vb.netとPythonの違い

Pyodbcのインストール：Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver：pyodbc.connect（）メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認証またはWindows認証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認します：pyodbc.drivers（）を実行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター

shutil.rmtree（）は、ディレクトリツリー全体を再帰的に削除するPythonの関数です。指定されたフォルダーとすべてのコンテンツを削除できます。 1.基本的な使用法：shutil.rmtree（PATH）を使用してディレクトリを削除すると、FilenotFounderror、PermissionError、その他の例外を処理する必要があります。 2。実用的なアプリケーション：一時的なデータやキャッシュディレクトリなど、サブディレクトリとファイルを1回クリックして含むフォルダーをクリアできます。 3。注：削除操作は復元されません。 FilenotFounderrorは、パスが存在しない場合に投げられます。許可またはファイル職業のために失敗する可能性があります。 4.オプションのパラメーター：INGRORE_ERRORS = trueでエラーを無視できます

統計アービトラージの紹介統計的arbitrageは、数学モデルに基づいて金融市場で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲学は、平均回帰に由来する、つまり、資産価格は短期的には長期的な傾向から逸脱する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統計的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脱すると、裁定取引の機会が生じます。暗号通貨市場では、主に市場自体の非効率性と劇的な変動のために、統計的な裁定が特に一般的です。従来の金融市場とは異なり、暗号通貨は24時間体制で動作し、その価格はニュース速報、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動は、頻繁に価格設定バイアスを作成し、仲裁人を提供します

対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT（）を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute（）またはexecuteMany（）を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall（）などを使用して結果を得る。 6。COMMING（）は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

Python仮想環境を作成するには、VENVモジュールを使用できます。手順は次のとおりです。1。プロジェクトディレクトリを入力して、python-mvenvenv環境を実行して環境を作成します。 2。SourceENV/bin/Activate to Mac/LinuxおよびEnv \ Scripts \ Windowsにアクティブ化します。 3. PIPINSTALLインストールパッケージ、PIPFREEZE> RECUMESSION.TXTを使用して、依存関係をエクスポートします。 4.仮想環境をGITに提出しないように注意し、設置中に正しい環境にあることを確認してください。仮想環境は、特にマルチプロジェクト開発に適した競合を防ぐためにプロジェクト依存関係を分離でき、PycharmやVSCodeなどの編集者も

Threading.Timerは、メインスレッドをブロックせずに指定された遅延後に非同期に機能を実行し、軽量の遅延または定期的なタスクの処理に適しています。 basic使用：指定された関数の実行を遅らせるためのタイマーオブジェクトと呼び出しstart（）メソッドを作成します。キャンセルタスク：タスクが実行される前にcancel（）メソッドを呼び出すと、実行を防ぐことができます。 repeeging繰り返し実行：RepeatingTimerクラスをカプセル化することにより、周期操作を有効にします。 ④注：各タイマーは新しいスレッドを起動し、リソースは合理的に管理する必要があります。必要に応じて、Cancel（）に電話して、メモリの廃棄物を避けてください。メインプログラムが終了すると、非デーモンスレッドの影響に注意を払う必要があります。遅延操作、タイムアウト処理、および単純なポーリングに適しています。シンプルですが、非常に実用的です。

Pythonで行ごとにファイルを読み取る推奨される方法は、withopen（）およびループを使用することです。 1. with with with with（ 'emple.txt'、 'r'、encoding = 'utf-8'）asfile：ファイルの安全な閉鎖を確保するため。 2。LineInfileの使用：ラインごとの読み取りを実現するには、メモリフレンドリー。 3. line.strip（）を使用して、行ごとの文字と白人文字を削除します。 4。エンコードエラーを防ぐために、encoding = 'utf-8'を指定します。その他の手法には、空白の行のスキップ、前にn行の読み取り、条件に応じてライン番号と処理ラインの取得、閉鎖せずに常に手動の開口部を避けることが含まれます。この方法は完全で効率的で、大規模なファイル処理に適しています

torunapythonscriptwithargumentsvscode、configurelaunch.jsonbyopeningtherunanddebugpanel、作成済みのthelaunch.jsonfile、andaddinddindingedesirededesiredconguments in "arraywithintheconfiguration.2.inyourpythonscript、useargparseorsys.gparseorsys.gparseorsysces