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python重试(指数退避算法)

本文实现了一个重试装饰器,并且使用了指数退避算法。指数退避算法实现还是很简单。先上代码再详细解释。 1、指数退避算法 欠奉。http://hugnew.com/?...,其中有三个状态,成功SUCCESS,失败ERROR,超时TIMEOUT; 2)异常ProcedureException,在retry装饰器我们判断了状态,如果是失败和超时场景,我们将会抛出这个异常。...是否随机: 1)不随机,将会以2**retries,作为重试时间 2)随机,将会在(0,2**retries)之间随机一个数,作为重试时间 其实指数退避算法就是使用随机“抖动”方式来解决高并发场景下信道碰撞...,但是我们应用场景也有需要持续增加重试间隔(而不是增加几率)情况。...Result.ERROR, " ############" return result(Result.ERROR) do_something() 输出结果 /Users/didi/anaconda/bin/python

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Python分析股市指数

也许统计方法标准差Z值法更加适合。既可以衡量某个指数指标的集中度,还可以衡量离散度,和风险情况。尽管指数数据也不是完美的正态分布,但Z值法依然存在较大参考意义。 我观点 Z值越大,越高估。...Z值法就不太适用 我使用PythonPandas 和 Matplotlib 等工具,加上一些渠道获得指数数据(尤其是市盈率),做了这个工具。主要目的是: 方便自己定投使用。...(目前还没有止盈过)结合统计学,熟悉Python基本数据分析方法。网上分享给愿意参考的人,交流和学习 分享是对自己最好投资! 欢迎指正。 1 Python 基础模块初始化 ? 2 数据库导入 ?...6.2 指数市盈率Z值和指数收盘价Z值加权表 ? ? 6.3 最高和最低指数市盈率,和收盘价例子 指数: 文化传媒 和 食品饮料。 排除证电信,原因是不同数据源市盈率差异太大。...本文全文(含Python 代码,首发于知乎专栏Python中文社区 ),主要供Python学习和量化分析学习讨论,请点击阅读原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/30273447

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    如何用Python下载百度指数数据

    百度指数(Baidu Index) 是以百度海量网民行为数据为基础数据分析平台,它能够能够告诉用户:某个关键词在百度搜索规模有多大,一段时间内涨跌态势以及相关新闻舆论变化,关注这些词网民是什么样...,比如我们对比一个python和Java最近一周指数: 当鼠标移动到每天坐标上时会显示当天数据,例如: 如果我们采用UI自动化方式,至少得模拟移动到每天坐标。...打开开发者工具,重新查询发现获取数据接口: 实际指数数据就存储在这个data字段,但是以某种加密方式加密了。 然后注意第二个接口某个参数与当前接口返回数据某个值一致。...下面我们总结一下指数数据获取思路: 通过index接口获取uniqid和加密后指数数据userIndexes 通过ptbk接口传入uniqid获取密钥key 通过解密函数根据密钥key解密userIndexes...那么我们就可以轻松获取任意指定关键字指数数据。

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    python3百度指数抓取

    分类:python 作者:TTyb文章发表于 2016-11-12 百度指数抓取,再用图像识别得到指数前言: 土福曾说,百度指数很难抓,在淘宝上面是20块1个关键字: 哥那么叼的人怎么会被他吓到,于是乎花了零零碎碎加起来大约...m or Firebox32.0.1 chromedriver.exe 图像识别验证码请参考我博客: python图像识别–验证码 selenium用法请参考我博客: python之selenium...进入百度指数需要登陆,登陆账号密码写在文本account里面: 万能登陆代码如下: 登陆页面: 登陆过后需要打开新窗口,也就是打开百度指数,并且切换窗口,在selenium用: 清空输入框,构造点击天数...: 天数也就是这里: 找到图形框: 图形框就是: 根据坐标点不同构造偏移量: 选取7天坐标来观察: 第一个点横坐标为1031.66666 第二个点横坐标为1234 所以7天两个坐标之间差为:202.33...,其他天数类似 用selenium库来模拟鼠标滑动悬浮: 但是这样子确定点指出是在这个位置: 也就是矩形左上角,这里是不会加载js显示弹出框,所以要给横坐标+1: 写个按照天数循环,让横坐标累加

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    Python验证指数基金定投策略

    研究环境 进入研究环境之后,会发现是一个类似于Jupyter Notebook开发界面。 Step3 新建一个Python3Notebook 后面所有操作和Jupyter Notebook一样。...Step4 在新建Notebook写入代码 获取指数数据函数 导入所需要用到库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 定义获取指数数据函数...# 获取股票数据函数 def get_stock_data(code, start_date, end_date): """ :param code: 需要获取数据指数代码,注意使用是上交所指数代码...下载csv文件 数据探索 先对我们获取到沪深300指数数据进行一番了解,方便后续分析。 查看沪深300指数总体信息: df300.info() ?...沪深300指数一个极大值点 数据分析 高点定投,能否盈利?

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    Python中计算并使用if判断BMI指数

    1 问题 如何对BMI进行计算并且使用if判断BMI指数范围。 2 方法 对身高和体重这两个变量进行赋值(体重单位:千克;身高单位:米。)。对BMI进行计算,体重除以身高平方。...(height**2) #使用f'{},括号内容首先要进行定义赋值。...<=BMI<=24: print(f'你BMI指数{normal},请保持正常作息哦') elif 24<BMI<=30: print(f'你BMI指数{high},请注意调整饮食和作息哦...') elif BMI>0: print(f'你BMI指数{too_high},请注意控制') 3 结语 针对BMI问题,提出用if条件语句方法,通过Python编写实验,证明该方法是有效,本文方法仍有一些地方不够具体...,未来可以继续研究通过BMI指数来推荐符合个人控制BMI方法。

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    Python 验证 | 巴菲特推崇指数定投”到底如何?

    股神巴菲特在面对公众时候,第一常干的事情是喝可乐卖萌。 第二常干的事情,就是部不断教导大家: “对于个人投资者而言,最好投资方式就是指数定投!” 一、什么是指数定投?...所谓指数定投,就是不管股市涨跌,每月都拿出一笔钱来买指数基金。 指数基金简单理解就是,它会帮你不做选择买入所有的股票。 巴菲特这么推荐指数定投,主要有两点原因。 1....基金经理太无能,数据证明没几个基金经理业绩可以持续超过指数。所以选基金不如直接买指数。 2. 指数定投省时省力,不用在上班时候还盯着股票。...二、Python验证 作为熟练使用Python我们,这时候就要写几行代码,来看看是否果真如此。 为了简单起见,我们直接用指数代替指数基金。...下面就是具体Python代码,用来计算两种方式具体收益。 想要代码和数据,可以添加邢不行老师微信:xbx_laoshi。

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    Python做证券指数三种策略分析

    那么,现在以2月1日收盘数据来看,指数中有哪些符合中三种策略指数? 我尝试用Python和手中数据做了一个简单基于Z值分析,自我学习和分享讨论。 1 、相对价值策略。...结果如下: 找到这5个指数净资产收益率较低(小于10%),相对风险释放比较多(市盈率和市净率Z值都是历史非常低位置),(盘子比较大(超过500亿)。其中以证1000为最甚。...如上表,所展示, 低估指数: Z值小于-1。 例如:证1000(000852),新能源车(399417),文化指数分别是日交易规模(大盘,中盘,小盘)Z值最低指数。 高估指数:Z值大于2。...我使用PythonPandas 和 Matplotlib 等工具,加上一些渠道获得指数数据(尤其是市盈率),发布热门指数Z值表。 今天又结合了不可能三角形思路做了一些投资策略基本探索。...(目前还没有止盈过) 结合统计学,熟悉Python基本数据分析方法。

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    电子商务平台市场动向数据分析平台:阿里商品指数,包括淘宝采购指数,淘宝供应指数,1688供应指数

    电子商务平台市场动向数据分析平台:阿里商品指数,包括淘宝采购指数,淘宝供应指数,1688供应指数。...2、阿里指数对于收录商品关键词,在指数方面提供阿里商品指数抓取,包括淘宝采购指数,淘宝供应指数,1688供应指数三个指数,基于三个指数,可以在一定程度上反映出该商品供需行情,与商品价格相比,能够得出一些相关性结论...,分别写入到purchase_index_1688, supply_index, purchase_index_tb三个文件 self.output_data(word, purchase_index...,进行本地可视化,效果如下: 图片 7.总结 1、阿里指数采集较为简单,1)阿里指数直接将历时数据写在前端页面,可以直接解析获得。...2、阿里指数与百度指数不同,其对应关键词实体需要对应到具体行业或商品上,而用户查询关键词具有多样性,这样会导致可能无法正确获取严格关键词商品指数,如搜索iphone,会得到电子产品指数

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    Python基于SVM和RankGauss低消费指数构建模型

    窗口与价位分类 窗口分类 对数据进行了Z-score标准化,以消除数据量纲差异,使得每个特征在模型影响程度相等。...根据每个簇最大最小值,将消费分为低、、高三个价位,分别界定为小于10.37元,10.37元到24.67元和大于24.67元。...低消费指数模型 我们选取下面7个自变量参与模型训练:夜宵次数,午饭金额,晚饭金额,下午茶金额,夜宵金额,消费频率,高消费频率。然后,用户消费分类cluster变量将作为y标签。...低消费指数模型 简单说,RankGauss首先将该特征按照大小排序,计算出每个值排名(排名从1开始);然后将排名除以n+1,其中n是该特征样本数量,得到一个0到1之间比例因子;最后将比例因子作为标准正态分布累积分布函数...擅长Python、R、Excel、SPSSPRO。 ----

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    R语言基于协方差SEM结构方程模型拟合指数

    p=10165 ---- 在实践, 因子负载较低(或测量质量较差)模型拟合指数要好于因子负载较高模型。...AFIs 是拟合指数近似优度,其中包括RMSEA和SRMR等绝对拟合指数,以及CFI等相对拟合指数。...使用全局拟合指数替代方法 MAH编写拟合指数是全局拟合指数(以下称为GFI),它们检测所有类型模型规格不正确。但是,正如MAH指出那样,并非所有模型规格不正确都是有问题。...考虑顺序效应,两个项目可能具有独立于其共享因子相关误差,这仅仅是因为一个项目跟随另一个项目(序列相关)。CFA(缺省值)不存在此相关误差将对任何全局拟合指数产生负面影响。...潜在变量模型测量质量和拟合指数截止之间棘手关系。“人格评估杂志”。

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    R语言基于协方差SEM结构方程模型拟合指数

    p=10165 ---- 在实践, 因子负载较低(或测量质量较差)模型拟合指数要好于因子负载较高模型。...AFIs 是拟合指数近似优度,其中包括RMSEA和SRMR等绝对拟合指数,以及CFI等相对拟合指数。...使用全局拟合指数替代方法 MAH编写拟合指数是全局拟合指数(以下称为GFI),它们检测所有类型模型规格不正确。但是,正如MAH指出那样,并非所有模型规格不正确都是有问题。...考虑顺序效应,两个项目可能具有独立于其共享因子相关误差,这仅仅是因为一个项目跟随另一个项目(序列相关)。CFA(缺省值)不存在此相关误差将对任何全局拟合指数产生负面影响。...潜在变量模型测量质量和拟合指数截止之间棘手关系。“人格评估杂志”。

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    T研究|2020国RPA指数测评报告

    2020年开年以来,疫情为绝大多数行业按下了暂停键,营销陷于停滞,以往企业运营缺陷被一一放大。企业被迫重新审视投入产出、提振运营效率。...在此背景下,RPA“稳定”、“提效”、“易用”特性深得企业亲睐,并在大型企业率先得到了应用。同时,借助大型企业强大抗压能力,成长RPA也顺利避过疫情压迫,实现了逆市增长。...当前RPA渗透行业主要集中在制造、金融、建筑与房地产、信息通讯等少数头部行业,已形成大量RPA成熟场景,并以融入企业用户日常运营。...综合IT产品解决方案厂商虽然在行业用户服务方面积累了丰富经验,但同时其整体产品复杂度偏高,产品调整难度大、周期较长。...短期内,综合厂商动作较缓,但从长期来看,其产品韧性较强,行业经验是其竞争底气。

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    T研究|2020国BI指数测评报告

    01 增强分析牵引下,BI分析能力迈向更高阶阶段 随着数据运营更进一步深入到企业业务发展过程,企业竞争力已经在相当大程度上取决于数据价值,越来越多企业开始寻求增强数据分析能力:如何发掘出更多维度...但伴随数据价值提升与数据量增长,数据规模和复杂度已经逐渐超过人类可以处理程度,同时需要降低数据分析门槛。...只需高专业技能数据科学家来建立模型并对模型准确率进行测算,一线业务员工即可在分析系统协助下访问有效数据,展开分析验证提供业务洞察,充分释放创新力。...02 愈发智能化BI正从发现警示者向解决指引者身份转变 传统BI上手门槛高,企业内部专业人士(IT和专业数据分析师)才能顺利使用。...通过大数据以及不断进步算法融合,BI会实现更自动、更智能数据探索、实时预警、未来预测、自动诊断以及行动建议。

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    直播电商“回报指数

    可以说这是零售电商行业唯一不变部分,其它表现形式随着技术发展、消费群体变化而不断变化。 那么如何提高效率、降低成本呢?一般会在前台和后台想办法,平台型电商还会加入“台”部分。...传统中心化电商之后就是社区团购、社群电商、直播电商、娱乐电商(种水果树、养鸡等小游戏)及零售(娃娃机、盲盒等),该部分详见庄帅零售电商频道公号关于娱乐电商及零售分析文章:《娱乐零售至死》 所有这些变化无非希望消费者能够在不同购物流程过程...回报(B)-流程(P)=回报指数 微信扫码支付“回报指数”:3-8=-5;支付宝扫码支付“回报指数”:3-6=-3 显然支付宝扫码支付“回报指数”(-3)要高于微信扫码支付(-5)。...简单“回报指数复杂性 看起来很简单“回报指数”放在复杂多变零售电商行业里,也将呈现出复杂性。 例如在不同需求状态(含时限)时,“回报指数”就多了一个“变量因子”。...这些影响能有效提升“回报指数”吗? 如果可以,VR或AR电商是否能成立并取代现有的直播电商? 人脸识别技术除了刷脸支付之外,能否让消费者在购物过程得到更多“回报”?

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