2.2.1.2-网格交易(python网格交易附实战交易记录)

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  2.2.1.2-网格交易
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3、投资实证
  [3.1 2023这一年] 被鸽

文章目录

  • 1. 网格策略说明
    • 1.1. 策略说明
    • 1.2. 策略数据样例
  • 2. 策略实现
    • 2.1. 数据结构定义
    • 2.2. 加载数据
    • 2.3. 主代码
      • 2.3.1. 先看看 want_buy
      • 2.3.2. 买入！today_buy
      • 2.3.3. want_sell
      • 2.3.4. 卖出！today_sell
    • 2.4. 完整代码
  • 3. 收益如何？

1. 网格策略说明

网格交易，说最简单的，就是跌了买，涨了卖。

为了少说废话，这里就举1个例子：

nameopenclosedate操作操作价格
券商ETF0.980.982016/9/14买0.98
券商ETF0.9830.9622016/9/26买0.97
券商ETF0.9821.0052016/10/18卖1
券商ETF1.0011.0252016/10/24卖1.01
券商ETF1.0011.0252016/10/24卖1.02
券商ETF1.0211.0312016/11/1卖1.03
券商ETF1.0251.052016/11/3卖1.04
券商ETF1.0251.052016/11/3卖1.05
券商ETF1.0551.0882016/11/11卖1.06
券商ETF1.0551.0882016/11/11卖1.07
券商ETF1.0551.0882016/11/11卖1.08
券商ETF1.091.0972016/11/14卖1.09
券商ETF1.0641.0342016/12/5买1.06
券商ETF1.0641.0342016/12/5买1.05
券商ETF1.0641.0342016/12/5买1.04
券商ETF1.0381.0262016/12/8买1.03
券商ETF1.0291.0012016/12/12买1.02
券商ETF1.0291.0012016/12/12买1.01
券商ETF1.0010.9882016/12/14买1
券商ETF1.0010.9882016/12/14买0.99
券商ETF0.9810.9762016/12/19买0.98
券商ETF0.9750.9632016/12/23买0.97
券商ETF0.9951.0022017/2/20卖1
券商ETF0.9740.9622017/3/22买0.97
券商ETF0.9730.962017/3/29买0.96
券商ETF0.950.9442017/4/19买0.95
券商ETF0.9420.9372017/5/2买0.94

1.1. 策略说明

  • 网格的大小，可以自己定义，我定义的是0.01作为一个网格

  • 买入一笔后，如果后面价格涨了x*0.01（这里x可以自己定，我定的是3），那么就卖出

  • 买入一笔后，如果后面价格跌了y*0.01（y一般就是1，也就是1网），那么就继续买入

  • 卖出一笔后，如果后面价格跌了x*0.01（这里x可以自己定，我定的是3），那么就买入

  • 卖出一笔后，如果后面价格涨了y*0.01（y一般就是1，也就是1网），那么就继续卖出

  • 第一天，默认就是买入

  • 后续是按照收盘价和之前买入或卖出的价格进行比较，看是否进行买或卖的操作

1.2. 策略数据样例

2016/9/14买入价0.98，那么，我们预期要么是在1.01卖出，要么是在0.97买入

到了2016/9/26，收盘价是0.962，是>0.97的，那我们就直接认为我们挂单了0.97买入

在2016/9/26以0.97买入之后，我们预期要么是在1.00卖出，要么是在0.96买入

到了2016/10/18，收盘价是1.005，是>1.00的，我们可以成交1笔卖出。

2. 策略实现

2.1. 数据结构定义

    def __init__(self, security, start_date=None, end_date=None) -> None:super().__init__()# security：是这次执行的代码，一般类似512000，510300之类# start_date、end_date：会在所有的数据行中，截取对应的时间片段。不传值，那默认就是None，就会用全量数据进行测算。# step_price：每个网格的大小，比如我们测算的是512000，是1左右净值的，1%作为网格，是合适的。# steps：买入一笔后，如果后面价格涨了x*0.01（这里x可以自己定，我定的是3），那么就卖出。这里的x，就是我们这里的stepsself.args = {'security': security, 'start_date': start_date, 'end_date': end_date, 'step_price': 0.01, 'steps': 3}# 加载数据，后面会具体解释加载过程self.daily_df = self.load_data_2_df()# 保留本次交易的行数据，方便后面的使用（比如判断上一笔，是买入还是卖出操作）self.last_transaction = None# 交易历史，最后输出到csv，方便查看self.transactions = []

2.2. 加载数据

    def load_data_2_df(self):# 这个案例，是通过既有数据来跑的，512000，包含了从 2016-09-14 ~ 2024-03-29 的日线数据。# 如果想要自己获取数据，可以参考之前的文章：https://blog.csdn.net/sdfiiiiii/article/details/135289226，包含了从qstock获取、处理、存储数据等df = pd.read_csv("https://gitee.com/kelvin11/public-resources/raw/master/512000.csv")# 如果指定了start_date、end_date，就进行数据的切割if self.args['start_date']:df = df[df["date"] >= self.args['start_date']]if self.args['end_date']:df = df[df["date"] <= self.args['end_date']]# 转换为日期类型df['date'] = df['date'].apply(pd.to_datetime, format='%Y-%m-%d')# 按照日期的正序排序（防止数据错位）df.sort_values(by="date", ascending=True)# 设置dataframe的索引，后面取数比较简便一些.df = df.set_index("date")# 设置了date为索引之后，dataframe里面就没有date这一列了，有时候为了方便处理，还是把date给加上df['date'] = df.index.tolist()return df

2.3. 主代码

主代码，意味着，这里是执行流程的核心。

其实也比较简单，就是遍历dataframe，逐行处理数据即可。

    def process(self):# dataframe的遍历，逐行处理数据for index, row in self.daily_df.iterrows():# index是索引，就是日期；row是Series类型，一行完整的数据if index != self.daily_df.iloc[0]['date']:# 非第一天# 1.1 今日收盘价如果 < 上次操作的价格，那么可能要买。if row['close'] < self.last_transaction['价格']:# want_buy，为什么可能要买，因为在网格中，如果之前是买入，当天价格下跌没有达到下一网，是不买的。这个逻辑在want_buy内部实现self.want_buy(row=row)# 1.2 今日收盘价如果 > 上次操作的价格，那么可能要卖，want_sellelif row['close'] > self.last_transaction['价格']:# want_sell其实和want_buy是同样的解释。因为在网格中，如果收盘价大于上次交易价格，但没有达到实际要卖出的价格，那也是不卖的。这个逻辑在want_sell内部实现self.want_sell(row=row)else:# hold方法，其实什么都没做，return None。意思就是持有不操作。self.hold(row=row)print()else:# 是第一天，默认就是买入# want_buy方法，是指可能要买，为什么可能要买，因为在网格中，如果之前是买入，当天价格下跌没有达到下一网，是不买的。这个逻辑在want_buy内部实现self.want_buy(row=row)# 遍历完所有的数据之后，将所有的交易记录通过pandas存储到csv文件中df = pd.DataFrame(self.transactions)df.to_csv('%s交易记录.csv' % self.args['security'], index=None)

2.3.1. 先看看 want_buy

    def want_buy(self, row):if row['date'] == self.daily_df.iloc[0]['date']:# 这个是第一天的逻辑，直接执行买入。today_buy就真的是买入操作了，主要是记录买入价格和当前行数据this_trans = self.today_buy(row, row['close'])# 将买入行相关的信息，存储到self.transactions操作历史中，方便整体输出self.transactions.append(this_trans)else:# 这里就不是第一天了，要去判断是否能买的到（比如价格下跌没到下一网位置，就不买的。）if self.last_transaction['操作'] == '买':# 如果上一次的操作是'买'，那么要构造1个买入价格的阶梯 [上次买入价格, 今日收盘价]，按照'网格大小'构建一个阶梯price_stairs。# 用到的是numpy的arange方法，举例:print(np.arange(10,1,-2)) # 输出[10  8  6  4  2]start_buy_price = self.last_transaction['价格']price_stairs = np.arange(start_buy_price, row['close'], -self.args['step_price'])print('前一天是买入，价格%s。收盘价下跌, 构造的买入阶梯是：%s' % (self.last_transaction['价格'], price_stairs))if len(price_stairs) >= 1:# 因为，第一个价格是上次买入价格，所以不要包含在本次的买入阶梯里面，做一些切割[1:]price_stairs = price_stairs[1:]for price in price_stairs:# 一般保留3位小数即可price = round(price, 3)# today_buy，是真正的做买入动作了。this_trans = self.today_buy(row, price)# 将买入信息，集中存储到transactions列表中，后续输出到文件self.transactions.append(this_trans)else:print('未达到买入阶梯价，今日不执行买入')elif self.last_transaction['操作'] == '卖':# 构造买入阶梯价，2. 如果"上一次"是卖出，那么要从"-3*网格"开始买start_buy_price = self.last_transaction['价格'] - self.args['steps'] * self.args['step_price']# 构造价格区间的方法，跟上面是一样的。price_stairs = np.arange(start_buy_price, row['close'], -self.args['step_price'])print('前一天是卖出，价格%s。收盘价下跌，构造的买入阶梯是：%s' % (self.last_transaction['价格'], price_stairs))if start_buy_price == row['close']:# 如果期望开始买的价格，正好是当天收盘价，其实就是此次要买入的价格price_stairs = np.array([start_buy_price])if len(price_stairs) >= 1:# 下面的逻辑，跟上面是一样的。for price in price_stairs:price = round(price, 3)this_trans = self.today_buy(row, price)self.transactions.append(this_trans)else:print('未达到买入阶梯价，今日不执行买入')

2.3.2. 买入！today_buy

上面方法，用到的today_buy方法，其实就几行代码：

    def today_buy(self, row, price):# 扩充行数据元素，增加2列：操作 = 买，价格 = priceself.daily_df.loc[row['date'], '操作'] = '买'self.daily_df.loc[row['date'], '价格'] = price# 将买入这个操作的信息，保存在临时变量 self.last_transaction 中，方便后面处理，能快速定位到上次交易是买入还是卖出，以及其价格self.last_transaction = self.daily_df.loc[row['date']]return self.last_transaction

2.3.3. want_sell

want_sell和want_buy方法及其相似，就不逐行解释了。

    def want_sell(self, row):# 构造卖出阶梯价，1. 如果"前一天"是卖出，那么构造卖出就是按照下一个"网格"卖if self.last_transaction['操作'] == '卖':start_sell_price = self.last_transaction['价格']price_stairs = np.arange(start_sell_price, row['close'], self.args['step_price'])print('前一天是卖出，价格%s。收盘价上涨, 构造的卖出阶梯是：%s' % (self.last_transaction['价格'], price_stairs))if len(price_stairs) >= 1:price_stairs = price_stairs[1:]for price in price_stairs:price = round(price, 3)this_trans = self.today_sell(row, price)self.transactions.append(this_trans)else:print('未达到卖出阶梯价，今日不执行卖出')# 构造卖出阶梯价，2. 如果"前一天"是买入出，那么要从"+3*网格"开始卖elif self.last_transaction['操作'] == '买':start_sell_price = self.last_transaction['价格'] + self.args['steps'] * self.args['step_price']price_stairs = np.arange(start_sell_price, row['close'], self.args['step_price'])print('前一天是买入，价格%s。收盘价上涨，构造的买卖出阶梯是：%s' % (self.last_transaction['价格'], price_stairs))print(price_stairs)if start_sell_price == row['close']:price_stairs = np.array([start_sell_price])if len(price_stairs) >= 1:for price in price_stairs:price = round(price, 3)this_trans = self.today_sell(row, price)self.transactions.append(this_trans)else:print('未达到卖出阶梯价，今日不执行卖出')

2.3.4. 卖出！today_sell

也是跟today_buy大同小异，没什么要特别说明的地方。

    def today_sell(self, row, price):# 扩充行数据元素，增加2列：操作 = 卖，价格 = priceself.daily_df.loc[row['date'], '操作'] = '卖'self.daily_df.loc[row['date'], '价格'] = price# 将卖出这个操作的信息，保存在临时变量 self.last_transaction 中，方便后面处理，能快速定位到上次交易是买入还是卖出，以及其价格self.last_transaction = self.daily_df.loc[row['date']]return self.last_transaction

2.4. 完整代码

完整的代码已经全部都解释完了，就是上面的几个方法组合起来，就结束，整体代码量，加上充分的注释，163行。

废话少说，上干货，直接就能跑~

import pandas as pd
import numpy as npclass FixedGrid:def __init__(self, security, start_date=None, end_date=None) -> None:super().__init__()# security：是这次执行的代码，一般类似512000，510300之类# start_date、end_date：会在所有的数据行中，截取对应的时间片段。不传值，那默认就是None，就会用全量数据进行测算。# step_price：每个网格的大小，比如我们测算的是512000，是1左右净值的，1%作为网格，是合适的。# steps：买入一笔后，如果后面价格涨了x*0.01（这里x可以自己定，我定的是3），那么就卖出。这里的x，就是我们这里的stepsself.args = {'security': security, 'start_date': start_date, 'end_date': end_date, 'step_price': 0.01, 'steps': 3}# 加载数据，后面会具体解释加载过程self.daily_df = self.load_data_2_df()# 保留本次交易的行数据，方便后面的使用（比如判断上一笔，是买入还是卖出操作）self.last_transaction = None# 交易历史，最后输出到csv，方便查看self.transactions = []def load_data_2_df(self):# 这个案例，是通过既有数据来跑的，512000，包含了从 2016-09-14 ~ 2024-03-29 的日线数据。# 如果想要自己获取数据，可以参考之前的文章：https://blog.csdn.net/sdfiiiiii/article/details/135289226，包含了从qstock获取、处理、存储数据等df = pd.read_csv("https://gitee.com/kelvin11/public-resources/raw/master/512000.csv")# 如果指定了start_date、end_date，就进行数据的切割if self.args['start_date']:df = df[df["date"] >= self.args['start_date']]if self.args['end_date']:df = df[df["date"] <= self.args['end_date']]# 转换为日期类型df['date'] = df['date'].apply(pd.to_datetime, format='%Y-%m-%d')# 按照日期的正序排序（防止数据错位）df.sort_values(by="date", ascending=True)# 设置dataframe的索引，后面取数比较简便一些.df = df.set_index("date")# 设置了date为索引之后，dataframe里面就没有date这一列了，有时候为了方便处理，还是把date给加上df['date'] = df.index.tolist()return dfdef today_buy(self, row, price):# 扩充行数据元素，增加2列：操作 = 买，价格 = priceself.daily_df.loc[row['date'], '操作'] = '买'self.daily_df.loc[row['date'], '价格'] = price# 将买入这个操作的信息，保存在临时变量 self.last_transaction 中，方便后面处理，能快速定位到上次交易是买入还是卖出，以及其价格self.last_transaction = self.daily_df.loc[row['date']]return self.last_transactiondef today_sell(self, row, price):# 扩充行数据元素，增加2列：操作 = 卖，价格 = priceself.daily_df.loc[row['date'], '操作'] = '卖'self.daily_df.loc[row['date'], '价格'] = price# 将卖出这个操作的信息，保存在临时变量 self.last_transaction 中，方便后面处理，能快速定位到上次交易是买入还是卖出，以及其价格self.last_transaction = self.daily_df.loc[row['date']]return self.last_transactiondef want_buy(self, row):if row['date'] == self.daily_df.iloc[0]['date']:# 这个是第一天的逻辑，直接执行买入。today_buy就真的是买入操作了，主要是记录买入价格和当前行数据this_trans = self.today_buy(row, row['close'])# 将买入行相关的信息，存储到self.transactions操作历史中，方便整体输出self.transactions.append(this_trans)else:# 这里就不是第一天了，要去判断是否能买的到（比如价格下跌没到下一网位置，就不买的。）if self.last_transaction['操作'] == '买':# 如果上一次的操作是'买'，那么要构造1个买入价格的阶梯 [上次买入价格, 今日收盘价]，按照'网格大小'构建一个阶梯price_stairs。# 用到的是numpy的arange方法，举例:print(np.arange(10,1,-2)) # 输出[10  8  6  4  2]start_buy_price = self.last_transaction['价格']price_stairs = np.arange(start_buy_price, row['close'], -self.args['step_price'])print('前一天是买入，价格%s。收盘价下跌, 构造的买入阶梯是：%s' % (self.last_transaction['价格'], price_stairs))if len(price_stairs) >= 1:# 因为，第一个价格是上次买入价格，所以不要包含在本次的买入阶梯里面，做一些切割[1:]price_stairs = price_stairs[1:]for price in price_stairs:# 一般保留3位小数即可price = round(price, 3)# today_buy，是真正的做买入动作了。this_trans = self.today_buy(row, price)# 将买入信息，集中存储到transactions列表中，后续输出到文件self.transactions.append(this_trans)else:print('未达到买入阶梯价，今日不执行买入')elif self.last_transaction['操作'] == '卖':# 构造买入阶梯价，2. 如果"上一次"是卖出，那么要从"-3*网格"开始买start_buy_price = self.last_transaction['价格'] - self.args['steps'] * self.args['step_price']# 构造价格区间的方法，跟上面是一样的。price_stairs = np.arange(start_buy_price, row['close'], -self.args['step_price'])print('前一天是卖出，价格%s。收盘价下跌，构造的买入阶梯是：%s' % (self.last_transaction['价格'], price_stairs))if start_buy_price == row['close']:# 如果期望开始买的价格，正好是当天收盘价，其实就是此次要买入的价格price_stairs = np.array([start_buy_price])if len(price_stairs) >= 1:# 下面的逻辑，跟上面是一样的。for price in price_stairs:price = round(price, 3)this_trans = self.today_buy(row, price)self.transactions.append(this_trans)else:print('未达到买入阶梯价，今日不执行买入')def want_sell(self, row):# 构造卖出阶梯价，1. 如果"前一天"是卖出，那么构造卖出就是按照下一个"网格"卖if self.last_transaction['操作'] == '卖':start_sell_price = self.last_transaction['价格']price_stairs = np.arange(start_sell_price, row['close'], self.args['step_price'])print('前一天是卖出，价格%s。收盘价上涨, 构造的卖出阶梯是：%s' % (self.last_transaction['价格'], price_stairs))if len(price_stairs) >= 1:price_stairs = price_stairs[1:]for price in price_stairs:price = round(price, 3)this_trans = self.today_sell(row, price)self.transactions.append(this_trans)else:print('未达到卖出阶梯价，今日不执行卖出')# 构造卖出阶梯价，2. 如果"前一天"是买入出，那么要从"+3*网格"开始卖elif self.last_transaction['操作'] == '买':start_sell_price = self.last_transaction['价格'] + self.args['steps'] * self.args['step_price']price_stairs = np.arange(start_sell_price, row['close'], self.args['step_price'])print('前一天是买入，价格%s。收盘价上涨，构造的买卖出阶梯是：%s' % (self.last_transaction['价格'], price_stairs))print(price_stairs)if start_sell_price == row['close']:price_stairs = np.array([start_sell_price])if len(price_stairs) >= 1:for price in price_stairs:price = round(price, 3)this_trans = self.today_sell(row, price)self.transactions.append(this_trans)else:print('未达到卖出阶梯价，今日不执行卖出')def hold(self, row):return Nonedef process(self):# dataframe的遍历，逐行处理数据for index, row in self.daily_df.iterrows():# index是索引，就是日期；row是Series类型，一行完整的数据if index != self.daily_df.iloc[0]['date']:# 非第一天# 1.1 今日收盘价如果 < 上次操作的价格，那么可能要买。if row['close'] < self.last_transaction['价格']:# want_buy，为什么可能要买，因为在网格中，如果之前是买入，当天价格下跌没有达到下一网，是不买的。这个逻辑在want_buy内部实现self.want_buy(row=row)# 1.2 今日收盘价如果 > 上次操作的价格，那么可能要卖，want_sellelif row['close'] > self.last_transaction['价格']:# want_sell其实和want_buy是同样的解释。因为在网格中，如果收盘价大于上次交易价格，但没有达到实际要卖出的价格，那也是不卖的。这个逻辑在want_sell内部实现self.want_sell(row=row)else:# hold方法，其实什么都没做，return None。意思就是持有不操作。self.hold(row=row)print()else:# 是第一天，默认就是买入# want_buy方法，是指可能要买，为什么可能要买，因为在网格中，如果之前是买入，当天价格下跌没有达到下一网，是不买的。这个逻辑在want_buy内部实现self.want_buy(row=row)# 遍历完所有的数据之后，将所有的交易记录通过pandas存储到csv文件中df = pd.DataFrame(self.transactions)df.to_csv('%s交易记录.csv' % self.args['security'], index=None)if __name__ == '__main__':# this = FixedGrid(security='512000', start_date='2020-09-14', end_date='2023-09-14')this = FixedGrid(security='512000', start_date=None, end_date=None)this.process()

3. 收益如何？

其实这里还是要说的，网格这个东西，我们还缺了一个前置条件：

  1. 你得有足够的持仓在手里，你才能在想卖的时候卖出，对吧？
  2. 你得有足够的money在手机，你才能在想买入的时候买，对吧？

所以，这个策略，是为了告诉我们，如果我都ok，那理论上，一年下来，我能卖出多少回？也就是做了多少次的T，能赚多少钱？

我把这个统计的结果文件，放在了：512000交易记录

为了对这个策略有信心，我只看，每年，卖出了多少回？

插个题外话，这个策略有很多改进的地方，比如：

  1. 可以不按照close收盘价来算，而是按照当天的最高或最低价来算
  2. 网格，可以有增强，比如，增加网格数量，或者增加买入、卖出份额等

我自己已经非常忠实的执行了网格交易有一段时间，对结果还是比较满意的，贴一下记录，有兴趣的可以交流。

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Open CASCADE学习|刚体（ TopoDS_Shape）按某种轨迹运动，停在指定位置上

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今天实现如下功能&#xff1a;刚体做做螺旋运动&#xff0c;轨迹已知&#xff0c;求刚体在每个位置上的所占据的空间&#xff0c;就是把刚体从初始位置变换到该位置。 这里的刚体是一个砂轮截面&#xff0c;螺旋运动轨迹由B样条曲线拟合&#xff0c;通过Frenet标架确定运动轨迹…
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iOS使用CoreML运用小型深度神经网络架构对图像进行解析

iOS使用CoreML运用小型深度神经网络架构对图像进行解析

查找一个图片选择器 我用的是ImagePicker 项目有点老了&#xff0c;需要做一些改造&#xff0c;下面是新的仓库 platform :ios, 16.0use_frameworks!target learnings dosource https://github.com/CocoaPods/Specs.gitpod ImagePicker, :git > https://github.com/KevinS…
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Python之Opencv进阶教程（1）：图片模糊

Python之Opencv进阶教程（1）：图片模糊

1、Opencv提供了多种模糊图片的方法 加载原始未经模糊处理的图片 import cv2 as cvimg cv.imread(../Resources/Photos/girl.jpg) cv.imshow(girl, img)1.1 平均值 关键代码 # Averaging 平均值 average cv.blur(img, (3, 3)) cv.imshow(Average Blur, average)实现效果 1.2…
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STM32F407 FSMC并口读取AD7606

STM32F407 FSMC并口读取AD7606

先贴一下最终效果图.这个是AD7606并口读取数据一个周期后的数据结果. 原始波形用示波器看是很平滑的. AD7606不知为何就会出现干扰, 我猜测可能是数字信号干扰导致的. 因为干扰的波形很有规律. 这种现象基本上可以排除是程序问题. 应该是干扰或者数字信号干扰,或者是数字和模拟…
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基于Spring Boot的餐厅点餐系统

基于Spring Boot的餐厅点餐系统

基于Spring Boot的餐厅点餐系统 开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootJDK版本&#xff1a;JDK1.8数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/ideaMaven包&#xff1a;Maven3.3.9 部分系统展示 管理员登录界面 用户注册登录界面 …
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​如何使用ArcGIS Pro进行洪水淹没分析

​如何使用ArcGIS Pro进行洪水淹没分析

洪水淹没分析是一种常见的水文地理信息系统应用&#xff0c;用于模拟和预测洪水事件中可能受到淹没影响的地区&#xff0c;这里为大家介绍一下ArcGIS Pro进行洪水淹没分析的方法&#xff0c;希望能对你有所帮助。 数据来源 教程所使用的数据是从水经微图中下载的DEM数据&…
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Python学习笔记-Flask接收post请求数据并存储数据库

Python学习笔记-Flask接收post请求数据并存储数据库

1.引包 from flask import Flask, request, jsonify from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy 2.配置连接,替换为自己的MySQL 数据库的实际用户名、密码和数据库名 app Flask(__name__) #创建应用实列 app.config[SQLALCHEMY_DATABASE_URI] mysqlpymysql://ro…
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鸿蒙OS开发实例：【应用事件打点】

鸿蒙OS开发实例：【应用事件打点】

简介 传统的日志系统里汇聚了整个设备上所有程序运行的过程流水日志&#xff0c;难以识别其中的关键信息。因此&#xff0c;应用开发者需要一种数据打点机制&#xff0c;用来评估如访问数、日活、用户操作习惯以及影响用户使用的关键因素等关键信息。 HiAppEvent是在系统层面…
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适用于 Linux 的 Windows 子系统安装初体验

适用于 Linux 的 Windows 子系统安装初体验

1、简述 Windows Subsystem for Linux (WSL) 是 Windows 的一项功能&#xff0c;允许您在 Windows 计算机上运行 Linux 环境&#xff0c;而无需单独的虚拟机或双重启动。 WSL 旨在为想要同时使用 Windows 和 Linux 的开发人员提供无缝且高效的体验。 使用 WSL 安装和运行各种 L…
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【javaScript】DOM编程入门

【javaScript】DOM编程入门

一、什么是DOM编程 概念&#xff1a;DOM(Document Object Model)编程就是使用document对象的API完成对网页HTML文档进行动态修改&#xff0c;以实现网页数据和样式动态变化的编程 为什么要由DOM编程来动态修改呢&#xff1f;我们就得先理解网页的运行原理&#xff1a; 如上图&a…
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IO流：字节流、字符流、缓冲流、转换流、数据流、序列化流 --Java学习笔记

IO流：字节流、字符流、缓冲流、转换流、数据流、序列化流 --Java学习笔记

目录 IO流 IO流的分类 IO流的体系 字节流&#xff1a; 1、Filelnputstream(文件字节输入流) 2、FileOutputStream(文件字节输出流) 字节流非常适合做一切文件的复制操作 复制案例&#xff1a; try-catch-finally 和 try-with-resource 字符流 1、FileReader(文件字符…
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ALPHA开发板上的PHY芯片驱动：LAN8720驱动

ALPHA开发板上的PHY芯片驱动：LAN8720驱动

一. 简介 前面文章了解到&#xff0c;Linux内核是有提供 PHY通用驱动的。 本文来简单了解一下ALPHA开发板上的 PHY网络芯片LAN8720的驱动。是 LAN8720芯片的公司提供的 PHY驱动。 二. ALPHA开发板上的PHY芯片驱动&#xff1a;LAN8720驱动 我 们 来 看 一 下 LAN8720A 的 …
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输入url到页面显示过程的优化

输入url到页面显示过程的优化

浏览器架构 线程&#xff1a;操作系统能够进行运算调度的最小单位。 进程&#xff1a;操作系统最核心的就是进程&#xff0c;他是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。 一个进程就是一个程序的运行实例。启动一个程序的时候&#xff0c;操作系统会为该程序创建一块内存&a…
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HDLbits 刷题 --Always nolatches

HDLbits 刷题 --Always nolatches

学习: Your circuit has one 16-bit input, and four outputs. Build this circuit that recognizes these four scancodes and asserts the correct output. To avoid creating latches, all outputs must be assigned a value in all possible conditions (See also always…
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【HTML】简单制作一个3D动画效果重叠圆环

【HTML】简单制作一个3D动画效果重叠圆环

目录 前言 开始 HTML部分 CSS部分 效果图 总结 前言 无需多言&#xff0c;本文将详细介绍一段代码&#xff0c;具体内容如下&#xff1a; 开始 首先新建文件夹&#xff0c;创建两个文本文档&#xff0c;其中HTML的文件名改为[index.html]&#xff0c;CSS的…
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