《Python核心技术与实战》学习笔记

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动机

最近在极客时间上买了一个课程名字叫《Python核心技术与实战》。链接戳这里：https://time.geekbang.org/column/intro/176

我挺喜欢这种课程形式：一个业内比较资深的老师整理内容，然后找一个专业的声优再朗读一遍；文章中还有一些代码。我比较习惯上下班的时候听，这种碎片时间巩固下编程语言还是可以的。

不过后面感觉这个课程讲的不错，有些内容值得复习和深度阅读，因此开这篇笔记。

基础篇

01 | 如何逐步突破，成为Python高手？

02 | Jupyter Notebook为什么是现代Python的必学技术？

Jupyter Notebook的优点：

  • 整合所有的资源
  • 交互性编程体验
  • 零成本重现结果

03 | 列表和元组，到底用哪一个？

基础区别：

  • 列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable）。
  • 而元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或者改变（immutable).

04 | 字典、集合，你真的了解吗？

集合并不支持索引操作，因为集合本质上是一个哈希表，和列表不一样。

新版哈希表结构：

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Indices
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None | index | None | None | index | None | index ...
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Entries
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hash0   key0  value0
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hash1   key1  value1
---------------------
hash2   key2  value2
---------------------
        ...
---------------------

进阶篇

15 | Python对象的比较、拷贝

== VS is：

  • ==判断两个对象的值是否相等，执行a == b相当于是去执行a.__eq__(b)。
  • is比较两个对象的身份标识符是否相等。执行a is b等价于id(a) == id(b)

17 | 强大的装饰器

函数装饰器

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def my_decorator(func):
    @functools.wrap
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('wrapper of decorator')
        func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def greet():
    print('hello world')

greet()
  • @是语法糖@my_decorator就相当于前面的greet=my_decorator(greet)
  • 一般使用装饰器后，原函数的元信息会丢失。使用@functools.wrap帮助保留原函数的元信息。

类装饰器

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class Count:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.num_calls = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.num_calls += 1
        print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls))
        return self.func(*args, **kwargs)

@Count
def example():
    print("hello world")

example()

# 输出
num of calls is: 1
hello world

example()

# 输出
num of calls is: 2
hello world

...
  • @Count等价于example=Count(example)
  • 后面继续调用example()等于调用Count的__call__

18 | metaclass，是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯？

Meta的两种意思：

  • “Beyond”，例如技术词汇 metadata，意思是描述数据的超越数据；
  • “Change”，例如技术词汇 metamorphosis，意思是改变的形态。

即，metaclass具有超越变形特性。

YAMLObject源代码：

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class YAMLObjectMetaclass(type):
  def __init__(cls, name, bases, kwds):
    super(YAMLObjectMetaclass, cls).__init__(name, bases, kwds)
    if 'yaml_tag' in kwds and kwds['yaml_tag'] is not None:
      cls.yaml_loader.add_constructor(cls.yaml_tag, cls.from_yaml)

class YAMLObject(metaclass=YAMLObjectMetaclass):
  yaml_loader = Loader
  # 省略其余定义

在你定义任何YAMLObject子类时，Python会强行插入运行下面这段代码:

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cls.yaml_loader.add_constructor(cls.yaml_tag, cls.from_yaml)

原理

  • 所有Python的用户定义类都是type这个类的实例。
    • class MyClass: ... 等价于MyClass = type(classname, superclasses, attributedict)
    • type的__call__又会进一步调用：type.__new__(typeclass, classname, superclasses, attributedict)和type.__init__(class, classname, superclasses, attributedict)
  • metaclass是type的子类，通过重载type的__call__运算符，“超越变形”正常的类。

建议：metaclass用于框架层开发，不用在应用层开发。

19 | 深入理解迭代器和生成器

对象的抽象就是类，而对象的集合就是容器。所有的容器都是可迭代的（iterable）。

  • 可迭代对象（Iterable）：实现了__iter__，通过iter()函数可以返回一个迭代器。
  • 迭代器（Iterator）：实现了__next__，通过next()方法，要么获取容器的下一个对象，要么得到一个StopIteration错误。
  • 生成器（Generator）：生成器是懒人版的迭代器。外部程序在调用next(gen)时，进入生成器，直到yield处返回，生成器暂停；下次再调用next(gen)时，回到生成器继续执行直到下一处yield。

21 | Python并发编程之Futures

并发 vs 并行

  • 并发（Concurrency）：多个任务同时进行，但在具体的同一时刻只有一个任务在进行。应用于
    I/O 操作频繁的场景，比如你要从网站上下载多个文件，I/O 操作的时间可能会比 CPU
    运行处理的时间长得多。python中一般用threading和asyncio。
  • 并行（Parallelism）：多个任务是同一时刻、同时发生。更多应用于 CPU heavy
    的场景，比如 MapReduce
    中的并行计算，为了加快运行速度，一般会用多台机器、多个处理器来完成。python中一般用multi-processing。

Futures

Python 中的 Futures 模块，位于 concurrent.futures 和 asyncio
中，它们都表示带有延迟的操作。

future = xxx.submit(func)：future一般通过某个类的submit方法生成。

future的重要方法：

  • done()：表示相对应的操作是否完成，会立即返回结果。
  • add_done_callback(fn)：表示future完成后，回调函数fn会被执行。
  • result()：表示当future完成后，返回其对应的结果或异常。
  • as_completed(fs)：给定的future迭代器fs，在其完成后，返回完成后的迭代器。

22 | 并发编程之Asyncio

多线程的缺点

  • 多线程运行过程容易被打断，出现资源竞争的现象；
  • 线程切换本身存在一定的损耗，线程数不能无限增加。

sync vs. async

  • 同步是指操作一个接一个执行（按顺序，等待上一个操作完成）。
  • 异步是指不同的操作间可以互相交替执行。（交替，上一个操作如果被block，可以不等待，先执行）

asyncio工作原理

  • 单线程，即主线程。
  • 可以进行任务（对应特殊的future对象）切换。
  • 不同的任务，被一个event loop对象控制，控制逻辑：
    • 维护两个任务状态列表：1.预备状态任务列表，该列表的任务目前随时准备开始运行；2.等待状态任务列表，该列表的任务已经运行但正在等待外部操作完成（比如IO）。
    • 控制权：
      • event loop选择task开始运行。
      • task运行直到结束或者等待。
      • event loop根据task是结束还是等待，更新维护的两个状态列表，结束则放入预备状态列表，等待则放入等待状态列表。然后再次选择下一个要运行的task。

ayncio用法

async和await关键字是asyncio最新写法，表示这个语句 / 函数是 non-block 的。async关键字定义一个协程（函数或者对象），await关键字用于挂起阻塞的异步调用接口。如果一个对象可以在await语句中使用，那么它就是awaitables对象，有三种主要类型: coroutines , Task 和 Future.

asyncio.run()是python3.7才引入的，老版本等价代码：

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loop = asyncio.get_event_loop()
try:
    loop.run_until_complete(coro)
finally:
    loop.close()

24 | 带你解析 Python 垃圾回收机制

sys.getrefcount()函数可以查看一个对象的引用次数，该函数本身也会引入一次计数。

可以显式调用gc.collect()，来启动垃圾回收。Python
使用标记清除（mark-sweep）算法和分代收集（generational），来启用针对循环引用的自动垃圾回收。

规范篇

29 | 巧用上下文管理器和With语句精简代码

基于类的上下文管理器

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class FileManager:
    def __init__(self, name, mode):
        print('calling __init__ method')
        self.name = name
        self.mode = mode 
        self.file = None
        
    def __enter__(self):
        print('calling __enter__ method')
        self.file = open(self.name, self.mode)
        return self.file


    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('calling __exit__ method')
        if self.file:
            self.file.close()
            
with FileManager('test.txt', 'w') as f:
    print('ready to write to file')
    f.write('hello world')
    
## 输出
# calling __init__ method
# calling __enter__ method
# ready to write to file
# calling __exit__ method

基于生成器的上下文管理器：

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from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def file_manager(name, mode):
    try:
        f = open(name, mode)
        yield f
    finally:
        f.close()
        
with file_manager('test.txt', 'w') as f:
    f.write('hello world')
  • 基于类的上下文管理器更加 flexible，适用于大型的系统开发；
  • 而基于生成器的上下文管理器更加方便、简洁，适用于中小型程序。

量化交易实战篇

33 | 带你初探量化世界

  • 程序化交易：它通常用计算机程序代替交易员，来具体执行金融产品的买卖。比如，一个基金经理需要卖出大量股票。如果直接挂一个大的卖单，可能会影响市场，那就用计算机程序拆分成小单慢慢执行。量化交易的下层通常是程序交易。

  • 算法交易：通常用于高频交易中。它指的是，通过算法快速判定买卖的时间点，快速买卖多个产品。

  • 量化交易：通常是指使用数学、统计甚至机器学习的方法，去找寻合适的买卖时机。所以，在这个维度的定义之下，算法交易、高频交易还有统计套利都可以算作量化交易。

  • 盈透证券：提供支持股票、期权的行情数据获取和交易的接口。

  • Gemini、OKCoin（交易所）：提供进行数字货币行情获取和交易的接口。

一个基本的交易系统包括：

  • 行情模块：获取市场的行情数据，负责获取交易账户的状态。
  • 策略模块：订阅市场的数据，根据设定的算法发出买、卖指令给执行模块。
  • 执行模块：接受并把策略模块发过来的买、卖指令封装并转发到交易所；同时，监督并确保策略买卖的完整执行。
  • 回测系统：模拟检测当前的策略。

34 | RESTful & Socket: 搭建交易执行层核心

REST 的全称是表征层状态转移（REpresentational State Transfer）。实质可以理解为：通过 URL 定位资源，用 GET、POST、PUT、DELETE 等动词来描述操作。每个 REST 请求都是独立的，不需要服务器在会话（Session）中缓存中间状态来完成这个请求，即无状态。

  • maker：挂单者。
  • taker：吃单者。
  • 买（buy）：用美元买入比特币的行为。
  • 卖（sell）：用比特币换取美元的行为。
  • 市价单（market order）：给交易所一个方向（买或者卖）和一个数量，交易所把给定数量的美元（或者比特币）换成比特币（或者美元）的单子。
  • 限价单（limit order）：给交易所一个价格、一个方向（买或者卖）和一个数量，交易所在价格达到给定价格的时候，把给定数量的美元（或者比特币）换成比特币（或者美元）的单子。

35 | RESTful & Socket: 行情数据对接和抓取

交易所主要有两种行情数据：委托账本（Order Book）和活动行情（Tick data）。

WebSocket 是一种在单个 TCP/TSL 连接上，进行全双工、双向通信的协议。WebSocket 可以让客户端与服务器之间的数据交换变得更加简单高效，服务端也可以主动向客户端推送数据。在 WebSocket API 中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以直接创建持久性的连接，并进行双向数据传输。

行情模块可以使用Gemini提供的两种Websocket接口：

  • public：公开orderbook，每个人都能看到的当前挂单价和深度。
  • private：个人订单被执行等变动的通知。

36 | Pandas & Numpy: 策略与回测系统

OHLCV 数据：开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close），还有一个成交量（Volume）。

常见的两类回测框架：

  • 向量化回测框架：通常基于 Pandas+Numpy 来自己搭建计算核心；后端则是用 MySQL 或者 MongoDB 作为源。这种框架通过 Pandas+Numpy 对 OHLC 数组进行向量运算，可以在较长的历史数据上进行回测。不过，因为这类框架一般只用 OHLC，所以模拟会比较粗糙。
  • 事件驱动型回测框架：本质上是针对每一个 tick 的变动或者 orderbook 的变动生成事件；然后，再把一个个事件交给策略进行执行。因此，虽然它的拓展性很强，可以允许更加灵活的策略，但回测速度是很慢的。

成熟的回测框架：

  • Zipline，就是一个热门的事件驱动型回测框架，背后有大型社区和文档的支持。
  • PyAlgoTrade 也是事件驱动的回测框架，文档相对完整，整合了知名的技术分析（Techique Analysis）库 TA-Lib。在速度和灵活方面，它比 Zipline 强。不过，它的一大硬伤是不支持 Pandas 的模块和对象。

37 | Kafka & ZMQ：自动化交易流水线

中间件，是将技术底层工具和应用层进行连接的组件。

简而言之，消息队列就是一个临时存放消息的容器，有人向消息队列中推送消息；有人则监听消息队列，发现新消息就会取走。根据我们刚刚对中间件的解释，清晰可见，消息队列也是一种中间件。

市面上使用较多的消息队列有 RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、ZMQ 等。