鸭梨的博客

【代码】FastAPI 试卷。

基于MECE原则对pandas。

pickle是 Python 中用于对象序列化和反序列化的核心模块，与 Python 语言紧密集成。它简单易用，但需要注意安全性和兼容性问题。在实际开发中，可以根据需求选择合适的序列化工具。

• 如果只需要返回一个静态 HTML 文件，使用。

找个在线网站渲染吧 写个web应用还是有点麻烦。

Mermaid 是一个强大且易于使用的图表生成工具，特别适合需要将图表嵌入文档的场景。它的文本驱动特性使得图表易于维护和版本控制，是开发者和文档编写者的好帮手。

在Python中，异常处理是用于处理程序运行时可能出现的错误或异常情况的一种机制。通过异常处理，可以捕获并处理这些错误，从而避免程序崩溃，并提高程序的健壮性。Python中的异常处理主要通过、、和语句来实现。2. 块块包含可能会引发异常的代码。如果在块中的代码引发了异常，程序会立即跳转到相应的块。块用于捕获并处理特定的异常。可以指定要捕获的异常类型，并在捕获到异常时执行相应的处理代码。可以捕获多个异常：也可以捕获所有异常：4. 块块中的代码只有在块中的代码没有引发任何异常时才会执行。5.

命令行参数的优先级高于代码中的配置。如果希望明确使用某个端口，建议直接在命令行中指定，例如：uvicorn app:app --reload --port 8000这样可以避免代码和命令行配置冲突，也更方便在不同环境中灵活调整。

如果你只需要值，使用。如果你需要索引和值，使用items()。如果你需要对每个元素应用一个函数，使用apply()。根据你的需求选择合适的方法来遍历Series。

Series构造函数非常灵活，允许你从多种数据源创建Series对象，并且可以通过参数控制索引、数据类型和名称等属性。理解这些参数的使用方法对于高效地使用pandas库非常重要。

单个Series：可以直接使用to_frame()或转换为DataFrame，无需字典。多个Series：可以使用或直接传入多个Series构建DataFrame，字典是可选的。选择哪种方法取决于你的具体需求和个人偏好。如果你只有一个Series，推荐使用to_frame()；如果有多个Series，推荐使用或直接传入多个Series。

【代码】Dataframe 索引与列名辨析。

因为行中的数据可能包含不同的数据类型。例如，一行可能包含一个整数、一个字符串和一个浮点数。因此，行的数据类型可能不一致，这与。，因为列中的数据具有相同的数据类型（例如，整型、浮点型、字符串等）。这种情况下，Pandas 会将行数据转换为一个。，但其中的数据类型可能会被强制转换为一个通用的类型（通常是。，因为它包含了不同类型的数据（整数、字符串和浮点数）。不过，Pandas 仍然提供了一种方式来将行表示为。组成的二维数据结构。类型），以容纳不同的数据类型。的定义（单一数据类型）不符。在 Pandas 中，

在 Pandas 中，是一个一维的、带标签的数组结构，它是 Pandas 中最基本的数据结构之一。理解 Series 的本质对于掌握 Pandas 至关重要。

方法适用场景性能备注iterrows()逐行遍历，小规模数据低返回 Series逐行遍历，中等规模数据中返回命名元组items()按列遍历中返回列名和列数据apply()批量操作行或列中高灵活，适合复杂操作直接遍历不推荐低无法访问列名向量化操作高性能操作，推荐高避免显式遍历根据数据规模和需求选择合适的方法，优先考虑向量化操作和apply()。

按需生成值。生成器通过yield关键字实现值的生成，并在生成后暂停执行，直到下一次请求值时才继续生成。这种“生成值”的特性使得生成器在内存效率、延迟计算和无限序列等方面具有显著优势，因此它被称为“生成器”。

yield是 Python 中用于定义生成器的关键字。生成器提供了一种高效的方式来处理大量数据或延迟计算。通过yield，生成器函数可以在每次生成一个值后暂停执行，并在下次调用时继续执行。生成器表达式、状态保存、异常处理和返回值等特性使得生成器在 Python 编程中非常强大和灵活。

推送动量前20的ETF。

id: intname: strage: int在这个例子中，我们定义了一个Userid（整数）、name（字符串）和age（整数）。你可以通过@validator装饰器定义自定义验证器。id: intname: strage: inttry:print(e)agePydantic 是一个功能强大且易于使用的库，适用于数据验证和设置管理。通过定义数据模型，你可以确保数据的正确性和一致性。Pydantic 还支持嵌套模型、自定义验证器等高级功能，适合处理复杂的数据结构。

FastAPI 是一个功能强大且易于使用的框架，适合构建高性能的 API。它结合了类型提示、自动文档生成、数据验证和异步支持，使得开发过程更加高效和愉快。通过以上步骤，你可以快速入门并开始构建自己的 API。

【代码】用Fastapi写个ETF计算应用。

是一个简单而强大的工具，用于设置全局环境变量。它适用于需要系统范围内共享的环境变量配置。如果你只需要为当前用户设置环境变量，可以使用~/.bashrc或；如果需要更灵活的管理方式，可以使用或直接在代码中设置环境变量。

上证3000点以下买入沪深300ETF 3300点以后卖出 买入债券ETF。

通过以上多种方法和技巧，我们可以灵活地处理列表嵌套元组的循环问题。每种方法都有其适用的场景和优缺点，选择合适的方法取决于具体的需求和数据结构。无论是简单的遍历、复杂的处理还是性能优化，Python提供了丰富的工具和语法支持，使得循环列表嵌套元组变得高效且易于实现。希望这些内容能够帮助你更好地理解和应用这一知识点！

Python 元组（tuple）是一种有序的、不可变的数据结构，广泛应用于各种编程场景。以下是元组的主要用途和优势：2. 作为函数的返回值多值返回：函数可以通过元组一次性返回多个值。适用场景：当你需要同时返回多个计算结果时，使用元组非常方便。3. 作为字典的键可哈希性：由于元组是不可变的，它可以作为字典的键，而列表不能。适用场景：当你需要使用多个值作为字典的键时，元组非常有用。4. 存储异构数据多样化数据：元组可以存储不同类型的数据（如整数、字符串、浮点数等）。适用

-add-data是 PyInstaller 中一个非常有用的选项，允许你将额外的文件或目录包含在生成的可执行文件中。通过结合，你可以在运行时访问这些资源文件，从而确保你的应用程序在打包后仍然能够正常工作。

property：适用于简单的属性校验，代码简洁易懂。描述符：适用于更复杂的属性校验，可以在类级别定义属性的行为。数据类：适用于需要快速定义带有属性校验的类，代码更加简洁。

raise ValueError(f"长度超过class LengthValidator : def __init__(self , max_len) : self . max_len = max_len def __set__(self , instance , value) : if len(value) > self . max_len : raise ValueError(f"长度超过 {

Python 的slice功能简洁而强大，适用于多种场景。通过理解其语法、实现机制和内存管理方式，可以更高效地使用slice进行数据处理和编程。

Python的内置函数覆盖了从基本操作到复杂任务的各种需求。掌握这些函数能够显著提高编程效率和代码简洁性。建议在实际编程中多加实践，以便更好地理解和运用这些强大的工具。

是 Python 中一个强大且灵活的工具，广泛应用于类型检查、动态类型判断以及面向对象编程中。通过合理使用，我们可以编写出更加健壮和可维护的代码。

是 Python 中一个强大且灵活的工具，广泛应用于类型检查、动态类型判断以及面向对象编程中。通过合理使用，我们可以编写出更加健壮和可维护的代码。

Python描述符是一种强大而灵活的机制，允许开发者自定义属性访问行为。通过实现描述符协议，可以实现复杂的属性逻辑，如缓存、类型检查和验证。尽管描述符具有较高的灵活性和代码复用性，但在简单场景下可能会显得过于复杂。理解描述符的工作原理及其应用场景，有助于编写更高效和可维护的代码。

Pandas 的访问器是通过类实现的，它们被动态地附加到 DataFrame 或 Series 对象上。访问器的主要作用是为特定类型的数据（如字符串、日期时间、分类数据等）提供一组专用的方法和属性。访问器用途str字符串操作dt日期时间操作cat分类数据操作plot数据可视化sparse稀疏数据操作struct结构化数据操作list列表数据操作Pandas 中的访问器是一种非常强大的工具，能够帮助用户高效地处理不同类型的数据。通过strdtcat。

pandas的str属性为处理字符串数据提供了强大的工具集，能够轻松地进行各种字符串操作。无论是简单的字符串转换，还是复杂的正则表达式匹配，str属性都能胜任。通过熟练掌握这些方法，你可以更高效地处理和分析文本数据。

链式操作的本质是通过方法返回值的巧妙设计，将多个操作串联起来，形成一个流畅的操作序列。这种方法不仅提高了代码的简洁性和可读性，还在许多实际应用中发挥了重要作用。然而，在实际应用中也需要注意链式的长度和可读性，以避免过度复杂化代码。

语法糖（Syntactic Sugar）是编程语言中的一种简化机制，它通过提供更简洁、更直观的语法形式，使得代码更容易编写和阅读，但并不会改变程序的核心功能或逻辑。语法糖的本质是语言设计者为了提高开发效率而提供的便利。在 Pandas 中，括号语法（如）就是一种典型的语法糖。它简化了对数据框（DataFrame）或序列（Series）的操作，使得用户无需调用显式的函数或方法即可完成常见的数据选择和操作。Pandas 中的括号语法是一种基于 Python 属性访问机制的语法糖，其核心实现依赖于方法。

DataFrame类的__init__方法提供了灵活的方式来创建 DataFrame 对象。通过不同的参数组合，用户可以根据需要定制 DataFrame 的结构和内容。希望这些示例和解释能帮助你更好地理解和使用DataFrame类的初始化方法。

Union 类型在 Python 中是一个非常有用的工具，特别是在需要处理多种类型的情况时。通过合理使用 Union 类型，可以使代码更具可读性和维护性。

匿名函数是一种没有名称的函数，而Lambda函数是Python中实现匿名函数的一种方式。它们在简化代码和提高效率方面非常有用，但也有其局限性。合理选择使用场景，可以提升代码的可读性和维护性。