从顺势而为向道法自然

近来对之前进行过一些反思和自我批评,才发现要在资本市场中长久的生存并取得优秀的成绩,必须提升自己的认知:交易应该基于自然法则。
除了技术所能揭示的循环理念之外,更重要的是要结合道:道,其实应该是一种概率。
在低买高买的自然循环法则中,要提升低买高卖的概率,除了对循环的势进行有限的认知之外;更应该从道的概率上去把握交易的精髓。显然,根据质地选择优秀的成长型企业,可以显著的提高概率,甚至具有弥补因势偏差导致的差错。这是令人既费解又明了的事情。
费解是错了就是错了,如何将错就错反败为胜?
明了是其实市场总体是螺旋上升的,在足够长的时间内,生长的动力总会让人觉着之前的小错虽然难免但依然不会阻挠长久的发展。
所以,对于交易而言,变幻莫测的势永远无法被人彻底解开,把握势的难度因为其概率没有一个普遍的法则,永远处于因势利导之中而让人面临难以避免的不确定性。但道即可让一个阶段的不确定在一个更长的尺度内变得相对确定。

内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
<think>嗯,用户问的是“顺势而为”,在Python编程中需要解释这个概念。首先得确定用户指的是编程中的某种设计模式或编程思想,还是其他领域的术语。不过结合用户之前的问题,可能是指设计模式中的某种策略,比如遵循现有框架或库的设计,或者利用语言特性来编写更高效的代码。 首先,需要明确“顺势而为”在编程中的含义。可能是指根据Python的动态特性、鸭子类型等,利用现有的工具和库,而不是强对抗语言的设计。例如,使用生成器处理大数据,而不是手动管理迭代,或者利用装饰器来增强函数功能,而不是重复代码。 接下来,要给出具体的例子。比如,使用列表推导式而不是传统的循环,这样代码更简洁高效。或者利用上下文管理器处理资源,确保资源的正确释放。这些做法都是“顺势而为”,遵循Python的最佳实践。 然后,解释每个例子的原因。比如,列表推导式在Python中经过优化,执速度可能更快,代码更易读。上下文管理器利用了Python的with语句,自动处理异常和资源清理,避免资源泄漏。 可能还需要提到动态类型和鸭子类型,即关注对象的为而非类型,这样代码更灵活,适应不同的输入类型,只要它们具备所需的方法或属性。 最后,总结“顺势而为”的优势,比如提高开发效率,减少错误,代码更简洁易维护。再提出相关问题,比如Pythonic编程的特点、生成器的应用场景、上下文管理器的作用等,帮助用户深入理解。</think><< 在Python编程中,“顺势而为”通常指遵循Python的设计哲学和语言特性,利用其动态类型、简洁语法和丰富的内置功能来高效解决问题。以下是具体体现和代码示例: **1. 利用动态类型和鸭子类型(Duck Typing)** Python不强制类型检查,而是关注对象的为。例如,只要对象实现了`__len__`方法,就可以被当作可计算长度的对象: ```python def get_length(obj): return len(obj) # 不关心obj的具体类型,只需有__len__方法 print(get_length([1, 2, 3])) # 输出3 print(get_length("hello")) # 输出5 print(get_length({"a": 1, "b": 2})) # 输出2 ``` **原因**:Python通过鸭子类型实现多态,代码更灵活。 **2. 使用生成器处理大数据** 避免一次性加载所有数据到内存,用生成器按需生成: ```python def large_data_generator(): for i in range(10**6): yield i # 逐项处理,内存友好 for num in large_data_generator(): print(num, end=' ') if num >= 10: # 示例中仅输出前11个 break ``` **原因**:生成器通过`yield`惰性计算,节省内存。 **3. 使用上下文管理器管理资源** 通过`with`语句自动处理文件、锁等资源: ```python with open("test.txt", "w") as f: f.write("Hello, World!") # 文件自动关闭,无需手动调用f.close() ``` **原因**:上下文管理器确保资源释放,避免泄漏。 **4. 利用列表推导式简化代码** 替代传统循环,代码更简洁: ```python squares = [x**2 for x in range(10)] # [0, 1, 4, ..., 81] ``` **原因**:列表推导式经过优化,可读性高且执效率较好。 **总结**: “顺势而为”的核心是**遵循Pythonic原则**(如“简单优于复杂”),充分利用语言特性(动态类型、迭代器、装饰器等)编写简洁、高效的代码,而非对抗语言设计。
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