当于前面两个接口的组合
  • heapify : 把一个列表转化成堆
  • heapreplace : 先出堆,再进堆,保持堆大小,和pushpop顺序不一样哦,相比分步调用更有效率
  • nlargest : 返回最大N个元素
  • nsmallest : 返回最小N个元素
  • merge : 这就有点复杂了,merge的工作是合并多个可枚举的数据,并维持堆属性。有3个参数(*iterables, key=None, reverse=None)其中key和reverse是在3.5之后才添加的。
    • key:是个函数返回用于对列表数据处理返回用于比较的值
    • reverse:是个布尔值,如果设置为true那么所有比较结果将反转。

ref:
[-] python heapq文档

做量化没有实时数据怎么行?我找到一个超级好用的Python库,速度还贼快! 今天咱们介绍了 pytdx 这个神奇的库,重点包括:✅ 安装 pytdx✅ 连接 TDX 服务器✅ 获取实时行情数据✅ 获取 K 线数据✅ 获取分笔成交数据总之,pytdx 是一个速度快、免费、易用的量化利器,适合 A 股量化交易的同学们使用。如果你还在为数据发愁,赶紧试试吧!🚀顺手再看就是对花姐最大的支持,期待你的关注。 阅读详情

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