PyAlgoTrade改为Python3版本

python基础

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2019-8-25

PyAlgoTrade是一个开源回测平台,不过它本身支持Python2版本的,而在PyAlgoTrade的一个交流群里,经常有人问它是否支持Python3,于是我就想把它作个Python3版本适配。背景交代完了,我们就来看看怎么来让其支持Python3版本。

iteritems()items()

在python2中字典的iteritems是返回一个迭代对象,而items是返回一个列表。他们最主要的区别就是迭代对象占用的内存更小,因为它不需要想列表一样一次分配整个列表的所有内存,只需要分配列表中一个元素的内存空间。然而,在python3版本中,items就返回迭代对象,并且去除了iteritems。下面是具体的文件修改:

--- a/pyalgotrade/barfeed/csvfeed.py
+++ b/pyalgotrade/barfeed/csvfeed.py
@@ -178,7 +178,7 @@ class GenericRowParser(RowParser):

         # Process extra columns.
         extra = {}
-        for k, v in csvRowDict.iteritems():
+        for k, v in csvRowDict.items():
             if k not in self.__columnNames:
                 extra[k] = csvutils.float_or_string(v)

sort()cmp参数

在python2中如果想对字典列表中的某个字段进行对比排序,就需要用到sort()的cmp参数,如:

#python2以age排序
persons=[{'name':'zhang3','age':15},{'name':'li4','age':12}]
#升序
persons.sort(lambda a,b:cmp(a['age'],b['age']))
#降序
persons.sort(lambda a,b:cmp(b['age'],a['age']))

然而在python3.x中取消了cmp参数,也不支持直接往sort()里面传函数了。可以构造排序函数传递给key来实现。

#python3以age排序
persons=[{'name':'zhang3','age':15},{'name':'li4','age':12}]
#升序
persons.sort(key = lambda a:a['age'])
#降序需要传参reverse的值为True
persons.sort(key = lambda a:a['age'],reverse=True)

具体到PyAlgoTrade代码里,修改如下:

--- a/pyalgotrade/barfeed/membf.py
+++ b/pyalgotrade/barfeed/membf.py
@@ -68,15 +68,15 @@ class BarFeed(barfeed.BaseBarFeed):

         # Add and sort the bars
         self.__bars[instrument].extend(bars)
-        barCmp = lambda x, y: cmp(x.getDateTime(), y.getDateTime())
-        self.__bars[instrument].sort(barCmp)
+        barCmp = lambda x : x.getDateTime()
+        self.__bars[instrument].sort(key=barCmp)

         self.registerInstrument(instrument)

xrange()range()

在python2中xrange是返回迭代对象,而range是返回列表。而在python3中range返回迭代对象,而xrange被移除。这部分就不上代码了,只需要修改xrangerange就行。

csv库里面的next()方法变更为__next__()

csv库在原python2中的next()方法被重命名为__next__()所以这里修改下名字就行了,具体修改代码如下:

--- a/pyalgotrade/utils/csvutils.py
+++ b/pyalgotrade/utils/csvutils.py
@@ -31,23 +31,23 @@ class FastDictReader(object):
         self.__fieldNames = fieldnames
         self.reader = csv.reader(f, dialect, *args, **kwargs)
         if self.__fieldNames is None:
-            self.__fieldNames = self.reader.next()
+            self.__fieldNames = self.reader.__next__()
         self.__dict = {}

     def __iter__(self):
         return self

-    def next(self):
+    def __next__(self):
         # Skip empty rows.
-        row = self.reader.next()
+        row = self.reader.__next__()
         while row == []:
-            row = self.reader.next()
+            row = self.reader.__next__()

         # Check that the row has the right number of columns.
         assert(len(self.__fieldNames) == len(row))

         # Copy the row values into the dict.
-        for i in xrange(len(self.__fieldNames)):
+        for i in range(len(self.__fieldNames)):
             self.__dict[self.__fieldNames[i]] = row[i]

         return self.__dict

附上用python3跑官方文档单均线的示例:

SMA

备注

  • 修改好的代码放在我的github上,点这里传送门
  • 为何不提交给上级源?PyAlgoTrade的作者在项目的issue里面回答过,他自己精力有限,没法同时做到两个版本的适配。如果想做两个版本的适配,需要对python版本进行判断,然后调用对应的代码,这个工作量要比只修改为python3版本工作量大许多。同时,还要维护PyAlgoTrade的更新,所以目前官方只支持Python2版本。

作者:ymengyue