COMP62421 Querying Data on the Web Coursework Manual

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原创最新推荐文章于 2026-11-10 07:06:59 发布 228 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Pandas入门教程（二十二）：股票数据分析实战——yfinance 获取数据、技术指标与收益率分析把 Pandas 用在真实场景，才能体会它的价值。本文以茅台股票为例，用 yfinance 获取历史行情，完成缺失值处理与列筛选，绘制收盘价曲线，计算 SMA 移动平均线与 RSI 相对强弱指数，并通过日收益率、累计收益率和波动率完成完整的量化分析流程。阅读详情

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如何处理动态语言（Python / JS）的“隐形”调用链？本文揭示动态语言（Python/JS）中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题，提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制，分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径，将动态边合并至静态图谱，并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明，该方法可显著提升图谱覆盖率，实现“结构+行为”双视角理解代码，为MCP与Rerank系统提供可靠支持。阅读详情

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作为系列收官，本篇把前 29 篇的知识点合成一个能直接用的命令行工具"我的工具盒"：计算器（用 ast 解析表达式，不碰 eval）、单位换算与温度转换（一张换算表 + 特例分支）、记账与分类统计（Decimal + JSON 持久化）、以及用"字典当命令表"把菜单和业务逻辑解耦的主循环。文中对比了 eval 的安全隐患与 ast 白名单的做法，解释了 lambda 闭包在字典里的写法与晚绑定陷阱，并在最后给出整个系列的知识地图，把变量、数据结构、控制流、函数、类、异常、文件、标准库八块内容对应到具体篇目。

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