pybroker.cache 模块

包含缓存相关的工具。

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class CacheDateFields(start_date: datetime, end_date: datetime, tf_seconds: int, between_time: tuple[str, str] | None, days: tuple[int] | None)[源代码]

基类：object

用于为缓存数据生成键的日期字段。

start_date

缓存数据的起始日期。

类型:: datetime.datetime

end_date

缓存数据的结束日期。

类型:: datetime.datetime

tf_seconds

以秒表示的缓存数据时间框架分辨率。

类型:: int

between_time

用于过滤缓存数据的时间段，为 tuple[str, str] 形式（例如 9:00-9:30 AM）。

类型:: tuple[str, str] | None

days

用于过滤缓存数据的星期（例如 "mon"、"tues" 等）。

类型:: tuple[int] | None

class DataSourceCacheKey(symbol: str, tf_seconds: int, start_date: datetime, end_date: datetime, adjust: str | None, source: str)[源代码]

基类：object

用于 pybroker.data.DataSource 数据的缓存键。

adjust: str | None

classmethod from_date_fields(*, symbol: str, adjust: str | None, source: str, fields: CacheDateFields) → DataSourceCacheKey[源代码]

source: str

symbol: str

class IndicatorCacheKey(symbol: str, tf_seconds: int, start_date: datetime, end_date: datetime, between_time: tuple[str, str] | None, days: tuple[int] | None, ind_name: str)[源代码]

基类：object

用于指标数据的缓存键。

classmethod from_date_fields(*, symbol: str, ind_name: str, fields: CacheDateFields) → IndicatorCacheKey[源代码]

ind_name: str

symbol: str

class ModelCacheKey(symbol: str, tf_seconds: int, start_date: datetime, end_date: datetime, between_time: tuple[str, str] | None, days: tuple[int] | None, model_name: str, pooled_symbols: tuple[str, ...] | None = None, lookahead: int | None = None)[源代码]

基类：object

用于已训练模型的缓存键。

classmethod from_date_fields(*, symbol: str, model_name: str, fields: CacheDateFields, pooled_symbols: Iterable[str] | None = None, lookahead: int | None = None) → ModelCacheKey[源代码]

lookahead: int | None = None

model_name: str

pooled_symbols: tuple[str, ...] | None = None

symbol: str

clear_caches()[源代码]: 清除所有缓存中的数据。清除前必须先调用 enable_caches()。

clear_data_source_cache()[源代码]: 清除从 pybroker.data.DataSource缓存的数据。清除前必须先调用 enable_data_source_cache()。

clear_indicator_cache()[源代码]: 清除已缓存的指标数据。清除前必须先调用 enable_indicator_cache()。

clear_model_cache()[源代码]: 清除已缓存的已训练模型。清除前必须先调用 enable_model_cache()。

disable_caches()[源代码]: 禁用所有缓存。

disable_data_source_cache()[源代码]: 禁用对从 pybroker.data.DataSource获取的数据进行缓存。

disable_indicator_cache()[源代码]: 禁用指标数据缓存。

disable_model_cache()[源代码]: 禁用已训练模型缓存。

enable_caches(namespace: str, cache_dir: str | None = None, l1_maxsize: int = 1024)[源代码]

启用所有缓存。

参数:

namespace -- 缓存数据共用的命名空间。
cache_dir -- 用于存储缓存数据的目录。
l1_maxsize -- 每个缓存中进程内 L1 缓存条目的最大数量。

enable_data_source_cache(namespace: str, cache_dir: str | None = None, l1_maxsize: int = 1024) → Cache[源代码]

启用对从 pybroker.data.DataSource获取的数据进行缓存。

参数:

namespace -- 该缓存的命名空间。
cache_dir -- 用于存储缓存数据的目录。
l1_maxsize -- 进程内 L1 缓存条目的最大数量。

返回:

diskcache.Cache 实例。

enable_indicator_cache(namespace: str, cache_dir: str | None = None, l1_maxsize: int = 1024) → Cache[源代码]

启用指标数据缓存。

参数:

namespace -- 该缓存的命名空间。
cache_dir -- 用于存储已缓存指标数据的目录。
l1_maxsize -- 进程内 L1 缓存条目的最大数量。

返回:

diskcache.Cache 实例。

enable_model_cache(namespace: str, cache_dir: str | None = None, l1_maxsize: int = 1024) → Cache[源代码]

启用已训练模型缓存。

参数:

namespace -- 该缓存的命名空间。
cache_dir -- 用于存储已缓存模型的目录。
l1_maxsize -- 进程内 L1 缓存条目的最大数量。

返回:

diskcache.Cache 实例。