如何使用fastcache

发布时间:2021-12-29 17:50:55 作者:小新
来源:亿速云 阅读:196

小编给大家分享一下如何使用fastcache,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

VnTrader 2.0版本有不少提速措施,其中lru_cache是提高回测速度一个利器,让我用1.92为主的我很是羡慕。看说这个是python 3.5.2提供的功能,也就没多想。

最近才发现其实有第三方在也支持python 2.7的版本,比如 functools32。还有一个用 C 语言实现的,更快的,同时兼容 Python2 和 Python3 的第三方模块 fastcache 能够实现同样的功能,这里就用fastcache。

安装

很简单,pip直接安装就可以。

pip install fastcache --upgrade

测试是否正确安装

import fastcache
fastcache.test()

简单使用

使用clru_cache, 更新trader/app/ctaStrategy/ctaBacktesting.py, 让回测历史数据缓存到内存,不用反复读取

@clru_cache(maxsize=9999)
def load_data(dbName, symbol, dataStartDate, strategyStartDate, dataEndDate, dataClass):
    dbClient = pymongo.MongoClient(globalSetting['mongoHost'], globalSetting['mongoPort'])
    collection = dbClient[dbName][symbol]
    # 载入初始化需要用的数据
    flt = {'datetime': {'$gte': dataStartDate,
                        '$lt': strategyStartDate}}
    initCursor = collection.find(flt).sort('datetime')
    initData = []  # 清空initData列表
    for d in initCursor:
        data = dataClass()
        data.__dict__ = d
        initData.append(data)
    # 载入回测数据
    if not dataEndDate:
        flt = {'datetime': {'$gte': strategyStartDate}}  # 数据过滤条件
    else:
        flt = {'datetime': {'$gte': strategyStartDate,
                            '$lte': dataEndDate}}
    BackData = []
    dbCursor = collection.find(flt).sort('datetime')
    for dc in dbCursor:
        data = dataClass()
        data.__dict__ = dc
        BackData.append(data)
    count = len(initData) + len(BackData)
    return initData, BackData, count
    def loadHistoryData(self):
        """载入历史数据"""
        self.output(u'开始载入数据')
        # 首先根据回测模式,确认要使用的数据类
        # load_data(dbName, symbol, dataStartDate, strategyStartDate, dataEndDate, dataClass)
        if self.mode == self.BAR_MODE:
            dataClass = VtBarData
            func = self.newBar
            self.initData,self.BackTestData, count = load_data(self.dbName,self.symbol, self.dataStartDate, self.strategyStartDate, self.dataEndDate, dataClass)
        else:
            dataClass = VtTickData
            func = self.newTick
            self.initData, self.BackTestData, count = load_data(self.dbName, self.symbol, self.dataStartDate, self.strategyStartDate, self.dataEndDate, dataClass)
        # 载入初始化需要用的数据
        if self.hdsClient:
            initCursor = self.hdsClient.loadHistoryData(self.dbName,
                                                        self.symbol,
                                                        self.dataStartDate,
                                                        self.strategyStartDate)
            # 将数据从查询指针中读取出,并生成列表
            self.initData = []  # 清空initData列表
            for d in initCursor:
                data = dataClass()
                data.__dict__ = d
                self.initData.append(data)
            # 载入回测数据
            self.dbCursor = self.hdsClient.loadHistoryData(self.dbName,
                                                           self.symbol,
                                                           self.strategyStartDate,
                                                           self.dataEndDate)
            for dc in self.dbCursor:
                data = dataClass()
                data.__dict__ = dc
                self.BackTestData.append(data)
        self.output(u'载入完成,数据量:%s' % count)

没有使用之前,优化约为100组参数约为运行时间 323.0888239 秒,使用cache优化后运行时间 190.762839 秒

以上是“如何使用fastcache”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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