Jacky Liu's Blog
用来画股票 K线图 的 Python 脚本
---- <补记>:
最新的在这里： 用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (四)
下一篇在这里： 用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (三)
---- 花了 20 个小时左右的时间才从新浪下载完复权日线数据，把复权日线表建起来。这速度也太慢了，还有首次下载网页失败的比例居然这么高，一定有问题，印象中以前不是这么慢的，下载几千只股票的数据也只有几十个页面会首次下载失败吧。但昨天晚上更新最新数据的时候把下载任务之间的延迟扩大了一些，好像好一些，速度还可以，而且失败率不高。我开的是 5 个线程，下载页面之间的间隔是 0.2 ~ 0.3 秒。
---- 另外，把那个画 K 线图的脚本贴出来。这个脚本是通过研究 Matplotlib 官网里的示例并且借助 Google，用大概 1 周的时间改出来的。简单介绍一下:
1. 由两个子图（subplot）构成，上面一个显示价格（K 线），下面一个显示成交量。
2. K 线子图可以使用线性坐标或者对数坐标（由 Plot() 函数第三个参数控制）。使用线性坐标的时候，每个单位价格区间所占高度是固定的；使用对数坐标的时候，每个单位涨幅区间（比如 10%）所占高度是固定的。成交量子图的高度总是固定，不论成交量数值大小。
3. 对 X 轴来说，每根 K 线的宽度固定，整个图形的宽度决定于行情的天数。只要把行情数据文件作为参数传递过去就可以，图片尺寸由程序自主计算。
4. 另外，figdpi 这个变量控制图片的分辨率（解析度），可以随意调大调小。上一篇文章里贴的图使用的 dpi 值是 300。另外，X 轴和 Y 轴上的坐标点也是程序自主决定的。
---- 整个脚本还是一个 work-in-progress，目前的局限主要在于使用对数坐标时，Y 轴坐标点的确定。前一篇里所贴的那个图，可以看见价格上限在 20 块左右，如果换一只价格 90 块上下的股票，或者用来画几千点的指数行情，那 Y 轴的坐标点就会太密集。解决办法是根据取值区间来自主选择合适的 Y 轴坐标间距，但是这个目前还没有做。
---- 任何意见或建议都许多欢迎 !
---- <补记>：已经有了大幅改进的版本，在下一篇里。
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import pickle
import math
import datetime
import matplotlib
matplotlib.use("WXAgg", warn=True) # 这个要紧跟在 import matplotlib 之后，而且必须安装了 wxpython 2.8 才行。
import matplotlib.pyplot as pyplot
import numpy
from matplotlib.ticker import FixedLocator, MultipleLocator, LogLocator, FuncFormatter, NullFormatter, LogFormatter
def Plot(pfile, figpath, useexpo=True):
'''
pfile 指明存放绘图数据的 pickle file，figpath 指定图片需存放的路径
'''
fileobj= open(name=pfile, mode='rb')
pdata= pickle.load(fileobj)
fileobj.close()
# 计算图片的尺寸（单位英寸）
# 注意：Python2 里面， "1 / 10" 结果是 0, 必须写成 "1.0 / 10" 才会得到 0.1
#==================================================================================================================================================
length= len(pdata[u'日期']) # 所有数据的长度，就是天数
highest_price= max(pdata[u'最高']) # 最高价
lowest_price= min( [plow for plow in pdata[u'最低'] if plow != None] ) # 最低价
yhighlim_price= round(highest_price+50, -2) # K线子图 Y 轴最大坐标
ylowlim_price= round(lowest_price-50, -2) # K线子图 Y 轴最小坐标
xfactor= 10.0/230.0 # 一条 K 线的宽度在 X 轴上所占距离（英寸）
yfactor= 0.3 # Y 轴上每一个距离单位的长度（英寸），这个单位距离是线性坐标和对数坐标通用的
if useexpo: # 要使用对数坐标
expbase= 1.1 # 底数，取得小一点，比较接近 1。股价 3 元到 4 元之间有大约 3 个单位距离
ymulti_price= math.log(yhighlim_price, expbase) - math.log(ylowlim_price, expbase) # 价格在 Y 轴上的 “份数”
else:
ymulti_price= (yhighlim_price - ylowlim_price) / 100 # 价格在 Y 轴上的 “份数”
ymulti_vol= 3.0 # 成交量部分在 Y 轴所占的 “份数”
ymulti_top= 0.2 # 顶部空白区域在 Y 轴所占的 “份数”
ymulti_bot= 0.8 # 底部空白区域在 Y 轴所占的 “份数”
xmulti_left= 10.0 # 左侧空白区域所占的 “份数”
xmulti_right= 3.0 # 右侧空白区域所占的 “份数”
xmulti_all= length + xmulti_left + xmulti_right
xlen_fig= xmulti_all * xfactor # 整个 Figure 的宽度
ymulti_all= ymulti_price + ymulti_vol + ymulti_top + ymulti_bot
ylen_fig= ymulti_all * yfactor # 整个 Figure 的高度
rect_1= (xmulti_left/xmulti_all, (ymulti_bot+ymulti_vol)/ymulti_all, length/xmulti_all, ymulti_price/ymulti_all) # K线图部分
rect_2= (xmulti_left/xmulti_all, ymulti_bot/ymulti_all, length/xmulti_all, ymulti_vol/ymulti_all) # 成交量部分
# 建立 Figure 对象
#==================================================================================================================================================
figfacecolor= 'white'
figedgecolor= 'black'
figdpi= 600
figlinewidth= 1.0
figobj= pyplot.figure(figsize=(xlen_fig, ylen_fig), dpi=figdpi, facecolor=figfacecolor, edgecolor=figedgecolor, linewidth=figlinewidth) # Figure 对象
#==================================================================================================================================================
#==================================================================================================================================================
#======= 成交量部分
#==================================================================================================================================================
#==================================================================================================================================================
# 添加 Axes 对象
#==================================================================================================================================================
axes_2= figobj.add_axes(rect_2, axis_bgcolor='black')
axes_2.set_axisbelow(True) # 网格线放在底层
# 改变坐标线的颜色
#==================================================================================================================================================
for child in axes_2.get_children():
if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
child.set_color('lightblue')
# 得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
#==================================================================================================================================================
xaxis_2= axes_2.get_xaxis()
yaxis_2= axes_2.get_yaxis()
# 设置两个坐标轴上的 grid
#==================================================================================================================================================
xaxis_2.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
xaxis_2.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
yaxis_2.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
yaxis_2.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
#==================================================================================================================================================
#======= 绘图
#==================================================================================================================================================
xindex= numpy.arange(length) # X 轴上的 index，一个辅助数据
zipoc= zip(pdata[u'开盘'], pdata[u'收盘'])
up= numpy.array( [ True if po < pc and po != None else False for po, pc in zipoc] ) # 标示出该天股价日内上涨的一个序列
down= numpy.array( [ True if po > pc and po != None else False for po, pc in zipoc] ) # 标示出该天股价日内下跌的一个序列
side= numpy.array( [ True if po == pc and po != None else False for po, pc in zipoc] ) # 标示出该天股价日内走平的一个序列
volume= pdata[u'成交量']
rarray_vol= numpy.array(volume)
volzeros= numpy.zeros(length) # 辅助数据
# XXX: 如果 up/down/side 各项全部为 False，那么 vlines() 会报错。
if True in up:
axes_2.vlines(xindex[up], volzeros[up], rarray_vol[up], color='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
if True in down:
axes_2.vlines(xindex[down], volzeros[down], rarray_vol[down], color='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
if True in side:
axes_2.vlines(xindex[side], volzeros[side], rarray_vol[side], color='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
# 设定 X 轴坐标的范围
#==================================================================================================================================================
axes_2.set_xlim(-1, length)
# 设定 X 轴上的坐标
#==================================================================================================================================================
datelist= [ datetime.date(int(ys), int(ms), int(ds)) for ys, ms, ds in [ dstr.split('-') for dstr in pdata[u'日期'] ] ]
# 确定 X 轴的 MajorLocator
mdindex= [] # 每个月第一个交易日在所有日期列表中的 index
years= set([d.year for d in datelist]) # 所有的交易年份
for y in sorted(years):
months= set([d.month for d in datelist if d.year == y]) # 当年所有的交易月份
for m in sorted(months):
monthday= min([dt for dt in datelist if dt.year==y and dt.month==m]) # 当月的第一个交易日
mdindex.append(datelist.index(monthday))
xMajorLocator= FixedLocator(numpy.array(mdindex))
# 确定 X 轴的 MinorLocator
wdindex= [] # 每周第一个交易日在所有日期列表中的 index
for d in datelist:
if d.weekday() == 0: wdindex.append(datelist.index(d))
xMinorLocator= FixedLocator(numpy.array(wdindex))
# 确定 X 轴的 MajorFormatter 和 MinorFormatter
def x_major_formatter_2(idx, pos=None):
return datelist[idx].strftime('%Y-%m-%d')
def x_minor_formatter_2(idx, pos=None):
return datelist[idx].strftime('%m-%d')
xMajorFormatter= FuncFormatter(x_major_formatter_2)
xMinorFormatter= FuncFormatter(x_minor_formatter_2)
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
xaxis_2.set_major_locator(xMajorLocator)
xaxis_2.set_major_formatter(xMajorFormatter)
xaxis_2.set_minor_locator(xMinorLocator)
xaxis_2.set_minor_formatter(xMinorFormatter)
# 设定 X 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
for malabel in axes_2.get_xticklabels(minor=False):
malabel.set_fontsize(3)
malabel.set_horizontalalignment('right')
malabel.set_rotation('30')
for milabel in axes_2.get_xticklabels(minor=True):
milabel.set_fontsize(2)
milabel.set_horizontalalignment('right')
milabel.set_rotation('30')
# 设定 Y 轴坐标的范围
#==================================================================================================================================================
maxvol= max(volume) # 注意是 int 类型
axes_2.set_ylim(0, maxvol)
# 设定 Y 轴上的坐标
#==================================================================================================================================================
vollen= len(str(maxvol))
yMajorLocator_2= MultipleLocator(10**(vollen-1))
yMinorLocator_2= MultipleLocator((10**(vollen-2))*5)
# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
# def y_major_formatter_2(num, pos=None):
# numtable= {'1':u'一', '2':u'二', '3':u'三', '4':u'四', '5':u'五', '6':u'六', '7':u'七', '8':u'八', '9':u'九', }
# dimtable= {3:u'百', 4:u'千', 5:u'万', 6:u'十万', 7:u'百万', 8:u'千万', 9:u'亿', 10:u'十亿', 11:u'百亿'}
# return numtable[str(num)[0]] + dimtable[vollen] if num != 0 else '0'
def y_major_formatter_2(num, pos=None):
return int(num)
yMajorFormatter_2= FuncFormatter(y_major_formatter_2)
# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
# def y_minor_formatter_2(num, pos=None):
# return int(num)
# yMinorFormatter_2= FuncFormatter(y_minor_formatter_2)
yMinorFormatter_2= NullFormatter()
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
yaxis_2.set_major_locator(yMajorLocator_2)
yaxis_2.set_major_formatter(yMajorFormatter_2)
yaxis_2.set_minor_locator(yMinorLocator_2)
yaxis_2.set_minor_formatter(yMinorFormatter_2)
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
for malab in axes_2.get_yticklabels(minor=False):
malab.set_fontsize(3)
for milab in axes_2.get_yticklabels(minor=True):
milab.set_fontsize(2)
#==================================================================================================================================================
#==================================================================================================================================================
#======= K 线图部分
#==================================================================================================================================================
#==================================================================================================================================================
# 添加 Axes 对象
#==================================================================================================================================================
axes_1= figobj.add_axes(rect_1, axis_bgcolor='black', sharex=axes_2)
axes_1.set_axisbelow(True) # 网格线放在底层
if useexpo:
axes_1.set_yscale('log', basey=expbase) # 使用对数坐标
# 改变坐标线的颜色
#==================================================================================================================================================
for child in axes_1.get_children():
if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
child.set_color('lightblue')
# 得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
#==================================================================================================================================================
xaxis_1= axes_1.get_xaxis()
yaxis_1= axes_1.get_yaxis()
# 设置两个坐标轴上的 grid
#==================================================================================================================================================
xaxis_1.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
xaxis_1.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
yaxis_1.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
yaxis_1.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
#==================================================================================================================================================
#======= 绘图
#==================================================================================================================================================
# 绘制 K 线部分
#==================================================================================================================================================
rarray_open= numpy.array(pdata[u'开盘'])
rarray_close= numpy.array(pdata[u'收盘'])
rarray_high= numpy.array(pdata[u'最高'])
rarray_low= numpy.array(pdata[u'最低'])
# XXX: 如果 up, down, side 里有一个全部为 False 组成，那么 vlines() 会报错。
if True in up:
axes_1.vlines(xindex[up], rarray_low[up], rarray_high[up], color='red', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
axes_1.vlines(xindex[up], rarray_open[up], rarray_close[up], color='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
if True in down:
axes_1.vlines(xindex[down], rarray_low[down], rarray_high[down], color='green', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
axes_1.vlines(xindex[down], rarray_open[down], rarray_close[down], color='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
if True in side:
axes_1.vlines(xindex[side], rarray_low[side], rarray_high[side], color='0.7', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
axes_1.vlines(xindex[side], rarray_open[side], rarray_close[side], color='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
# 绘制均线部分
#==================================================================================================================================================
rarray_1dayave= numpy.array(pdata[u'1日权均'])
rarray_5dayave= numpy.array(pdata[u'5日均'])
rarray_30dayave= numpy.array(pdata[u'30日均'])
axes_1.plot(xindex, rarray_1dayave, 'o-', color='white', linewidth=0.1, markersize=0.7, markeredgecolor='white', markeredgewidth=0.1) # 1日加权均线
axes_1.plot(xindex, rarray_5dayave, 'o-', color='yellow', linewidth=0.1, markersize=0.7, markeredgecolor='yellow', markeredgewidth=0.1) # 5日均线
axes_1.plot(xindex, rarray_30dayave, 'o-', color='green', linewidth=0.1, markersize=0.7, markeredgecolor='green', markeredgewidth=0.1) # 30日均线
# 设定 X 轴坐标的范围
#==================================================================================================================================================
axes_1.set_xlim(-1, length)
# 先设置 label 位置，再将 X 轴上的坐标设为不可见。因为与 成交量子图 共用 X 轴
#==================================================================================================================================================
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
xaxis_1.set_major_locator(xMajorLocator)
xaxis_1.set_major_formatter(xMajorFormatter)
xaxis_1.set_minor_locator(xMinorLocator)
xaxis_1.set_minor_formatter(xMinorFormatter)
# 将 X 轴上的坐标设为不可见。
for malab in axes_1.get_xticklabels(minor=False):
malab.set_visible(False)
for milab in axes_1.get_xticklabels(minor=True):
milab.set_visible(False)
# 用这一段效果也一样
# pyplot.setp(axes_1.get_xticklabels(minor=False), visible=False)
# pyplot.setp(axes_1.get_xticklabels(minor=True), visible=False)
# 设定 Y 轴坐标的范围
#==================================================================================================================================================
axes_1.set_ylim(ylowlim_price, yhighlim_price)
# 设定 Y 轴上的坐标
#==================================================================================================================================================
if useexpo:
# 主要坐标点
#-----------------------------------------------------
yMajorLocator_1= LogLocator(base=expbase)
yMajorFormatter_1= NullFormatter()
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
yaxis_1.set_major_locator(yMajorLocator_1)
yaxis_1.set_major_formatter(yMajorFormatter_1)
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
# for mal in axes_1.get_yticklabels(minor=False):
# mal.set_fontsize(3)
# 辅助坐标点
#-----------------------------------------------------
minorticks= range(int(ylowlim_price), int(yhighlim_price)+1, 100)
yMinorLocator_1= FixedLocator(numpy.array(minorticks))
# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
def y_minor_formatter_1(num, pos=None):
return str(num/100.0) + '0'
yMinorFormatter_1= FuncFormatter(y_minor_formatter_1)
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
yaxis_1.set_minor_locator(yMinorLocator_1)
yaxis_1.set_minor_formatter(yMinorFormatter_1)
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
for mil in axes_1.get_yticklabels(minor=True):
mil.set_fontsize(3)
else: # 如果使用线性坐标，那么只标主要坐标点
yMajorLocator_1= MultipleLocator(100)
def y_major_formatter_1(num, pos=None):
return str(num/100.0) + '0'
yMajorFormatter_1= FuncFormatter(y_major_formatter_1)
# 设定 Y 轴的 Locator 和 Formatter
yaxis_1.set_major_locator(yMajorLocator_1)
yaxis_1.set_major_formatter(yMajorFormatter_1)
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
for mal in axes_1.get_yticklabels(minor=False):
mal.set_fontsize(3)
# 保存图片
#==================================================================================================================================================
figobj.savefig(figpath, dpi=figdpi, facecolor=figfacecolor, edgecolor=figedgecolor, linewidth=figlinewidth)
if __name__ == '__main__':
Plot(pfile=sys.argv[1], figpath=sys.argv[2], useexpo=True)
用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图
---- 过年后开始真正学用 Matplotlib 画一些实际的图形，以下是最新的改进结果：
---- 股票是 600644，原始数据来自网络。就不总结要点了，Matplotlib 十分给力！
---- 下一步打算在标示价格的 Y 轴上使用对数坐标。得精确计算图片的尺寸，使代表相同涨幅的图线看起来具有相同的长度，而且要精确定位坐标点。另外还可以加上一定的注释和图例。
补记：已实现，如下图，注意 Y 轴对数坐标：
上线两个新模块
---- 前一阵子花了些时间，把以前写的几乎所有的 Vim 插件都用 Python 接口改 写了一遍，主体结构全部放在脚本的 Python 部分，效果非常好。实际上 Vim 的编程语言接口是早就有了的，而现在 Vim 自带的 VimScript 语言基本上是 7.0 版以后才成形，所以 Vim 的本意实际上是让用户使用已有的语言来编写 Vim 上使用的脚本，而不是想要再发明一种新的语言。Vim 的作者在接受访谈时也表达过这个意思。两个新的模块也是用 Python 接口写的，使用了 Python 语言的一些关键特性。
---- 第一个是 FileSystemExplorer，名头起的很大，因为开始想得比较复杂，但实际上现在只有一个类似于收藏夹的功能。把常用的目录和文件分类收集起来，方便一键打开。本来还想 实现像 NerdTree 那样的树形文件结构浏览的功能，但后来想想算了，就停留在这样一个名不副实的状态。顺便说下，NerdTree 虽然用起来速度比较慢（因为用 VimScript 的内部数据结构来模拟了文件系统的结构），但是插件本身写得非常好。虽然以前我也上过 C++ 的课，但是关于 OOP 的概念还是从 NerdTree 里学到的最多。
---- 第二个是 WebFileBrowser，同样是好大喜功的一个名字。原本的设想是这样：
1. 通过自定义命令， :Get {url} 可以把网页下载下来，将源文件显示在 output buffer 里面。
2. 有一个 index 子模块，可以分析下载的网页文件，形成一个 element 的目录，显示在辅助窗口里。目录的内容应该具有很顺眼的颜色，能清楚地显示网页的内容结构，而且具有跳转功能，能跳到源文件里对应的地方。
3. 在 output buffer 里有一些快捷键操作，可以跳转到 start tag，end tag 等等，可以提取 tag 内容或属性，或许还能通过自定义命令执行更复杂的 Xpath 查找操作，还有像浏览器那样的跳转功能，等等。
4. 有一个 cache 子模块，像浏览器的历史栏那样，保存已下载的网页文件和它们的 url。必要时重新打开。
---- 而现在实现的只有 1 和 2, 至于 3 和 4 以后再说（“再说” == 永远都没有）。
---- 写这个插件最初是为了学习网络相关的东西，html，javascript，flash 这些，尤其想弄明白一个问题：flash 到底是怎么显示出来的？有没有可能通过包含 flash 的网页下载到决定了 flash 内容的那些原始数据？而且这些原始数据必须是能读懂的，可用的才行。比方说新浪的网页能用 flash 显示股票 K 线图，能通过这些 flash 直接下载到背后的行情和技术指标数据吗？
---- 这个问题基本解决了，不过是通过 Google 解决的，研究 html 本身并没有多大帮助。看起来好像是这样：浏览器解读了含有 flash 的网页之后，会下载背后的 swf 文件，然后浏览器内部的 flash 插件负责解读这些 swf 文件并根据它的内容显示 flash 图形。swf 是二进制格式的图形描述文件，并不含有形成这些图形的原始数据。
---- 第一个插件使用了 Python 的 pickle 特性，用来存放 “收藏夹” 的内容，下次开启 Vim 时自动读入。第二个插件使用 Python 标准库里的 urllib.request 模块下载网页文件，然后使用第三方模块 lxml 来 parse 网页内容。lxml 这个模块很强，关键是什么网页都能吃，包括有问题的网页。而且它是支持 Python 3 的（内牛满面 :-(...），要不然这个插件只能停留在设想中。
PS：图看起来太大了。怎么让它用原始尺寸显示啊？！
搞定了日线数据
---- 新添了下载任务，来源是新浪财经，现在可以扒下来日线数据了
---- 过程中的几个要点:
1. Nested List Comprehension:
由分别为 m 项和 n 项的两个 list 生成一个 m×n 项的 list：
mylist= ['a', 'b', 'c'] print([s * n for n in range(1, 4) for s in mylist]) print([s * n for s in mylist for n in range(1, 4)])
这段代码的输出是：
['a', 'b', 'c', 'aa', 'bb', 'cc', 'aaa', 'bbb', 'ccc']
['a', 'aa', 'aaa', 'b', 'bb', 'bbb', 'c', 'cc', 'ccc']
2. lambda 函数的应用：
ptn_option= r'<option\s+value\s*=\s*"\d{4}"' # 用来提取 '<option value="2010"' 这一部分
allyears= list(map(lambda s: re.search(r'\d{4}', s).group(0), re.findall(ptn_option, tagselect)))
其中 tagselect 是 hmtl 页面源文件中的一个 "select" element，里面包含多个 "option" element，格式是：'<option value="2010">'
上面那一段可以把所有 option 的值，也就是年份提取出来。
3. 下载的时候不能 "扒太快"。往任务队列添加任务需要有一定延迟。如果没有设延迟，新浪服务器会隔段时间不理你。
---- 接下来准备建数据库，然后跑些简单的分析，事情开始慢慢变得有趣 。。。
---- 另外要记一下，网上有个叫 Andy 的达人，在实时行情上面下了功夫：
太好了! 终于搞定了股票实时行情解决方案
实时股票数据接口大全
自己的目标是先从历史数据，静态分析入手，慢慢培养感觉。但是，对于实时行情相关的技术，也要保持关注。
给程序添加了数据库组件
给程序添加了数据库组件，跑通了第一个测试任务。
数据库组件的内容：
1. 数据库组件包含一个数据库接口，用 subprocess.Popen() 对象实现，负责连上外部的 MySQL 服务器进程。具体见前面。
2. 包含一个任务队列，用 queue.Queue() 对象实现，内含 Query 任务对象，保证不同客户线程提交的 Query 任务被顺序执行。
3. 包含一个主控线程，用 threading.Thread() 对象实现，负责管理 Query 任务队列，逐个提取任务并执行。
4. 包含一个底层界面函数，负责向任务队列中添加任务对象。
5. 包含数目可扩展的多个高层界面函数，内部调用底层界面函数完成任务对象的添加，外部客户线程通过调用这些函数来完成数据库维护和查询任务。
6. 包含 Logger 对象，用 logging.Logger 实现，用来记录日志。
数据库组件作为主程序的一部分，在程序启动时初始化，向程序其它部分提供数据库查询服务。程序退出时，主程序通过调用合适的界面函数向任务队列里加入一个 “毒药”，主控线程提取到这个 “毒药” 后，就会拒绝接受新的查询任务，并启动组件的退出过程。
所有的 Query 任务对象，不论执行哪种查询任务，都必须符合一定的接口规范，所以使用类的继承机制是个自然选择。以下是 Query 对象基类的设计：
# -*- coding: utf-8 -*- import threading class QueryBase: def __init__(self, ilogger, kargs): self._ilogger= ilogger # 提交任务的客户线程携带的 Logger 对象。 self._name= kargs['name'] # kargs 是客户线程提交的信息，dict 类型，不同派生类有不同的内容 self._querystr= self._generate_querystr() # 发往 MySQL Server 的输入 self._outstr= '' # MySQL Server 的输出 # Parser 线程对象，先建立起来，暂时不运行。 self._parser= threading.Thread(target= self._thread_parser, name= self._name + '_parser') self._result= None # 根据 self._outstr 处理得到的 Python 数据结构，由 self._thread_parser() 负责填充 self._querydone= threading.Event() # 通知提交 Query 任务的客户线程任务已完成。由 self._thread_parser() 负责置位。 def _generate_querystr(self): ''' 负责根据初始化参数 kargs 里的值生成要送往 MySQL Server 的输入语句。 ''' return '' def _thread_parser(self): ''' 负责对 self._outstr 进行处理，得到 self._result 数据结构，并最终置位 self._querydone。 ''' pass def wait(self): ''' Database 模块的界面函数调用此函数来阻塞主调的客户线程，直到查询任务完成。 ''' self._querydone.wait() def start(self, dbif): ''' 此函数在 Database 模块的主控线程内运行，主控线程通过调用此函数来执行查询任务。 参数： dbif: 由 Database 模块的主控线程提供的一个接口函数，本函数通过调用此函数来获得 MySQL 服务器的输出。 执行过程： 1. 利用 dbif 获得 MySQL 服务器的输出，放在 self._outstr 里面。 2. 开始执行 self._parser 线程对象。self._parser 将负责填充 self._result 数据结构，并置位 self._querydone 3. self._parser 开始执行后此函数就可以退出，将控制权交还 Database 模块主控线程。 ''' self._outstr= dbif(ilogger=self._ilogger, querystr=self._querystr) self._parser.start() # 开始执行 self._parser 线程对象。
怎样让 Vim 帮助你阅读和理解文档
Vim 是一款高效的文本编辑器，许多人对它强大的编辑功能都有体会，而实际上 Vim 能做的不仅仅是编辑，它还能使原本枯燥的文档变得“鲜活”起来:
这个图显示了 gvim 对普通的 txt 文本的显示效果，内容是 Python 的帮助文件。里面的颜色，缩进和标题是阅读时根据自己的理解随手加上去的。在 vim 里进行这些编辑操作并不麻烦，甚至比较享受。最为关键的是，一切都由自己控制，文档像这样读过一遍以后，就会印象比较深，而且只读一遍就好，以后回头找起来，因为有先前的注释在，就会非常快。我发现这样对于快速地掌握文档的内容特别有用。所以，现在我最喜欢的文档格式不是 pdf 或 html，而是 txt。
看一下背后所用到的特性: 实际上也不复杂，就是些 Vim 的基本特性：
首先是颜色。Vim 支持多少种颜色? 对 GUI 版来说，是 256 x 256 x 256 种，这跟 html 的颜色特性是完全一样的，包括颜色的定义方式。比如 #000000 代表纯黑，#ffffff 代表纯白，等等。（建议不要拿纯白或者其它很亮的颜色当背景色，看久了眼睛受不了）。实际当然用不到这么多，就在几个主要色系里面选些典型的就好了。颜色选定了以后就可以跟格式结合起来，定义成一些语法项，用在平时的文档里面。这个主要在 Vim 的文档 "syntax.txt" 里有讲。下面是我自己定义的一些语法项，主要用于一般的文档:
接下来需要用到的特性是自定义按键。因为时常需要添加一些自己定义的格式字符，所以最好把这些操作映射到一些快捷键上。比如在 Visual 模式下选中一段感兴趣的文本，再按一两个键，就能给它加上格式/颜色，这样的操作用起来感觉很爽。
如果想要更高级些的功能，那就需要了解更复杂的特性了: Vim Script。在第一个图中，左侧的窗口里加载的是 CustomTextIndexer 功能模块，这是用 Vim Script 写的一个插件，用来提取主窗口内的标题形成文档目录，并且具有简单的跳转功能。实际上背后的操作主要是文本匹配和字符串处理 ———— 都是 Vim 的本职工作，平时使用时也经常碰到。
为了铭记的纪念
在 Python 3 程序里连上 MySQL 服务器
准备给程序添加数据库组件。因为该死的 MySQLdb 模块还不支持 Python 3, 只能暂时用土办法，通过 subprocess 模块连上 MySQL 服务器，然后用 stdin/stdout 做交流。基本的交互机制已经在测试程序上验证通过：
测试代码不长，就图里那一段。用 subprocess.Popen() 新开一个 MySQL 进程，发送一段 SQL 语句给它，接收输出并显示，当不再有输出时就退出。在实际的程序里可以不停地执行查询任务，靠外部条件来退出。底部的 Vim 窗口里加载的是 PythonScriptAgent 功能模块，用来实时运行主窗口内的 Python 程序并且显示输出。
要点：
1. 开启 MySQL 服务器时要传递 ‘--unbuffered’ 参数，因为是程序之间交互，这样 MySQL 有了输出以后不会自己暂存，会立即输出到 Python 进程。
2. 向 MySQL 发送数据用 Popen().stdin.write() 函数。注意尾部一定要有一个 '\n' 字符，底层的 I/O 靠这个来确认发送。否则 MySQL 收不到数据。另外，紧接着要有一个 Popen().stdin.flush() 操作，通知 I/O 机制不要暂存，立即发送，否则 MySQL 也收不到数据。这个很重要，曾经有许多测试代码达不到效果都是因为栽在这个上面。
3. 读取 MySQL 的输出要通过比较底层的 os.read() 操作，通过 Popen().stdout.read() 或者 Popen().stdout.readline() 这些高层的操作是不行的，至少没试成过。可能涉及到底层 I/O 的缓存机制，目前不知道具体为什么。select.select() 函数的作用是监听 MySQL 的输出，如果有就开始读。这种进程间交互的机制是从 Vim 插件 Conque 里学来的。
4. 发送到 MySQL 的语句中混有 SELECT '---------------'; 这样的语句，这在进程交互中起到标志位的作用，实际的 Python 程序可以靠这个来辨别，只要读到 ‘-----------------’ 这个标志字串，就说明属于一个查询任务的输出已经完毕，Python 程序可以开始发送下一个任务的语句。微软出的 SQL 版本（不知道具体叫什么）里面有 PRINT 语句，可以方便调试。MySQL 没有，但是用 SELECT 可以达到相似的效果。
在多线程 Python 程序中实现多目标不同缩进格式的 logging
---- 带有动态缩进格式的自定义 logging 机制的输出效果：
* 设计目标:
---- 使用 Python 自带的 logging 模块可以很方便地让程序输出 logging 信息，而当程序比较复杂，尤其是使用了多线程以后，如果 logging 信息本身的格式也能反映出这些程序结构，分析起来就会比较方便：
---- 比如:
我的程序中有个下载模块 Downloader, 在运行时负责为程序的其它部分提供指定内容的下载服务，算是顶级模块。这个模块的直属成员函数所输出的 logging 信息应该使用 0 级缩进格式。
Downloader 下面有若干个 DownloadServer（服务器）对象，每个服务器对象负责处理特定的一批下载任务，这些 DownloadServer 对象输出的信息应该使用 1 级缩进格式。
在执行下载任务的时候，每个 DownloadServer 对象下面又有一批下载任务对象，这些具体的任务对象输出的信息应该使用 2 级缩进格式。
---- 又比如:
程序的总体运行过程是一个个任务对象的执行过程，这些对象根据用户实时的输入而建立并执行，在执行完毕后销毁，留下执行结果。这些顶级的 Task 对象在运行时拥有自己的主控线程，并且有自己专属的 log 文件。Task 对象大部分时间在自己的线程里运行，但是当中间需要下载一些数据的时候，它会通知 Downloader 模块建立相应的下载任务对象，并且在下载过程中，切换到属于 Downloader 模块的线程里运行。而下载的过程中所产生的 logging 信息，就需要同时写入到 Downloader 模块的 log 文件和 Task 对象专属的 log 文件里，并且可能要在相同内容的基础上采用不同的缩进格式，因为下载任务对于 Downloader 模块和对于 Task 对象来说，可能具有不一样的逻辑等级。
---- 要实现这些功能，就需要通过自定义类型，对标准的 logging 模块的特性做一些扩展
* Python 标准的 logging 机制
---- Python 标准的 logging 机制基本上由三种不同等级的对象构成:
[1] Logger 对象，主要向用户提供 logging 的界面函数: Logger.debug(), Logger.error(), Logger.warning() ... 这些函数的参数就是要记录的字串，用户通过调用这些函数来输出 logging 信息。
[2] Handler 对象，是 Logger 对象的成员，主要用来指定 logging 的目标（一般是个 log 文件），一个 Handler 指定一个目标。用 Logger.addHandler() 可以向 Logger 对象中添加 Handler。如果一个 logging 信息需要写入多个不同的目标，那么就要向相关的 Logger 对象中添加多个 Handler。
[3] Formatter 对象，是 Handler 对象的成员，内部包含字符串模板，用来控制写入相关 Handler 指定目标的消息的格式。一个 Handler 只包含一个 Formatter。
---- logging 机制的使用可以很灵活。对较小的程序来说，可以整个程序使用一个 Logger 和一个 Handler。对于较复杂的程序来说，可以每个模块拥有自己的 Logger 和 Handler，一个动态建立的任务也可以拥有自己的 Logger 和 Handler。当任务执行到某阶段需要切换到 A 模块的线程里运行时，可以把自身的 Handler 加入 A 模块的 Logger，这样执行过程中产生的信息会同时写入 A 模块的 log 文件和任务自身专属的 log 文件。在 A 模块中执行结束后，可以把 Handler 从 A 模块的 Logger 中移走。下一阶段在 B 模块的线程中运行时，也可以做同样处理。
---- 另外需要专门提到的是，所有的 logging 界面函数（debug(), warning(), error() ...）都可以接受一个 extra 参数，类型是 dict。这个参数可以在相同 log 内容的基础上，向不同的 Handler 提供不同的附加信息。比如，现在已经建立了下面这样的 logging 结构:
Logger_A:
|
├───── Handler_A:
| |
| └───── Formatter_A: "%(aaa)s %(message)s"
|
└───── Handler_B:
|
└───── Formatter_B: "%(bbb)s %(message)s"
注意，两个 Handler 下面的 Formatter 使用了不同的格式模板，Formatter_A 里面包含域 "aaa"，而 Formatter_B 里面包含域 "bbb"。
如果用户这样调用 Logger_A 的界面函数：
Logger_A.debug('blah blah blah ...', extra={'aaa':'xxxxxxx', 'bbb':'yyyyyyy'})
那么，写入 Handler_A 所指定目标的消息会是这样：
'xxxxxxx blah blah blah ...'
而写入 Handler_B 指定目标的消息会是这样：
'yyyyyyy blah blah blah ...'
---- 使用上面所说的这种机制，就可以在相同的 logging 内容基础上使用不同的缩进格式。
* 增强的 logging 机制的设计
---- 下面是在 Python 标准的 Logger 和 Handler 对象的基础上所定义的增强的 IndentLogger 和 IndentHandler。
# -*- coding: utf-8 -*-
import logging
import logging.handlers
class IndentHandler:
def __init__(self, file, idtname): # 如果本类的多个实例要加入一个 IndentLogger 里，那么这些实例的 idtname 不能冲突。
self._handler= logging.handlers.RotatingFileHandler(filename=file, mode='a', encoding='utf-8')
self._idtname= idtname # indent name, 作为 format string 内的 field，同时也是 extra 参数里的 key。
self._idtstr= "" # indent string，由 '\t' 组成，反映了写入此 Handler 相关目标的消息的缩进等级
self._format= "%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s>> %(" + self._idtname + ")s%(message)s"
# self._format= "%(asctime)s %(levelname)-8s>> %(" + self._idtname + ")s%(message)s"
self._formatter= logging.Formatter(self._format)
self._handler.setFormatter(self._formatter)
def set_indent_level(self, ilevel):
'''
将本对象的缩进等级重设一下。
'''
self._idtstr= '\t' * ilevel
class IndentLogger:
'''
接受 IndentHandler 实例作为成员，IndentHandler 实例包含了写入相关目标的消息的缩进信息。
'''
def __init__(self, name, level):
self._logger= logging.getLogger(name)
self._logger.setLevel(level)
self._ihandlers= [] # 所有在本实例注册过的 IndentHandler 实例组成的 list
def addIndentHandler(self, ihandler):
self._ihandlers.append(ihandler)
self._logger.addHandler(ihandler._handler)
def removeIndentHandler(self, ihandler):
self._ihandlers.remove(ihandler)
self._logger.removeHandler(ihandler._handler)
def critical(self, message, *pargs):
extra= {h._idtname: h._idtstr for h in self._ihandlers}
for arg in pargs: # arg[0] 是 IndentHandler 对象，arg[1] 是针对此对象在这个消息中使用的缩进等级
extra[arg[0]._idtname]= '\t' * arg[1] # 注意，不改变 self._ihandlers[n]._idtstr 的值
self._logger.critical(message, extra=extra)
# 注意，其余的界面函数与 critical() 形式完全一样，只是名字不同。
---- 这里主要有下面几个考虑：
[1] IndentHandler._idtstr 只是一个默认的缩进等级，在调用界面函数未指定 *pargs 的情况下会使用，一般是供顶级模块的直属成员用的。而 IndentHandler.set_indent_level() 是供初始化时用的，平时不需要动态设定缩进等级。
[2] 界面函数的 *pargs 参数形式是这样：
((ihandler_A, ilevel_A), (ihandler_B, ilevel_B), ...)
其中 ihandler 是 IndentHandler 对象，ilevel 是 int 类型的缩进等级，顶级模块是 0 级。含义是：针对这个 IndentLogger 下面的 IndentHandler 对象 ihandler_A 使用缩进等级 ilevel_A，针对 ihandler_B 使用缩进等级 ilevel_B ...
pargs 里需要指定 IndentHandler 对象是因为 IndentLogger 里面可能包含多个 IndentHandler，而设计 pargs 参数本身主要是为了使用起来方便。因为一个顶级模块下面所有不同等级的成员都要使用同一个 IndentLogger，而在执行过程中动态调整缩进等级（通过 IndentHandler.set_indent_level() 函数）不如让这些成员自带缩进等级信息，然后在输出 logging 信息时通过 pargs 参数传递给 IndentLogger。
全部 A 股列表，在 Python 2 和 Python 3 之间的摇摆不定
---- 今天在程序里定义了一个新的下载任务，把沪深市场所有 A 股的列表扒了下来：
---- 数据来源是 “金融界” 网站:
http://data.share.jrj.com.cn/stocks/download/AguHq.xls
或者在 http://summary.jrj.com.cn/Agu.shtml?q=a&sort=code&order=asc 这个网页里点击 “下载” 按钮，出来的就是。数据是动态的，实时更新。但是目前的主要目的不在于当日的实时行情，而在于获取所有 A 股的名称和代码。这个数据源也是比较了好久才确定的，目前好像只看到金融界一家网站把所有 A 股的名称和代码集中在一起形成这么一个列表，下载和提取比较方便。
---- 但是下载到的是一个 xls 文件，而且里面包含中文字符。怎样读取它的内容呢? 作为 Python 来说当然没什么做不到的事，对于成百上千种任务来说，也有成百上千个（甚至更多）第三方模块被高手们开发出来，只要找到个对应的拿来用就行。搜一下，模块名叫 pyExcelerator，专门用来读取 xls 文件。下载安装，在 Ubuntu 下面不过是点点按钮而已。So far so good。
---- 可是接下来问题就来了: pyExcelerator 现在还是个 Python 2 模块，而我的程序是 Python 3 写的。
---- 看 Python 才一年不到，却记不清已经是第几次被这个鸟问题烦到了。当初开始看的时候选择了 Python 3，再正常不过。给菜鸟一个旧版的软件和一个新版的问他怎么选，我想 100 个菜鸟也不会有第二个答案。但是这大半年来，先是用惯了的 Vim 不支持 Python 3; 然后要给程序添加数据库组件时，MySQLdb 不支持 Python 3; 接下来要产生图形输出时，Matplotlib 也不支持 Python 3，现在又出来一个 pyExcelerator。
---- 差不多要放弃了，开始回头去看 Python 2 的特性。但是在 Google 了 “Python 2 vs Python 3”, 尤其是看到 Python 官网上看了关于这个话题的讨论以后，最终还是决定 “留下来”。
---- 以下是理由:
1. 我在程序里比较多地使用了多线程特性，尤其是 queue 这个标准模块，用来管理必须顺序执行的任务。这个模块是 Python 3 才有的，要把它 “降级” 改用 Python 2 来实现，太费力气，我不知道该怎样弄。
2. Python 3 是将来的主流，这个毫无疑问，而且这个 “将来”（终于）不会很久了。官网上的说法加深了我的这个印象。创始人 Guildo 已经确定了 2.7 将会是 2 系列最后一个版本，不会再有 2.8 / 2.9，而 3 系列也在以同样快的速度更新，3.2 已经快要发布了。
3. Python 3 的设计确实比 2 更好。与上个版本相比，Python 3 清理了标准模块（从文档里对标准模块的归类可以看出来），默认支持 Unicode 字符编码（函数和变量名都可以写中文），许多函数的功能有增强（比如 open()），而且增加了许多新的特性（比如 queue 模块）
4. 已经有一些重要的第三方模块开始支持 Python 3, 比如 NumPy。NumPy 是许多其它第三方模块（比如 Matplotlib）的实现基础，有了这第一步以后，后面的第二、第三步就会加快。（hopefully，不能完全确定）
---- 对于那些还不支持 Python 3 的模块来讲，还是需要有一个临时替代方案的。其中一个办法是：用 Python 2 写一个简单的实现，然后在 Python 3 程序里调用。上面那张图里实际上是 Python 2 程序处理的结果，我的电脑上同时装了 2 和 3 的解释器。等以后这些模块支持 Python 3 了，就把这些实现转移到 Python 3 主程序里，改动不会太多。对于数据库组件来说，可以用 subprocess 模块直接连上 MySQL 服务器，然后通过标准输入/输出进行交流。MySQLdb 的作者在 manual 里也说，最好能避免使用 DB API，何况我现在对 MySQL 本身还都不是很熟 。。。
---- 总而言之，Python 是一门很酷的语言。在许多人眼里，可能是最好的脚本语言。只是现在正赶上更新换代的时候，青黄不接，很多工具都不就手。不过我对 2 与 3 之间的不兼容性并没有太多意见。我相信一个好的设计在发展的过程中，有必要选择抛弃以前的一些东西，才能更好地走向完善与成熟，自由软件的 “自由” 之处，一部分也就体现在这里。