常用工具库

python

发布日期: 2025-06-03

文章字数: 2.4k

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mplfinance库的主要作用

mplfinance是一个基于Matplotlib的金融数据可视化库，专注于生成金融时间序列图表，尤其适用于股票、加密货币等市场的分析。其核心功能包括：

绘制K线图（蜡烛图）：展示开盘价、最高价、最低价、收盘价（OHLC）的波动形态
技术指标叠加：支持移动平均线（MA）、布林带（Bollinger Bands）、成交量柱状图等
多子图与自定义样式：通过外部轴模式（子图）同时展示价格与成交量，或自定义颜色、网格线等视觉元素
动态图表与动画

：支持实时数据更新和动态展示（需结合其他库如matplotlib.animation

常用函数及参数

1. 核心函数：`mpf.plot()`

用于绘制基础金融图表，核心参数如下：

参数	说明	示例
`data`	包含OHLC数据的Pandas DataFrame，索引需为`DatetimeIndex`，列名需包含`Open`、`High`、`Low`、`Close`（必选），`Volume`（可选）	`mpf.plot(data, type='candle')`
`type`	图表类型：`'candle'`（K线图）、`'line'`（折线图）、`'renko'`（砖型图）、`'pnf'`（点数图）	`type='candle'`
`volume`	是否显示成交量柱状图（需数据含`Volume`列）	`volume=True`
`mav`	移动平均线周期（整数或元组）：`mav=10`（单条均线）、`mav=(5,20)`（多条均线）	`mav=(5,10,30)`
`style`	预设样式：`'yahoo'`、`'classic'`、`'charles'`等，或自定义样式	`style='yahoo'`
`title`	图表标题（需避免中文，需额外设置字体）	`title='AAPL Stock Price'`
`ylabel`	主图Y轴标签（默认显示价格）	`ylabel='Price ($)'`
`ylabel_lower`	成交量子图Y轴标签	`ylabel_lower='Volume'`
`show_nontrading`	是否显示非交易日（默认`False`，数据间无间隔）	`show_nontrading=True`
`savefig`	保存图表路径（如`savefig='chart.png'`）	`savefig='output.png'`

示例代码：

import mplfinance as mpf
import pandas as pd

# 示例数据（需包含OHLC和Volume列）
data = pd.DataFrame({
    'Open': [100, 102, 101],
    'High': [105, 106, 107],
    'Low': [99, 101, 100],
    'Close': [102, 103, 104],
    'Volume': [10000, 12000, 9000]
}).set_index(pd.date_range('2023-01-01', periods=3))

# 绘制K线图+成交量+均线
mpf.plot(
    data,
    type='candle',
    volume=True,
    mav=(5,10),
    style='yahoo',
    title='示例K线图',
    ylabel='Price',
    ylabel_lower='Volume'
)

2. 扩展函数

(1) `mpf.make_addplot()`

用于在主图上叠加附加图表（如均线、技术指标）：

# 添加EMA20均线
apds = [mpf.make_addplot(data['EMA20'], color='red', panel=0)]
mpf.plot(data, addplot=apds)

(2) `mpf.make_mpf_style()`

自定义图表样式（颜色、网格线等）：

custom_style = mpf.make_mpf_style(
    base_mpf_style='yahoo',
    rc={'axes.labelcolor': 'blue'}
)
mpf.plot(data, style=custom_style)

关键使用注意事项

数据格式要求：
- DataFrame必须包含Open、High、Low、Close列，索引为DatetimeIndex。
- 若需成交量，需包含Volume列

中文显示问题：

需提前设置Matplotlib字体参数：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 解决负号显示问题

性能优化：
- 大数据集建议使用downsample=’mean’
  
  参数降采样，或限制显示时间范围

MarkupSafe库的核心作用

MarkupSafe是一个专注于安全字符串处理的Python库，主要用于防止Web开发中的跨站脚本攻击（XSS）。其核心功能包括：

自动转义危险字符：将<、>、&等字符转换为HTML实体（如<、>、&），避免恶意代码注入。
安全字符串标记：通过Markup类标记已转义的字符串为“安全”，防止模板引擎二次转义。
与模板引擎集成：无缝支持Jinja2、Flask等框架，确保动态内容渲染时的安全性

常用函数与类

1. 核心函数

escape(s)
将字符串中的危险字符转义为HTML实体，返回转义后的字符串。

from markupsafe import escape
escaped = escape('<script>alert("XSS")</script>')
print(escaped)  # 输出: &lt;script&gt;alert(&quot;XSS&quot;)&lt;/script&gt;

Markup(s)
创建一个“安全字符串”对象，标记内容为已转义且无需二次处理。
示例：

from markupsafe import Markup
safe_html = Markup('<b>Bold Text</b>')
print(safe_html)  # 输出: <b>Bold Text</b>（直接输出原始字符）

2. 字符串操作方法

__add__（拼接）
支持安全字符串的拼接，结果仍为安全字符串。
示例：

part1 = Markup('<h1>标题</h1>')
part2 = Markup('<p>内容</p>')
combined = part1 + part2  # 结果为安全字符串

format(\*args, \**kwargs)
安全地格式化字符串，自动转义占位符中的危险字符。
示例：

template = Markup('Hello, {name}!')
rendered = template.format(name='<script>alert("XSS")</script>')
print(rendered)  # 输出: Hello, &lt;script&gt;alert(&quot;XSS&quot;)&lt;/script&gt;!

unescape()
将安全字符串还原为原始字符串（需谨慎使用）。
示例：

safe_str = Markup('<em>Hello</em>')
raw_str = safe_str.unescape()  # 输出: <em>Hello</em>

3. 高级功能

自定义转义规则

通过传递自定义函数给escape()

覆盖默认转义行为。

def custom_escape(s):
    return s.replace('&', '&amp;').replace('<', '&lt;')
escaped = escape('<&>', custom_escape)  # 输出: &lt;&amp;

实际应用场景

1. 防止用户输入注入

在Web表单中处理用户评论或搜索内容时，自动转义危险字符：

from flask import Flask, request
from markupsafe import escape
app = Flask(__name__)
@app.route('/comment', methods=['POST'])
def post_comment():
    user_comment = request.form.get('comment')
    safe_comment = escape(user_comment)  # 转义用户输入
    return f"<div>Comment: {safe_comment}</div>"

2. 模板引擎安全渲染

与Jinja2集成，自动转义模板变量：

from jinja2 import Template
from markupsafe import Markup
template = Template("Profile: {{ user_input }}")
rendered = template.render(user_input=Markup('<script>alert("XSS")</script>'))
# 输出: Profile: <script>alert("XSS")</script>（安全显示）

3. 动态生成HTML内容

构建安全的HTML列表或表格：

items = [1, 2, '<script>alert("XSS")</script>']
safe_items = [Markup(f"<li>{item}</li>") for item in items]
html = "<ul>" + "".join(safe_items) + "</ul>"
# 输出: <ul><li>1</li><li>2</li><li>&lt;script&gt;alert("XSS")&lt;/script&gt;</li></ul>

注意事项

类型限制:escape()

仅接受字符串或Markup对象，传递其他类型会报错
性能优化：对大量数据频繁转义时，建议复用Markup对象以减少开销。
与模板引擎配合：Jinja2默认自动转义变量，但显式使用Markup可明确标记安全内容

以下是关于Python的Flask库的核心功能、常用装饰器及函数的详细解析，结合其轻量级Web框架的设计特点：

Flask库的主要作用

Flask是一个轻量级Web框架，核心作用包括：

快速构建Web应用：通过路由、模板引擎和请求处理机制简化开发流程。
模块化设计：支持蓝图（Blueprint）划分功能模块，适合中大型项目
扩展性强：通过扩展（如Flask-SQLAlchemy、Flask-Login）集成数据库、认证等功能。
灵活性高：开发者可自由选择组件（如模板引擎、数据库ORM）。

常用装饰器

1. 路由与请求处理

@app.route()
定义URL路由，绑定视图函数。支持动态路由参数和HTTP方法限制。
示例：

@app.route('/user/<username>')  # 动态路由
def show_user(username):
    return f"User: {username}"
@app.route('/submit', methods=['POST'])  # 限制请求方法
def submit_form():
    return "处理表单提交"

@app.before_request & @app.after_request
在请求处理前/后执行函数，用于权限校验、日志记录等。
示例：

@app.before_request
def check_auth():
    if not request.headers.get('Authorization'):
        return "未授权", 401

@app.after_request
def add_header(response):
    response.headers['X-Custom-Header'] = 'FlaskDemo'
    return response

@app.errorhandler()
处理特定HTTP错误（如404、500）。
示例：

@app.errorhandler(404)
def page_not_found(error):
    return render_template('404.html'), 404

2. 认证与权限

@login_required（Flask-Login扩展）

保护路由，仅允许已登录用户访问。

from flask_login import login_required
@app.route('/dashboard')
@login_required
def dashboard():
    return "控制面板"

3. 上下文管理

@app.context_processor

向所有模板注入全局变量。

@app.context_processor
def inject_user():
    return dict(current_user=get_current_user())

三、常用函数

1. 请求处理相关

request
获取客户端请求数据（如参数、表单、JSON）。
示例：

from flask import request
@app.route('/search')
def search():
    keyword = request.args.get('q')  # 获取查询参数
    return f"搜索关键词：{keyword}"

render_template()
渲染HTML模板并返回响应。
示例：

from flask import render_template
@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html', title='首页')

2. 响应生成相关

jsonify()
将Python对象转换为JSON响应。
示例：

from flask import jsonify
@app.route('/data')
def get_data():
    data = {'name': 'Alice', 'age': 30}
    return jsonify(data)

redirect()
重定向到指定URL。
示例：

from flask import redirect, url_for
@app.route('/old-page')
def old_page():
    return redirect(url_for('new_page'))  # 重定向到新路由

3. 应用配置相关

app.config.from_pyfile()

从配置文件加载设置

示例

app.config.from_pyfile('config.cfg')  # 加载config.cfg中的配置

四、自定义装饰器示例

1. 参数校验装饰器

from functools import wraps
from flask import request, jsonify

def validate_json(*expected_keys):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            data = request.get_json()
            if not all(key in data for key in expected_keys):
                return jsonify({"error": "缺少参数"}), 400
            return func(data, *args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@app.route('/api/data', methods=['POST'])
@validate_json('username', 'password')
def create_user(data):
    # 处理用户创建逻辑
    return jsonify({"message": "用户创建成功"})

2. 认证装饰器

from functools import wraps
from flask import request, abort
def api_key_required(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        api_key = request.headers.get('X-API-Key')
        if api_key != 'SECRET_KEY':
            abort(403)  # 禁止访问
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@app.route('/secure-endpoint')
@api_key_required
def secure_endpoint():
    return "授权访问成功"

akshare库的主要作用

akshare是一个开源的金融数据接口库，专注于提供多市场、多周期的金融数据获取功能，其核心作用包括：

覆盖广泛的数据类型：包括股票、期货、基金、外汇、数字货币、宏观经济等
支持实时与历史数据：提供实时行情（如A股、期货）和历史数据（日线、分钟线）
数据格式标准化：返回Pandas DataFrame，便于后续分析与可视化
本地化数据源适配：整合国内主流财经平台（如东方财富、新浪财经）的数据接口

官网

mplfinance

matplotlib

flask

读序

https://bigworldxld.github.io/2025/06/03/19635.html

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flask akshare mplfinance

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常用函数及参数

1. 核心函数：mpf.plot()

2. 扩展函数

(1) mpf.make_addplot()

(2) mpf.make_mpf_style()

MarkupSafe库的核心作用

常用函数与类

1. 核心函数

2. 字符串操作方法

3. 高级功能

1. 防止用户输入注入

2. 模板引擎安全渲染

3. 动态生成HTML内容

Flask库的主要作用

常用装饰器

1. 路由与请求处理

2. 认证与权限

3. 上下文管理

三、常用函数

1. 请求处理相关

2. 响应生成相关

3. 应用配置相关

四、自定义装饰器示例

1. 参数校验装饰器

2. 认证装饰器

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1. 核心函数：`mpf.plot()`

(1) `mpf.make_addplot()`

(2) `mpf.make_mpf_style()`