- 从mongodb数据库的集合中 获取所有的股票代码 stocks
- 把stocks 放入redis 队列
- 启动多进程池 然后 并发的从队列中取 stock
- 处理完后,把数据存入mongodb 中
写成一个类updateStockData ,包含上面的这些方法
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写成一个类updateStockData ,包含上面的这些方法
以下是基于Python、Redis队列和MongoDB的分布式并发写入方案,适用于5000个接口数据处理:
方案架构
• 任务队列:Redis(List结构实现FIFO队列,支持分布式消费)。
• 并发处理:Python多进程/线程(或异步框架如FastAPI+协程)。
• 存储层:MongoDB(分片集群或副本集,支持高并发写入)。
核心步骤
• 接口请求:
◦ 用Python遍历5000个接口,将每个接口URL/参数作为任务存入Redis队列(如task_queue)。
◦ 示例代码: import redis r = redis.Redis(host='l...
FineBI是一款强大好用、人人可用的大数据分析工具,能连接多种数据源,具备数据编辑、可视化、分享协作等功能,内置50+图表,可实现一站式主题分析,比传统数据分析提效50%,图表可视化效率较传统BI提升19%。它拥有丰富函数,能智能分析数据变化原因,还可设置预警。该工具能满足不同岗位人员的数据分析需求,提供丰富业务场景模板和案例,获得30000+企业认可,支持免费体验。
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这篇论文提出了一种名为CausalStock的模型,用于预测受新闻影响的多只股票价格走势,核心内容如下: 1. 研究背景:在预测多只股票价格走势时,现有方法存在两个问题。一是股票关系常为单向,以往基于相关性的关系建模不合适,因果关系更能准确反映股票间影响;二是新闻数据噪声大,传统文本挖掘模块难以提取有效信息。 2. 创新点 - 因果关系发现:设计了与时间滞后相关的因果发现模块,能根据时间滞后直观地建立股票间的因果关系,比以往不考虑时间滞后的方法更适合股票数据。 - 新闻信息提取:提出基于大语言模型(LLM)的去噪新闻编码器。它能从多个角度给新闻文本打分,有效去除噪声,提取...
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler
是 scikit-learn 库中的一个数据预处理工具,用于将特征数据按比例缩放到指定的范围,通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。这种归一化处理有助于消除特征之间的尺度差异,使得各特征在同一量级上,从而提高机器学习模型的训练效率和性能。
MinMaxScaler
对每个特征(列)进行线性变换,使其值缩放到指定的范围默认情况下,缩放范围是 [0, 1],但可以通过 feature_range
参数设置为其他范围,如 [-1, 1]
变换公式如下
[
X_{\text{scaled}...
要将 Cursor 代码编辑器的界面设置为中文,可通过以下两种主流方法实现,涵盖 Windows、Mac、Linux 全平台操作:
打开扩展市场
启动 Cursor 后,按下 Ctrl + Shift + X
(Windows/Linux)或 Cmd + Shift + X
(Mac),左侧边栏会出现扩展商店界面。在搜索框输入 "Chinese" 或 "中文",选择下载量最高的 "Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code"(插件 ID:MS-CEINTL)进行安装。
重...
## **新手入门**
- 为新编码者准备的温和入门指引
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- Cline记忆库,优化交流...
人类视觉系统是一个复杂而精妙的系统,主要由眼睛和大脑等部分组成,以下是详细介绍:
## **平台概述**
- 开源算法交易平台
- 提供统一API
- 有云服务和本地部署方案
## **平台功能**
- 云研究:连接海量数据,支持机器学习
- 回测:多资产,调整费用等因素...
一段话总结:mcp.so是一个社区驱动的MCP服务器聚合平台,目前收录了7093个MCP Server,涵盖高德地图、百度地图、Blender等多领域应用。同时展示了精选及最新的MCP客户端和服务器,还解答了关于MCP协议、服务器的常见问题,如MCP由Anthropic开发,通过客户端 - 服务器架构让AI系统连接数据源,MCP服务器安全且能提供资源、工具和提示等,平台支持用户提交自己的MCP服务器。
思维导图
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- 收录7093个MCP Server
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