---- 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：

    ---- 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。
 

    ---- 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。