1.【vn.py学习笔记（八）】vn.py utility、通用BarGenerator、源码阅读ArrayManager源码阅读
2.读读antd源码之通用组件
3.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析

【vn.py学习笔记（八）】vn.py utility、通用BarGenerator、源码阅读ArrayManager源码阅读

       在量化投资的通用探索中，作者对vn.py产生了浓厚的源码阅读Mist源码调试兴趣，并投身于相关学习。通用目前，源码阅读作者主要专注于vn.py在A股市场量化策略的通用学习，面临的源码阅读主要技术难点包括获取和维持日线数据、实现自动下单交易、通用开发全市场选股程序、源码阅读编写选股策略回测程序，通用以及运用机器学习进行股票趋势预测。源码阅读作者计划通过阅读vn.py源码，通用深入了解其架构机制，并通过分享形式记录学习心得，以便更好地理解vn.py。电影源码前台APP

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       本文将重点探讨vn.py/trader/utility.py中的内容，主要包括工具函数、BarGenerator和ArrayManager。工具函数部分相对容易理解，主要是对通用功能进行封装。BarGenerator是K线合成器，负责根据实时tick数据合成1分钟K线，并进一步合成n分钟K线。ArrayManager是指标计算辅助类，负责维护一定量的历史数据，以供计算sma、ema、php虚拟网络源码atr等常见指标。BarGenerator和ArrayManager是本次学习的重点。

       工具函数部分主要提供合约代码转换、路径读取、json文件读写、数值位数设置、日志等功能，主要是对基本功能进行封装，没有复杂的算法。

       BarGenerator类用于从tick数据中生成1分钟bar数据，也可以用于从1分钟的bar数据中合成x分钟或x小时的bar。BarGenerator的主要函数包括update_tick、update_bar、update_bar_minute_window、update_bar_hour_window、on_hour_bar和generate。

       ArrayManager是万利1078源码一个时间序列容器，用于按时间序列缓存bar数据，提供技术指标的计算。ArrayManager提供的函数分为四类：init函数、update_bar、@property函数和技术指标函数。

读读antd源码之通用组件

       ui组件库在ui开发框架中扮演着类似模具的角色，极大地提升了生产效率。无论是设计风格、基础功能还是操作交互，ui组件库都进行了高度统一，为项目开发提供了开箱即用的便捷。在React领域，中后台项目常用到的ui组件库，非Ant Design（antd）莫属。

       本文将分享antd组件库的源码，探讨我们习以为常的功能背后的逻辑处理。在阅读过程中，pdd支付源码 2020将遵循《阅读前端源码的思路》，文章将直接分享重点，忽略具体细节。

       一个没有设计理念的ui组件库，都不好意思称作ui组件库。官方文档中，第一个栏目就是“设计”，可见设计是ui组件库的灵魂，它包含了自身的价值观和模式，并遵循一系列规范。本文将先分享阅读的第1个，通用组件的源码。

       通用组件包含三个：Button、Icon、Typography。关于这些组件，我们可以从官方文档中看到一些值得思考的功能。例如，Button的点击动作反馈，Icon的内部图标封装，Typography的文本处理或功能封装等。

       antd的组件源码相对混乱，但我们可以从中找到一些有趣的点。例如，Button组件中关于按钮文字是两个汉字时插入空格的逻辑，以及内容劫持的过程。Wave组件的实现主要涉及到transition和animation，其中onClick方法的关键在于updateCSS方法，它动态添加样式，并添加transition和animation。

       Icon组件则被搬到了@ant-design/icons库中实现，主要是一些样式、事件和图标引用的处理。Typography组件则提供了一系列文本样式的内容，其中文本拷贝使用了copy-to-clipboard库，文本溢出处理则通过Ellipsis组件实现。

       本文对antd源码之通用组件的探讨就到这里，希望能帮助你更好地理解这些组件的内部逻辑。

Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析

       本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。

       我们将对优化的评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。

       测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。

       下面是推荐程度从高到低的优化方法：

       3星优化：

       全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。

       String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。

       Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。

       Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。

       Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。

       2星优化：

       Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。

       1星优化：

       全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。

       Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。

       Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。

       0星优化：

       全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。

       Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。

       总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！