22-股票数据分析： 除权数据前复权和后复权处理

23-股票数据可视化： 自定义Matplotlib版股票行情界面

24-股票数据可视化： pyecharts实现Web版股票行情界面

25-股票数据可视化： pyecharts从V0.5至V1版的转变

26-股票数据可视化： TA-Lib技术指标库的扩展应用

27-股票数据可视化： 用TA-Lib封装更灵活的指标库

28-股票交易策略：线性回归算法建立选股策略

29-股票交易策略： 基于欧奈尔RPS指标选股策略

30-股票交易策略：海龟择时策略入门量化交易

31-股票交易策略：收益与风险维度度量策略效果

32-股票交易策略：择时策略融入ATR风险管理

33-股票交易策略： 择时策略融入ATR动态仓位管理

34-股票交易策略：蒙特卡洛算法最优化策略参数

35-股票交易策略：基于凯利公式的仓位管理

36-量化策略回测：扒一扒量化回测中常见的陷阱

37-量化策略回测： 创建属于自己的回测框架

38-远程下单方案：微信机器人实时提醒交易

39- 效率优化措施：Python扩展C/C++加速执行 【本次加推篇】

40- 结尾篇：贯穿知识点才能学以致用

当我们提到一门编程语言的效率时，通常包含了开发效率和运行效率这两层意思。Python作为一门高级语言，它功能强大，易于掌握，能够快速的开发软件，“life is short，we use python！”，想必这些优点是毋庸置疑的，但是作为一门解释性语言，执行速度的局限性导致在处理某些高频任务时存在不足。

由于Python本身由C语言实现的，开发性能要求较高的程序模块可以通过扩展运行效率更高的C语言来弥补自身的弱点。另外有些算法已经有开源的C库，那么也没必要用Python重写一份，只需要通过Python进行C库的调用即可。

本文通过实例介绍如何在Python程序中整合既有的C/C++语言模块，从而充分发挥Python 语言和C/C++语言各自的优势。

本文所涉及到的C程序的编译为Linux平台。

Python实现测试函数

在文中我们使用Python编写一个递归函数和循环函数，应用Python的计时库timeit测试函数执行10000次所需要的时间分别为57ms和41ms!

当然递归方法使程序的结构简洁，但由于它逐层深入调用的机制使得执行效率不如循环，我们在测试中可以发现每一次递归是新一次的函数调用，会产生新的局部变量，增加了执行时间。

但是即使使用For循环实现也需要41ms时间，接下来我们尝试更快的实现方式。

Python源生调用实现

Python在设计之初就考虑到通过足够抽象的机制让C和C++之类的编译型的语言导入到Python脚本代码中，在Python的官方网站上也找到了扩展和嵌入Python解释器对应的方法。

文中我们将C编写的递归函数存为wrapper.c，作为Python的扩展库。代码见小册。

讲解 如何封装C函数！

同时需要对C函数增加一个型如PyObject* Module_func()的封装接口，该接口用于Python解释器的交互。将封装接口加入至型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组中，Python解释器能够从数组中导入并调用到封装接口。

最后是实现对扩展库的初始化函数，调用Py_InitModule()函数，把扩展库和ModuleMethods[]数组的名字传递进去，以便于解释器能正确的调用库中的函数。

流程式的操作！

安装python-dev包含Python.h头文件

安装命令：sudo apt-get python-dev

在linux环境下wrapper.c编译成动态链接库wrapper.so

Python文件中import wrapper导入动态链接库，在import语句导入库时会执行初始化函数

讲解具体过程！

Python文件中wrapper.fact()方式对C函数调用时，封装函数wrap_fact()先会被调用，封装函数接收到一个Python整形对象，PyArg_ParseTuple将Python整形对象转为C整形参数，然后调用C的factorial()函数并将C整数参数传入，经过运算后得到一个C长整形的返回值，Py_BuildValue把C长整形返回值转为Python的长整形对象作为最终整个函数调用的结果。

公布优化结果！

timeit测试函数wrapper.fact(20)执行10000次所的时间只需要5.9ms。

Python源生调用实现

Python在设计之初就考虑到通过足够抽象的机制让C和C++之类的编译型的语言导

Python内建ctypes库使用了各个平台动态加载动态链接库的方法，并在Python源生代码基础上通过类型映射方式将Python与二进制动态链接库相关联，实现Python与C语言的混合编程，可以很方便地调用C语言动态链接库中的函数。

将C编写的递归函数存为a.c，不需要对C函数经过Python接口封装。代码见小册。

Python文件中调用动态链接库a.so，在Windows平台下，最终调用的是Windows API中LoadLibrary函数和GetProcAddress函数，在Linux和Mac OS X平台下，最终调用的是Posix标准中的dlopen和dlsym函数。

ctypes库内部完成PyObject* 和C types之间的类型映射，使用时只需设置调用参数和返回值的转换类型即可。

公布优化结果！

timeit测试函数libb.factorial(20)执行10000次所的时间需要8.5ms。

Python源生调用实现

文中factorial、factorial_c、factorial_rc分别为Python脚本、ctypes 库和Python源生代码扩展方式来实现函数的执行时间。

通过执行时间对比可以发现调用C函数来扩展Python功能可以大大提高执行速度，而Python自带的ctypes库由于在源生代码上进行封装，执行时间会高于源生代码扩展方式，但ctypes库使用方便，特别适合应用在第三方封装代码，提供动态链接库和调用文档的场合。

更多量化交易内容可扫码以下课程！

—————————————————

与站长失联，海报未更新，直接扫码！

微信关注：‘元宵大师带你用Python量化交易’

相信很多人在显式 调用 dll中 函数 的时候，会遇到相同的问题： 就是我们loadlibrary成功后，明明 调用 的 函数 也是正确的，但是Get Proc Address 的地址总是为0！不能获得正确的 函数 地址。 我们先来看我这次出错的示例： DLL部分 __declspec(dllexport) BOOL xxxxxxx(); xxxxxx() xxxxxxx; exe 调用 dll部分 HMODULE hInst; hInst = LoadLibrary(L"Dll1.dll"); if (NU #define EXPORT_DLL extern "C" __declspec(dllexport) #else #define EXPORT_DLL __declspec(dllexport) 得到 ，或者说罗辑思维，作为 一个 国内知识领域企业中声量较大的 一个 ，上线了 得到 阅读器可以说颇受行业关注。 从上周起，我在微信、微博、知乎等渠道就收到不少读者的关于 得到 阅读器的咨询，于是下定决心去拿个 得到 阅读器来为大家测评一下，今天就是给大家提交这份测评报告的。测评前，让我们线看看 得到 阅读器的参数图： 得到 阅读器说到高清，不得不提一下目前行业的分辨率的极限，也就是300PPI， 得到 阅读器一上线就以这个分辨... 译者：核子可乐近日，.NET Core 3.0 正式发布。此次新版本包含一系列重要改进，添加了 Windows Forms 与 WPF、添加新的 JSON API、对 ARM64 的支持能力以及全面提高的性能水平等。此外，C# 8 也是此次新版本的重要组成部分，其中包含可空、异步流以及更多模式。F# 4.7 则专注于放宽语法限制，并专门匹配 .NET Standard 2.0。 开发 者现在可以立即将...