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AI量化知识树

10分钟学会Python

由xiaoshao创建，最终由xiaoshao 被浏览 1697 用户

Python是互联网、数据科学、量化交易等领域使用最广泛的编程语言之一，是AI量化策略研究平台主要使用的策略开发语言。

本文简短而全面，用十分钟的时间带你走入Python的大门。建议一边学习，一边在 AI量化平台-编写策略 里实践。

语法

Python中没有强制的语句终止字符，代码块是通过缩进来指示的。缩进表示一个代码块的开始，逆缩进则表示一个代码块的结束。一般用4个空格来表示缩进。

  • 声明以冒号(:)字符结束，并且开启一个缩进级别。

  • 单行注释以井号字符(#)开头，多行注释则以多行字符串的形式出现。

  • 赋值（事实上是将对象绑定到名字）通过等号(“=”)实现

  • 双等号(“==”)用于相等判断

    \

# 本行是注释
some_var = 3
print(some_var)

print(some_var == 4)

if some_var > 1:
    print('Python就是这么简单')
3
False
Python就是这么简单

导入库

外部库可以使用 import [libname] 关键字来导入，也可以使用 from [libname] import [funcname] 来导入所需要的函数。例如：

import math
math.sqrt(25)
5.0
from math import sqrt
sqrt(25)
5.0

数据类型

查看数据类型：

type(2)
int
type('two')
str
type(True)
bool

类型转换:

float(2)
2.0
int(2.9)
2
str(2.9)
'2.9'

数学运算

10 + 4
14
10 - 4
6
10 * 4
40
10 % 4      # 计算余数
2
10 / 4
2.5

比较和布尔运算

赋值

x = 5

比较

x > 3
True
x >= 3
True
x != 3
True
x == 5
True

布尔运算

# and：与
5 > 3 and 6 > 3
True
# or：或
5 > 3 or 5 < 3
True
# not：非
not False
True

条件表达式

# if 语句
if x > 0:
    print('positive')
positive
# if/else 语句
if x > 0:
    print('positive')
else:
    print('zero or negative')
positive
# if/elif/else 语句
if x > 0:
    print('positive')
elif x == 0:
    print('zero')
else:
    print('negative')
positive

列表

  • 列表的特点: 有序，可迭代，可变，可以包含多个数据类型

    创建列表

# 两种创建空列表的方法如下
empty_list = []
empty_list = list()
# 创建列表
simpsons = ['homer', 'marge', 'bart']

获取列表数据

# 列表的第0个元素（列表的下标从0开始，这和C语言等一致）
simpsons[0]
'homer'
# 列表元素个数
len(simpsons)
3

列表方法

# 在尾部追加，操作符+=完成同样的功能
simpsons.append('lisa')
simpsons
['homer', 'marge', 'bart', 'lisa']
# 在尾部追加多个元素
simpsons.extend(['itchy', 'scratchy'])
simpsons
['homer', 'marge', 'bart', 'lisa', 'itchy', 'scratchy']
# 在索引位置处将数据项插入列表
simpsons.insert(0, 'maggie')
simpsons
['maggie', 'homer', 'marge', 'bart', 'lisa', 'itchy', 'scratchy']
# 列表从左往右搜索第一个出现的元素，并移除
simpsons.remove('bart')
simpsons
['maggie', 'homer', 'marge', 'lisa', 'itchy', 'scratchy']
# 替代列表第一个元素
simpsons[0] = 'krusty'
simpsons
['krusty', 'homer', 'marge', 'lisa', 'itchy', 'scratchy']
# 统计元素出现次数
simpsons.count('lisa')
1
# returns index of first instance
simpsons.index('itchy')
4

列表切片

weekdays = ['mon', 'tues', 'wed', 'thurs', 'fri']
# 第一个元素，索引值为0
weekdays[0]
'mon'
# 前三个元素，索引值为0、1、2,，其中0可以省略
print(weekdays[0:3] == weekdays[:3])
weekdays[0:3]
True
['mon', 'tues', 'wed']
# 从索引值为3的元素的位置到最后位置的元素
weekdays[3:]
['thurs', 'fri']
# 最后一个元素
weekdays[-1]
'fri'
# 每隔两个元素进行存取
weekdays[::2]
['mon', 'wed', 'fri']
# 反转列表，等价于list(reversed(weekdays))
weekdays[::-1]
['fri', 'thurs', 'wed', 'tues', 'mon']
# 对列表进行排序 (原地修改列表但不返回列表)
simpsons.sort()
simpsons
['homer', 'itchy', 'krusty', 'lisa', 'marge', 'scratchy']
# 反向排序
simpsons.sort(reverse=True)
simpsons
['scratchy', 'marge', 'lisa', 'krusty', 'itchy', 'homer']
# 根据传入的规则排序，以长度为例
simpsons.sort(key=len)
simpsons
['lisa', 'marge', 'itchy', 'homer', 'krusty', 'scratchy']
# 返回已排序列表(并不修改原列表)，可以传入排序规则:
simpsons = [ 'krusty', 'itchy', 'scratchy', 'lisa']
sorted(simpsons, key=len)
['lisa', 'itchy', 'krusty', 'scratchy']
# 对象引用
num = [10,20,30,40,50]
same_num = num
# 会同时修改两个对象
same_num[0] = 0
print(num)
print(same_num)
[0, 20, 30, 40, 50]
[0, 20, 30, 40, 50]
# 检查是否是同一个对象
num is same_num
True
# 判断两个对象是否相等
num == same_num
True

元组

  • 元组性质: 有序，可迭代，不可变，可以包含多个数据类型
  • 类似于列表, 但不可变
# 直接创建一个元组
digits = (0, 1, 'two')
# 将列表转化为元组
digits = tuple([0, 1, 'two'])
# 元组第三个位置的元素
digits[2]
'two'
# 元组长度
len(digits)
3
# 统计元组中元素出现的次数
digits.count('two')
1
# 返回该元素第一次出现的索引值
digits.index(1)
1
# 元组不可修改，下面语句会报错
# digits[2] = 2

字符串

  • 字符串性质: 可迭代，不可变
# 创建字符串
s = 'I like you'
# 字符串切片
s[0]
'I'
# 长度
len(s)
10

字符串切片类似于列表切片

s[:6]
'I like'
s[7:]
'you'
s[-1]
'u'

字符串方法 (并不修改原字符串)

s.lower()
'i like you'
s.upper()
'I LIKE YOU'
s.startswith('I')
True
s.endswith('you')
True
# 返回在字符串中的最左位置，如果没有找到，就返回-1
s.find('like')
2
# 字符串替换
s.replace('like', 'love')
'I love you'

字符串分割

# 返回一个被空白字符分割的字符串列表
s.split(' ')
['I', 'like', 'you']
# 返回一个被特定字符分割的字符串列表
s2 = 'a, an, the'
s2.split(',')
['a', ' an', ' the']
# 字符串拼接
stooges = ['larry', 'curly', 'moe']
' '.join(stooges)
'larry curly moe'
# + 也可作字符串拼接
s3 = 'The meaning of life is'
s4 = '42'
s3 + ' ' + s4
'The meaning of life is 42'
# 移除开始和结尾的空白字符
s5 = '  ham and cheese  '
s5.strip()
'ham and cheese'

格式化字符串

# 方法1
'raining %s and %s' % ('cats', 'dogs')
'raining cats and dogs'
# 方法2
'raining {} and {}'.format('cats', 'dogs')
'raining cats and dogs'

字典

  • 字典性质: 无序，可迭代，可变，可以包含多个数据类型
  • 由键-值对组成
  • 键必须是唯一的, 可以是字符串、数字、元组
  • 值可以是任何类型
# 创建一个空字典（两种方法）
empty_dict = {}
empty_dict = dict()
# 创建字典（两种方法）
family = {'dad':'homer', 'mom':'marge', 'size':6}
family = dict(dad='homer', mom='marge', size=6)
family
{'dad': 'homer', 'mom': 'marge', 'size': 6}
# 传入键名，获取字典键值
family['dad']
'homer'
# 返回字典的键-值对数目
len(family)
3
# 检查字典中是否含有某个键名
'mom' in family
True
# 返回键名
family.keys()
dict_keys(['size', 'dad', 'mom'])
# 返回键值
family.values()
dict_values([6, 'homer', 'marge'])
# 返回键值对
family.items()
dict_items([('size', 6), ('dad', 'homer'), ('mom', 'marge')])

修改字典

# 增加一个键-值
family['cat'] = 'snowball'
family
{'cat': 'snowball', 'dad': 'homer', 'mom': 'marge', 'size': 6}
# 编辑一个已存在的键-值
family['cat'] = 'snowball ii'
family
{'cat': 'snowball ii', 'dad': 'homer', 'mom': 'marge', 'size': 6}
# 删除一个键-值
del family['cat']
family
{'dad': 'homer', 'mom': 'marge', 'size': 6}
# 字典值可以是列表
family['kids'] = ['bart', 'lisa']
family
{'dad': 'homer', 'kids': ['bart', 'lisa'], 'mom': 'marge', 'size': 6}
# 增加多个键-值
family.update({'baby':'maggie', 'grandpa':'abe'})
family
{'baby': 'maggie',
 'dad': 'homer',
 'grandpa': 'abe',
 'kids': ['bart', 'lisa'],
 'mom': 'marge',
 'size': 6}

获取键值的一个更安全的方法（get）

# 获取字典值，等价于family['mom']
family.get('mom')
'marge'
# 如果字典中不存在，返回一个默认值
family.get('grandma', 'not found')
'not found'

集合

  • 集合性质: 无序, 可迭代, 可变, 可以包含多个数据类型

  • 集合中元素是唯一的(字符串, 数字, or 元组)

  • 类似于字典，只有键名，没有键值

    \

创建集合

# 创建空集合
empty_set = set()
# 创建集合
languages = {'python', 'r', 'java'}
# 将列表转化为集合
snakes = set(['cobra', 'viper', 'python'])

集合运算

# 交集
languages & snakes
{'python'}
# 并集
languages | snakes
{'cobra', 'java', 'python', 'r', 'viper'}
# 差集
languages - snakes
{'java', 'r'}

修改集合 (并不返回集合)

# a增加元素
languages.add('sql')
languages
{'java', 'python', 'r', 'sql'}
# 增加一个已存在的元素
languages.add('r')
languages
{'java', 'python', 'r', 'sql'}
# 移除元素
languages.remove('java')
languages
{'python', 'r', 'sql'}
# 移除所有元素
languages.clear()
languages
set()

从列表中获取唯一元素的排序列表

sorted(set([9, 0, 2, 1, 0]))
[0, 1, 2, 9]

函数

定义没有参数、没有返回值的函数

def print_text():
    print('this is text')
# 调用函数
print_text()
this is text

定义含有一个参数、含有一个返回值的函数

# 定义函数
def square_this(x):
    return x**2
# 调用函数
result = square_this(3)
print(result)
9

定义含有两个位置参数（非默认值）、一个关键字参数（默认值）的函数

def calc(a, b, op='add'):
    if op == 'add':
        return a + b
    elif op == 'sub':
        return a - b
    else:
        print('valid operations are add and sub')
# 调用函数
calc(10, 4, op='add')
14
# 通过参数位置来传入参数值
calc(10, 4, 'add')
14
# ‘op’关键字参数为默认值
calc(10, 4)
14
calc(10, 4, 'sub')
6
calc(10, 4, 'div')
valid operations are add and sub

如果您尚未编写函数体，请使用pass作为占位符

def stub():
    pass

函数含有两个返回值

def min_max(nums):
    return min(nums), max(nums)
# 多个返回值可以绑定到类型为元组的变量上
nums = [1, 2, 3]
min_max_num = min_max(nums)
min_max_num
(1, 3)
# 多个返回值绑定到多个变量上（）通过元组解包的方式
min_num, max_num = min_max(nums)
print(min_num)
print(max_num)
1
3

匿名（Lambda）函数

  • 主要用于临时定义由另一个函数使用的函数

定义函数

# 最常见的定义函数的方法——def
def squared(x):
    return x**2
# 使用lambda定义函数的方法，等价于def函数定义
squared = lambda x: x**2

依据字符串最后一个元素的顺序，将字符串列表进行排序

# 使用def函数定义的方法
simpsons = ['homer', 'marge', 'bart']
def last_letter(word):
    return word[-1]
sorted(simpsons, key=last_letter)
['marge', 'homer', 'bart']
# 使用lambda函数定义的方法
sorted(simpsons, key=lambda word: word[-1])
['marge', 'homer', 'bart']

For循环与While循环

for 循环

# for循环
fruits = ['apple', 'orange']
for fruit in fruits:
    print(fruit.upper())
APPLE
ORANGE
# 对字典的循环，依次打印字典的键名和键值
family = {'dad':'homer', 'mom':'marge', 'size':6}
for key, value in family.items():
    print(key, value)
size 6
dad homer
mom marge
# 对列表的循环，依次打印列表元素的索引值和元素
for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(index, fruit)
0 apple
1 orange

循环

count = 0
while count < 5:
    print('This will print 5 times')
    count += 1    # 等价于 'count = count + 1'
This will print 5 times
This will print 5 times
This will print 5 times
This will print 5 times
This will print 5 times

生成式

列表生成式

# 通过for循环获得一个列表，该列表的每个元素是原始列表对应元素的三次方
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
cubes = []
for num in nums:
    cubes.append(num**3)
cubes
[1, 8, 27, 64, 125]
# 使用列表生成式
cubes = [num**3 for num in nums]
cubes
[1, 8, 27, 64, 125]
# 如果只想获得偶数值的列表
# 语法: [expression for variable in iterable if condition]
cubes_of_even = [num**3 for num in nums if num % 2 == 0]
cubes_of_even
[8, 64]

集合生成式

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
unique_lengths = {len(fruit) for fruit in fruits}
unique_lengths
{5, 6}

字典生成式

fruit_lengths = {fruit:len(fruit) for fruit in fruits}
fruit_lengths
{'apple': 5, 'banana': 6, 'cherry': 6}
fruit_indices = {fruit:index for index, fruit in enumerate(fruits)}
fruit_indices
{'apple': 0, 'banana': 1, 'cherry': 2}

FAQ:应该学Python 2 还是 Python 3？

如果你还在问这个问题，选择Python 3。Python 3已经被广泛支持和使用，Python 2的程序可以通过 2to3 转换为Python 3。对初学者来说，Python 2和3区别不大。AI量化策略研究平台的策略开发语言是Python 3。

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量化交易python开发Python
评论
  • 实用
  • 对于初学者,这总结的很精华.
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