Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.

L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un

Iter () est utilisé pour obtenir l'objet Iterator, et Next () est utilisé pour obtenir l'élément suivant; 1. Utilisez Iterator () pour convertir des objets itérables tels que les listes en itérateurs; 2. Appelez Next () pour obtenir des éléments un par un et déclenchez l'exception de l'arrêt lorsque les éléments sont épuisés; 3. Utilisez Suivant (iterator, par défaut) pour éviter les exceptions; 4. Les itérateurs personnalisés doivent implémenter les méthodes __iter __ () et __Next __ () pour contr?ler la logique d'itération; L'utilisation de valeurs par défaut est un moyen courant de parcourir la traversée et l'ensemble du mécanisme est concis et pratique.

Utilisez psycopg2.pool.simpleconnectionpool pour gérer efficacement les connexions de la base de données et éviter les frais généraux de performances causés par la création et la destruction de connexions fréquentes. 1. Lors de la création d'un pool de connexions, spécifiez le nombre minimum et maximum de connexions et de paramètres de connexion de base de données pour vous assurer que le pool de connexions est initialisé avec succès; 2. Obtenez la connexion via getConn () et utilisez putConn () pour renvoyer la connexion au pool après avoir exécuté l'opération de base de données. L'appel constamment conn.close () est interdit; 3. SimpleconnectionPool est en file et convient aux environnements multi-threads; 4. Il est recommandé d'implémenter un gestionnaire de contexte en combinaison avec le gestionnaire de contexte pour s'assurer que la connexion peut être renvoyée correctement lorsque des exceptions sont notées;

ShutLil.rmtree () est une fonction de Python qui supprime récursivement l'intégralité de l'arborescence du répertoire. Il peut supprimer les dossiers spécifiés et tous les contenus. 1. Utilisation de base: utilisez ShutLil.rmtree (Path) pour supprimer le répertoire, et vous devez gérer FileLenotFoundError, PermissionError et autres exceptions. 2. Application pratique: vous pouvez effacer les dossiers contenant des sous-répertoires et des fichiers en un seul clic, tels que des données temporaires ou des répertoires mis en cache. 3. Remarques: L'opération de suppression n'est pas restaurée; FilenotFoundError est lancé lorsque le chemin n'existe pas; Il peut échouer en raison d'autorisations ou d'occupation des fichiers. 4. Paramètres facultatifs: les erreurs peuvent être ignorées par ignore_errors = true

Installer le pilote de base de données correspondant; 2. Utilisez Connect () pour se connecter à la base de données; 3. Créez un objet de curseur; 4. Utilisez EXECUTE () ou Execumany () pour exécuter SQL et utiliser une requête paramétrée pour empêcher l'injection; 5. Utilisez fetchall (), etc. pour obtenir des résultats; 6. commit () est requis après modification; 7. Enfin, fermez la connexion ou utilisez un gestionnaire de contexte pour le gérer automatiquement; Le processus complet garantit que les opérations SQL sont s?res et efficaces.

Threading.Timer exécute les fonctions de manière asynchrone après un délai spécifié sans bloquer le thread principal et convient à la gestion des retards légers ou des taches périodiques. ① utilisation basique: Créez un objet Timer et Call Start () pour retarder l'exécution de la fonction spécifiée; ② Annuler la tache: appeler la méthode annulée () avant l'exécution de la tache peut empêcher l'exécution; ③ Exécution de répétition: activer le fonctionnement périodique en encapsulant la classe Repetingtimer; ④ Remarque: chaque minuterie démarre un nouveau thread et les ressources doivent être gérées raisonnablement. Si nécessaire, appelez Annuler () pour éviter les déchets de mémoire. Lorsque le programme principal sort, vous devez prêter attention à l'influence des fils non prodigués. Il convient aux opérations retardées, au traitement du délai d'attente et à un sondage simple. C'est simple mais très pratique.