想在wind中试验python接口，该怎么做到

1. 想在wind中试验python接口，该怎么做到

做量化，首先要解决的无疑是数据的获取问题。wind是众多机构和个人的原始数据获取源头。同时，python作为量化投资领域最为热门的编程语言之一，更是受到了诸多关注，像优矿、米匡、聚宽这些普及量化投资的网站，也都是应用python实现的。下面就讲下小白在应用python调用wind接口获取数据时的两个小技巧。
小技巧1：应用wind代码生成器
不同于matlab，pyhton并没有类似的图形化操作界面。在初步应用python时，最为苦恼的是获取某类数据时，不晓得如何写代码，也不晓得获取的结果是否正确。有时，为了方便知晓数据获取代码，甚至特意安装一个matlab。其实，wind本身有一个代码生成器WindNavigator，位于wind安装目录bin下。如下图所示。看，相对而言，比matlab的操作界面还要简单方便。

2. wind量化平台python怎么分析

使用Python插件，首先需要安装python环境，其次是WindPy接口。
建议直接安装Python(x,y)，一堆东西都有了。
登录wind之后，在菜单【量化】-->【修复插件】-->【修复python】，自动进行插件的安装。

3. 想在wind中试验python接口，该怎么做到

打开数据库，正确输入密码之后，呈现下面的结果
Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 373
Server version: 5.5.38-0ubuntu0.14.04.1 (Ubuntu)
Copyright (c) 2000, 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

4. Python 如何获得一个Windows程序窗口,并在窗口里的当前

你好，
1、读取windows窗口，应该要用系统编程的知识实现接口，然后python调用
python 没有直接能实现该功能的模块
2、或者，你需要调用win32 api了已经不是python的标准范围

你可以看看 Pywin32 这个扩展库

5. 想在wind中试验python接口，该怎么做到

打开数据库，正确输入密码之后，呈现下面的结果
Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 373
Server version: 5.5.38-0ubuntu0.14.04.1 (Ubuntu)
Copyright (c) 2000, 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

6. 如何在Windows下安装配置python接口的caffe

1、首先先生成两个python文件，在src\caffe\proto\extract_proto.bat 里生成caffe_pb2.py 这个之后有用。
2、然后打开已经给好的caffe\buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。
把pycaffe作为单启动。注意需要在release x64位下编译。
如果没有这个的话，就将这个文件夹里python文件夹中的项目加入即可。如果没有python项目，就自己建一个，将python文件夹里的cpp文件加入就可以了。
3、选择pycaffe的属性，将配置属性下的VC++目录中的包含目录和库目录填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目录下的附加包含目录一项中添加以我的python为例。D:\python27\Lib；D:\python\include\ 以及D:\Python27\Lib\site-packages\numpy\core\include 如果你安装了CUDNN这里可以在预处理器那里把USE_CUDNN加上，同时在LINKER的输入目录下的附加依赖库中加入cudnn的lib文件。

7. 如何用python从wind中批量导出数据

链接：http://pan.baidu.com/s/1c7gxs7R-94Mw-efUSbVaHg
 提取码：49jm
华尔街学堂 三大金融技能工具——Wind  Excel 与 Python。金融人制作材料多以表格和图表的形式呈现。数据从Wind上导下来了，如何处理和清洗，如何用EXCEl计算得出我们想要的结果和最终表格，甚至如何制作精美的图表？
单纯只会WIND和EXCEL，已经无法让你拥有绝对的自信了。从顶级投行开始，Python已经成为投行、基金、咨询和互联网等泛金融和商科领域必备的一项技能，以Python为代表的数据科学领域的风口已经呈现爆发状态。这是市场上第一个全面涵盖WIND、EXCEl和Python三大领域的实务课程。

课程目录：
Excel实务技能与金融应用
Python编程在金融中的应用
Wind Python 数据及交易接口
......

8. 怎么在windows下编译fast rcnn需要的python版本的caffe接口

一、前期环境以及准备
1、安装python
在caffe中，python2和python3的接口都有。但frcnn中只能支持python2.7，所以千万不要装成python3。为了方便，不用自己去pip一大堆库，我建议安装anaconda2，里面已经安装了很多第三方的库。
另附python，Windows的第三方库 ，里面很全。或许有一些库你要去官网上下载。
2、安装（更新）显卡驱动和cuda
NVIDIA的显卡驱动安装应该不用我说了吧，到官网上下载吧。我要说明一点的是，我的1080ti在安装显卡驱动时，说和Windows不匹配。怎么解决呢？更新Windows，到官网上下驱动，再安装。成功！还有就是记得更新你的显卡驱动，以防老的驱动不支持cuda。
CUDA安装的话，也是傻瓜试的安装。提醒一点的是，不要改变他的安装路径，默认路径。然后去NVIDIA的官网上下载cudnn库，这个库的话需要去NVIDIA注册一个账号，然后问你用这个来完成什么工作之类的巴拉巴拉。这个库长什么样呢？下载完解压缩，得到一个cuda的文件夹，里面有3个文件夹


然后打开你的CUDA文件夹，默认路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

把cudnn库里面的3个文件夹里面的文件，分别加到cuda里面对应的文件夹。
然后打开cuda需要编译的部分，默认路径是C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0


因为我用的VS2015，那么我就用打开2015的那个，然后改成release运行。
至此，显卡计算的环境就搭建完成了。
3、cmake和git
cmake的话，我建议直接下载编译好的能运行的文件（到官网上下载），然后解压文件，把bin的路径添加到Path中。
git：因为frcnn里面有很多linux的脚本，你可以不用，但用的话会很方便的。所以我建议安装git。同样，傻瓜式的安装，直接到官网上下载。
二、py-faster-rcnn
1、编译caffe的python接口GPU版本（如果你编译过了就不用了）
因为frcnn的编译过程用需要用到python的caffe包，所以必须要先编译一次caffe。如果你已经编译过caffe的py接口就不用了。
下载微软的Caffe，git的地址

你可以用git直接下载，或者在git的地址里下载，随便你。

[plain] view plain copy
git clone  
cd caffe  
git checkout windows  

打开caffe\scripts，然后编辑build_win.cmd文件


第7行的VERSION是你VS的版本，VS2015对应的是14，VS2013对应的应该是12；第8行改为0；第9行改为0（如果你不用GPU，那就还是1）；13行的python_version是你的python版本，2.x就是2，3.x就是3；24,28行是你的python的安装目录，如果你是anaconda就改你的anaconda的目录，否则就不改。

同样69-95行同样修改。以上2张图是我的cmake文件配置。
进入caffe\scripts，打开cmd，直接执行build_win.cmd。注意他会自动下载需要的库，因为服务器呢都不在国内，所以我建议挂个VPN，不然你且等呢吧。
这样cmake后呢，python的接口就已经编译好了，不用再编译一遍了。把caffe\python下的caffe的文件夹copy到python的第三方包的文件夹就ok。

这样caffe的python接口就好了，你可以进cmd的python试一下import caffe。如果说，他提示少了什么包，你直接pip这个包就好了，找不到的话，百度一下就有。但只要你跟着上面我的方法做应该不会出现什么问题。

2、编译py-faster-rcnn依赖库

首先呢，我们先去编译一下frcnn的依赖库。Windows下，不能使用自带的lib，把自带的lib删了，重新下载，这里给出git的地址。

好了，现在你的库应该长成这样，有setup.py和setup_cuda.py。进cmd，install这2个文件。
现在你肯定会遇到问题，提示你VC版本不对

怎么办呢，先set一下：输入SET VS90COMNTOOLS=%VS140COMNTOOLS%，VS后面的数字就是你的版本。还有不要忘了把你VS的c1.exe加到path下。


编译好frcnn的依赖库后，应该是这个样子的。
3、给caffe加frcnn的层
现在，我们再下载一个caffe，跟前面一样，把build_win.cmd进行修改。然后我们就可以把frcnn的一些特有的层加到caffe里编译了。
1）添加层和文件

打开py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn\src\caffe\layers文件夹，找到4个文件分别为

然后copy到你新的caffe的对应文件夹caffe\src\caffe\layers里。
接着我们添加头文件，打开py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn\include\caffe，把fast_rcnn_layers.hpp这文件copy到caffe的对应文件夹下caffe\include\caffe。
2）配置2个新层
打开你的caffe\src\caffe\proto下的caffe.proto，进行编辑。
在407行左右

往原来的文件里添加新的层的配置信息

[plain] view plain copy
optional ROIPoolingParameter roi_pooling_param = 8266711;  
optional SmoothL1LossParameter smooth_l1_loss_param = 8266712;  
message ROIPoolingParameter {  
// Pad, kernel size, and stride are all given as a single value for equal  
// dimensions in height and width or as Y, X pairs.  
optional uint32 pooled_h = 1 [default = 0]; // The pooled output height  
optional uint32 pooled_w = 2 [default = 0]; // The pooled output width  
// Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coords from their  
// input scale to the scale used when pooling  
optional float spatial_scale = 3 [default = 1];  
}  
message SmoothL1LossParameter {  
// SmoothL1Loss(x) =  
//   0.5 * (sigma * x) ** 2    -- if x < 1.0 / sigma / sigma  
//   |x| - 0.5 / sigma / sigma -- otherwise  
optional float sigma = 1 [default = 1];  
}  
3）cmake新的caffe的python接口

就是再执行一遍build_win.cmd就行。编译好之后，把caffe根目录下的python文件夹替换py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn的python文件夹。
三、demo

完成以上步骤你的py-faster-rcnn就已经编译成功了。如果你想用demo测试一下的话可以用.\data\scripts里的脚本去下载已经训练好的model，文件挺大的、速度挺慢的。所以给大家提供一个百度5，把caffemodel文件放在data\faster_rcnn_models，然后执行tools\demo.py就能看到结果了