在互联网行业蓬勃发展的当下，程序员无疑是幕后的关键力量。他们用一行行代码构建起复杂精妙的软件世界。然而，看似风光的背后，却藏着不为人知的心酸。

有个广为流传的段子形象地描绘了程序员的无奈：起初，觉得自己的代码除了自己也就老天爷能看懂，可上完厕所回来，只剩老天爷能懂了。这绝非夸张，而是许多程序员的真实写照。

今天我们继续来学习量化交易所需的基础python知识，今天会给大家好好讲讲python中函数、循环和数据分析相关的内容，也是平常量化交易中非常重要的内容。

一、Python 函数

函数是 Python 编程中非常重要的概念，它将一段具有特定功能的代码封装起来，方便重复使用和维护。通过定义函数，可以避免重复编写相同的代码，提高编程效率。

你有没有遇到过这样的情况：正在用手机App支付，突然网络断了；正在上传照片，结果手机内存满了；或者在某个App里点击了一个按钮，屏幕突然就卡住不动，甚至App直接闪退了。这些让人抓狂的瞬间，往往都伴随着一个词——

（一）源代码：

#include<iostream>

DoNews5月23日消息，Anthropic 公司在北京时间 5 月 23 日 0 点 30 分举办的活动中，推出了 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4 新一代语言模型，在结构化推理、软件工程和自主代理行为等领域实现重大进步。

Claude Opus 4 被定位为 Anthropic 迄今最强大的模型，专为处理复杂的推理流程和软件开发场景设计。

测试数据显示，该模型在 SWE-bench 基准测试（评估模型解决真实 GitHub 问题的能力）中准确率达到 72.5%；在 TerminalBench 测试（在多步骤终端代码生成任务中验证模型表现）中准确率为 43.2%。

在数字化转型的过程中，业务与开发团队之间的沟通常常存在障碍，特别是在数据治理等专业领域。数据建模作为连接双方的桥梁，能够帮助双方更好地理解和沟通需求。本文将探讨如何利用低代码技术进行有效的数据建模，以促进业务与开发之间的协作。

在数据需求沟通中，业务与开发之间往往存在“鸡同鸭讲”，出现无法语言对齐的情况。业务抱怨开发语言太技术，听不懂；开发也苦于业务表达太含糊，无法转化为需求。尤其在数据治理等专业性领域，沟通问题成为了业务与开发之间一道无形的壁垒，急需通过某种有效的手段进行打破。而数据建模，恰好成为了数据需求梳理及系统设计的有效手段，能够帮助业务及开发双方更好地进行需求理解和沟通。

在当今快速发展的AI时代，程序员和测试开发工程师们面临着越来越多的挑战。如何提升工作效率、减少时间成本、优化工作流程，成为每个工程师在日常工作中不可忽视的问题。在这个过程中，硬件产品的选择尤其重要。作为一名测试经理，我深知设备的舒适性和高效性对工作产出的影响，尤其是对于多设备场景下的开发与调试、以及跨屏协作和自动化流程的支持。罗技大师系列的产品无疑为我的工作带来了巨大的改进和提升。

介绍一下我的工作好搭档：罗技大师系列 MX Mechanical 键盘 & MX Master 3S 鼠标

PLC基础

PLC（可编程逻辑控制器）是工业自动化领域的核心设备，它使用逻辑指令来实现各种复杂的控制功能。PLC该掌握的基础知识，我总结成如下三个方面：

常用逻辑指令

PLC常用的逻辑指令包括LD（取指令）、LDI（取反指令）、AND（与指令）、ANI（与非指令）、OR（或指令）、ORI（或非指令）、OUT（输出指令）等。此外，还有用于边沿检测的LDP（取上升沿指令）、LDF（取下降沿指令），以及用于设置和复位的SET、RST指令等。这些指令共同构成了PLC编程的基础。

IT之家 5 月 23 日消息，Anthropic 公司在北京时间今天（5 月 23 日） 0 点 30 分举办的活动中，推出了 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4 新一代语言模型，在结构化推理、软件工程和自主代理行为等领域实现重大进步。

Claude Opus 4：复杂推理与软件开发的巅峰之作

IT之家援引博文介绍，Claude Opus 4 被定位为 Anthropic 迄今最强大的模型，专为处理复杂的推理流程和软件开发场景设计。