1.python源代码程序文件扩展名
2.pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的商城商城时候，你都干了些什么？（施工中）
3.教你阅读 Cpython 的源码源码（一）
4.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的Python实现（附全部源码）
5.如何查看python库函数的代码？
6.python怎么看package源码

python源代码程序文件扩展名

       Python 源文件的扩展名是 .py。这些文件包含 Python 代码，商城商城由 Python 解释器 python.exe 执行，源码并且可以在命令行界面中直接运行。商城商城它们通常可以用文本编辑器打开和编辑。源码当贝b3支持源码透传吗

       .pyc 文件是商城商城 Python 编译过的文件，其执行速度比原始的源码 .py 文件要快，并且不能通过文本编辑器直接查看。商城商城因此，源码在发布 Python 程序时，商城商城通常会使用 .pyc 文件代替 .py 文件。源码Python 在执行时，商城商城会先将 .py 文件中的源码代码编译成 PyCodeObject，并存储在 .pyc 文件中，商城商城然后由 Python 虚拟机执行这些代码。当 Python 导入一个模块时，它会首先尝试查找对应的 .pyc 或 .pyd（动态链接库）文件。如果找不到，则会将对应的 .py 文件编译成 .pyc 文件。可以通过运行 "python -m py_compile src.py" 命令来生成 .pyc 文件。

       .pyw 文件与 .pyc 文件类似，但它在执行时不会打开控制台窗口。商城项目源码github在开发纯图形界面程序时，可以将 .pyw 文件临时改为 .py 文件以打开控制台窗口进行调试。

       .pyo 文件是经过优化编译的 Python 程序，不能通过文本编辑器编辑。可以通过运行 "python -O source.py" 命令将 Python 源代码编译成 .pyo 文件。

       .pyd 文件通常是使用 C/C++ 等其他语言编写的 Python 扩展模块，它们是 Python 的动态链接库，与 Windows 系统中的 .dll 文件类似。在 Linux 系统中，相应的文件通常具有 .so 扩展名。

pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的时候，你都干了些什么？（施工中）

       使用PyTorch，无论是训练还是预测，你首先编写的代码通常如下所示：

       依据Python代码的编写规则，导入逻辑将去相应的PyTorch site-package目录寻找__init__.py文件，具体路径为：${ python_path}/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py

       本章节聚焦于__init__.py 这个Python文件，从这里开始深入剖析，探究在一行简单的`import torch`命令背后，PyTorch是如何完成关键基础设置的初始化。

       重点一：从`from torch._C import *`开始

       在__init__.py 中，首先跳过一些系统环境的检查和判断逻辑，核心代码段为`from torch._C import *`，区块牧场源码具体位置如下（github.com/pytorch/pytorch...）：

       这代表了典型的C++共享库初始化过程，遵循CPython代码组织规则，`torch._C`模块对应一个名为PyInit__C的函数。在文件torch/csrc/stub.c中，找到了此函数的相关定义（github.com/pytorch/pytorch...）。

       initModule被视为PyTorch初始化过程中的第一层调用栈，深入探讨此函数中的关键内容。

教你阅读 Cpython 的源码（一）

       目录

1. CPython 介绍

       在Python使用中，你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，内存管理，这里一一揭示。

       文章将深入探讨Cpython的内部结构，分为五部分：编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作，从源代码下载、编译设置，指标源码的使用到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。

       2. Python 解释器进程

       学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。

       3. Cpython 编译与执行

       了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。

       4. Cpython 中的对象

       从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。

       5. Cpython 标准库

       Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。

       6. 源代码深度解析

       从源代码的细节中，你会发现编译器的工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，简单的辅助源码如引用计数和垃圾回收。

       通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。

       最后：结论

       第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。

       更多Python技术，持续关注我们的公众号：python学习开发。

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。

       所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标：

       1. 移动平均（Moving Average）

       2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）

       3. 动量（Momentum）

       4. 变化率（Rate of Change）

       5. 均幅指标（Average True Range）

       6. 布林线（Bollinger Bands）

       7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）

       8. 随机振荡器（%K线）

       9. 随机振荡器（%D线）

       . 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）

       . 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）

       . MACD（Moving Average Convergence Divergence）

       . 梅斯线（High-Low Trend Reversal）

       . 涡旋指标（Vortex Indicator）

       . KST振荡器（KST Oscillator）

       . 相对强度指标（Relative Strength Index）

       . 真实强度指标（True Strength Index）

       . 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）

       . 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）

       . 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）

       . 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）

       . 强力指数指标（Force Index）

       . 简易波动指标（Ease of Movement）

       . 顺势指标（Directional Movement Index）

       . 估波指标（Estimation Oscillator）

       . 肯特纳通道（Keltner Channel）

       . 终极指标（Ultimate Oscillator）

       . 唐奇安通道指标（Donchian Channel）

       

参考资料：

乐学偶得系列笔记，开源项目ultrafinance。

       深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

如何查看python库函数的代码？

       1. Python的所有版本源代码可以从官方网站下载：[Python 官方下载地址](https://www.python.org/downloads/source/)。

       2. 不同于MATLAB，Python没有直接显示函数源代码的功能。要查看某个函数的源代码，需要下载整个Python源代码包，自行查找相关文件。

       3. 可以通过编写小程序来查看特定函数的源代码。Python函数通常通过`import`语句导入相应的`.py`文件。

       4. 库函数分为内置函数（build-in functions）和通过`pip`安装的外部函数。两者本质上是`.py`文件。

       5. 安装的外部函数可能因为环境配置不同而需要调整。通常这些函数位于安装路径下的`\Lib\site-packages`文件夹中。

       6. 学习库函数的最佳方式是阅读官方文档。此外，可以使用Python的`dir()`函数查看对象的所有属性和方法，或者使用`help()`函数获取帮助文档信息，尽管这些对于第三方库可能不完全适用。

       7. 推荐使用`ipython`，这是一个由Python创始人之一开发的交互式系统，能够提供更好的交互体验。

python怎么看package源码

       要查看Python package的源码，首先需要确定源码的位置。如果你可以在命令行中运行Python，可以使用以下命令来查找目录。

       1. 打开命令行工具。

       2. 输入以下命令并执行：

        ```

        import string

        print(string.__file__)

        ```

        这将会显示类似以下的路径：`/usr/lib/python2.7/string.pyc`

       3. 对应路径下的`string.py`文件就是package的源码文件。需要注意的是，有些库可能是用C语言编写的，这时你可能会看到类似“没有找到模块”的错误。对于这样的库，你需要下载Python的源码，以便查看C语言实现的细节。

       请记住，不同版本的Python可能会有不同的路径和文件名。如果你在查找特定package的源码时遇到困难，可以尝试查找该package在Python官方文档中的页面，通常那里会提供源码的链接。

       如果这个回答解决了你的问题，希望你能采纳。如果还有其他疑问，欢迎继续提问。

Python爬虫实战之（四）| 模拟登录京东商城

       本篇内容主要介绍如何通过Python实现模拟登录京东商城。京东商城登录页面需要输入用户名和密码，但实际操作中，浏览器会自动处理这些操作并提交表单数据。在爬虫模拟登录时，我们需自己实现这一过程，包括理解并处理表单数据、管理cookie和处理验证码等。

       模拟登录的核心是通过POST请求向服务器提交用户名、密码等信息。由于京东登录页面包含隐藏表单字段和token，因此首先需要分析并提取这些字段信息。在浏览器开发者工具中，可以查看浏览器是如何构建这些数据并发送请求的。通过分析页面源代码，可以找到所需的字段信息。

       接着，我们需要处理cookie，这是模拟登录时确保会话状态的关键。可以使用requests库来自动管理cookie，实现与服务器之间的会话交互。在初次请求时，服务器会返回cookie信息，后续请求会自动带上这些cookie，确保登录状态。

       在模拟登录过程中，还可能遇到验证码问题。本文选择手动识别验证码，以理解整个登录流程。通过分析登录页面的HTML，可以找到包含验证码的链接，通过添加时间戳等参数，最终获取验证码并进行识别。

       实现模拟登录的步骤如下：

       1. 分析并提取登录页面的表单字段信息。

       2. 使用requests库发送POST请求，提交用户名、密码、token等信息。

       3. 处理验证码，手动识别并输入。

       4. 检查登录状态，通过检查购物车商品信息等来验证登录是否成功。

       代码实现可参考GitHub仓库链接，该仓库包含了实现京东商城模拟登录的完整代码。在实际应用中，可能需要根据目标网站的登录机制调整代码逻辑。模拟登录技术在爬虫中应用广泛，可以帮助获取特定网站的用户数据，如个人信息、历史订单等。

       为了进一步提高模拟登录技术的实践能力，后续文章将分享更多关于模拟登录的实战案例和相关网站登录机制的解析。欢迎读者参与讨论和分享经验，共同提高模拟登录技术的应用水平。