分类目录归档：行业解决方案
我将使用Markdown的语法为你生成四列10行的表格，表头为你指定的内容。
| 类别 | 需求名称 | 需求描述 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 登录需求 | 人脸识别 | web 登录界面通过人脸识别自动登录 | 无 |
| 量化交易策略 | 交易策略 | 选股策略 | 重要-2025-01-10 |
| 咨询平台 | 需求3 | 对需求3的具体描述 | 需尽快处理 |
| 教育平台 | 需求4 | 对需求4的具体描述 | 需测试 |
| 数据平台 | 需求5 | 对需求5的具体描述 | 等待反馈 |
| 智能运维 | 需求6 | 对需求6的具体描述 | 已沟通 |
| 理财平台 | 需求7 | 对需求7的具体描述 | 需调整 |
| 类别4 | 需求8 | 对需求8的具体描述 | 可优化 |
| 类别5 | 需求9 | 对需求9的具体描述... |
tenacity 是一个用于 Python 的重试库，它可以帮助你在遇到临时性错误（如网络波动、API 限流等）时自动重试代码块或函数调用，提高程序的健壮性和稳定性。该库提供了灵活的重试策略配置，包括设置最大重试次数、重试间隔、特定异常类型触发重试等功能。
以下是一个使...
股票分析系统是一个综合性的工具，它集成了多种功能和技术，以帮助投资者分析股票市场数据，掌握市场趋势，评估股票的风险和价值，并制定科学的投资策略。以下是股票分析系统的功能矩阵，包括系统的具体功能、模块划分、技术实现以及如何满足用户需求。
requests 和 BeautifulSoup）和API调用（如Tushare、AKShare）。股票画像系统需求说明书大纲
1. 引言 (Introduction) * 1.1 文档目的 (Purpose of Document): 明确本文档的目标，即为股票画像系统的设计、开发和验收提供详细的功能与非功能性需求说明。 * 1.2 系统范围 (Scope of System): 清晰界定股票画像系统涵盖的功能边界（如：覆盖哪些市场、哪些类型股票、提供哪些维度的画像、是否包含历史回溯、预测分析等），以及不包括的功能。 * 1.3 目标用户 (Target Audience): 描述系统的预期用户（如：个人投资者、专业分析师、基金经理、风险管理人员、...
Numba 是一个针对 Python 的 即时编译（Just-In-Time, JIT）编译器，专为加速数值计算和科学计算代码设计。它通过将 Python 函数（尤其是涉及 NumPy 数组和循环的代码）转换为高效的机器码，显著提升运行速度，同时保持 Python 代码的简洁性。
@njit）即可标记需要加速的函数。numba.cuda 模块可直接编写 GPU 并行代码（需 NVIDIA...在 Python 里，借助 multiprocessing 模块能够开展多进程编程。而 set_start_method("spawn") 这一操作，能够对新进程的启动方式加以设定。下面为你详细介绍其具体用法和相关注意要点：
run() 方法所必需的资源。像全局变量的设置这类非必要资源，是不会被继承的。这种启动方式相对安全，但速度较慢，在 Windows 系统中是默认的启动方式。os.fork() 来创建子进程。子进程会复制父进程的所...以下是使用akshare获取A股所有股票实时行情数据的API示例：
import akshare as ak
def get_stock_market_data():
"""获取A股所有股票的实时行情数据"""
try:
# 使用akshare的stock_zh_a_spot接口获取实时行情数据
stock_data = ak.stock_zh_a_spot()
return stock_data
except Exception as e:
...await 是 Python 中异步编程的关键字，通常与 async 搭配使用，用于等待一个异步操作完成。它的作用是让你在非阻塞的情况下等待某个操作，比如 I/O 操作（如网络请求、文件读写等）完成，而不会阻塞整个程序的执行。
异步等待：await 会暂停当前协程的执行，直到被等待的异步操作完成，期间其他协程可以继续执行，这样就能提高程序的效率，尤其是在 I/O 密集型的场景中。
非阻塞 I/O：在传统的同步编程中，如果某个操作需要等待（如数据库查询、网络请求等），它会阻塞后续操作。而在异步编程中，await 可以让你等待一个异步操作完成，但不会阻塞其他任务，程序可以...
import pandas as pd
data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pd.DataFrame(data)
columns = df.columns
for index, row in df.iterrows(): print("当前行索引:", index) for...
在Python里，类型注解可让你为变量、函数参数、返回值等添加类型信息。这有助于代码的可读性与可维护性，还能辅助静态类型检查工具找出潜在的类型错误。下面是一些类型注解的常见应用示例：
你能为变量指定类型，语法是在变量名之后加上冒号与类型。
# 整数类型注解
age: int = 25
# 字符串类型注解
name: str = "Alice"
# 布尔类型注解
is_student: bool = True
# 列表类型注解，列表元素为整数
numbers: list[int] = [1, 2, 3, 4, 5]
# 字典类型注解，键为字符串，值...