CentOS6数据库服务器配置

本文章仅用于记录在公司服务器上通过yum repo来安装官方提供的数据库程序,而非通过编译方式来安装。通过官方仓库来安装有很多好处,比如升级、打补丁都很方便,不用编译浪费时间,更不需要安装多个版本的gcc来满足各种不同软件的要求。

Mysql

下载安装mysql repo

rpm -Uvh https://repo.mysql.com//mysql80-community-release-el6-1.noarch.rpm

升级至57版本

yum --disablerepo=mysql80-community --enablerepo=mysql57-community upgrade

当前默认是80版本,如果未来需要升级,如果未来一直要维持在57版本,那么建议修改配置文件,以免每次都带上两个参数

vim /etc/yum.repos.d/mysql-community.repo

# Enable to use MySQL 5.7
[mysql57-community]
name=MySQL 5.7 …
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使用Python发送Gmail

本文基于一个真实的项目,使用python3.6和最新官方smtplib接口。项目的目的是爬取网站,然后通过邮件给自己发送邮件提醒新文章。最后使用linux系统的crond服务定时执行。

发邮件方法

在定义发邮件方法之前,我们还定义了一个类和类中的爬虫,单拿出来发邮件来说,代码如下:

    def sent_email(self):
        fromaddr = '[email protected]'
        toaddrs  = ['[email protected]']
        subject = "{}{}".format(datetime.now().strftime('%Y年%m月%d日'),'共有产权房信息')
        msg = ''.join(['日期:\t{}\n标题:\t{}\n地址:\t{}\n\n'.format(v[0],v[1],k …
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Pandas时间处理函数速度对比

Pandas非常擅长处理时间序列,拥有多种处理时间序列的函数和方法,自己做了几个小测试,看看内置函数都能适配哪种格式、哪种情况,速度又有多快。

我用到的时间处理主要是对细粒度的时间重采样至粗粒度,之后再对重采样后的时间进行分组再进行后续操作,如求和、求平均或取最后值。

所以我就设计两个场景,第一个场景是对频率为秒的时间序列重采样至一分钟然后求平均;第二个场景就是对频率为秒的时间序列重采样至3分钟然后对新的时间序列取每个时间的最新值。

所以首先是要生成一组数据

import pandas as pd

rng = pd.date_range(start='2018-04-07',end='2018-04-08',freq='s')
df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(rng.size),index=rng)
ser = pd.Series(pd.np.random.randn(rng.size),index=rng)
df …
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用数据验证定投是否优于直接投资

一直以来,定投的营销话术都是分批建仓,上涨时投资少降低成本,下跌时投资多赚取低估价值,但定投是否真的如宣传的那么美好?今天就用数据来模拟两种投资方式,看看孰优孰劣。

数据说明

本次实验使用三只ETF基金作为投资和定投标的,分别为华夏上证50ETF(510050),华泰柏瑞沪深300ETF(510300),广发中证500ETF(510510),时间区间为2013年5月27日至2018年6月7日。

先上图了解下这段时间ETF基金大致走势。

50ETF月线

上证50ETF

500ETF周线

500ETF

这段区间整体来看是上涨的,大盘股涨的多,小盘股涨得少。分段来看2013年中至2014年中,属于震荡行情,2014年中至2015年中是暴涨行情,2015年中至2016年初是暴跌行情,2016年初至2018年中行情分化,大盘股再次进入牛市,中盘股属于慢牛,小盘股是横盘震荡走势。

选择这个区间的行情,是因为这五年属于一个完整的周期,活跃时波动率大,行情过后的低迷时期波动率又小,是典型的中国股市。另外从长期来看,股票波动向上才应该是上市公司内在价值增长的表现。

当然,用这个区间的数据做分析是有一个缺点的,就是这三只ETF基金整体涨幅都在40%-50%之间,如果在一开始就持有至当前日期,那么一定是一次性直接投资要优于定投,不过放心,后面编程不会让这种事情发生,我会加入时间随机项,尽量减小整体上涨带来的影响。

开始实验

首先要导入用到的包 …

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