Fig. 1.
Le texte ci-dessus est une continuation d'articles déjà publiés.
Première
partie Deuxième partie
Prenons de 1C des fonctionnalités telles que : langage de requête, liste dynamique, système de composition de données.
Quelque chose d'un riche ensemble de bibliothèques sera utile de Python. Par exemple, les bibliothèques d'analyses techniques :
- Ta bibliothèque (plus de 42 indicateurs)
- Bibliothèque Ta-lib (plus de 78 indicateurs)
Nous avons besoin du mécanisme de "Traitement" 1C. En l'utilisant, nous exécuterons des scripts Python et afficherons le résultat obtenu à l'écran ou l'enregistrerons dans la base de données 1C.
Fig 2.
Pour transférer des données vers Python, nous allons sélectionner un ou plusieurs outils.
Fig 3.
Fournissons les paramètres de traitement généraux en fonction du script sélectionné. Il s'agit du texte du script lui-même, une option pour transférer des données de 1c vers Python et vice versa.
Fig 4. Paramètres généraux pour l'export des fichiers d'import
Fig 5. Sélection de la sortie et des données analysées elles-mêmes
Fig 6. Prévoyons la possibilité de recevoir un flux de sortie et des erreurs Python en 1C.
Fig 7. Et bien sûr le graphique. Le résultat de ce que nous avons tous commencé pour la
Fig. 8.
Pour gagner de la place, nous sommes compatibles avec les graphiques complexes. Mais un simple correctif de script vous permettra de les scinder en différents graphiques, comme cela se fait de manière classique.
Fig 9. En
rappelant que nous avons deux bibliothèques d'analyse technique, nous allons créer la possibilité d'afficher chaque graphique. Nous obtenons 120 graphiques (certains des indicateurs sont répétés dans les bibliothèques).
Avant de nous lancer dans l'apprentissage automatique Python, prenons un moment pour nous arrêter. Créons la possibilité de transférer et de stocker des indicateurs calculés par Python dans 1C.
Figure 10.
Figure 11.
Après avoir mesuré la vitesse moyenne de calcul de tous les indicateurs Python et de leur transfert vers 1C, nous obtenons 20 secondes pour chaque instrument d'échange. Qu'en présence de 340 instruments de change, il faudra environ 2 heures pour leur recalcul complet. Lorsque vous travaillez sur un intervalle de 1 jour, cela s'avère être un indicateur tout à fait acceptable. Mais même s'il nous semble que le temps d'un recalcul complet est trop long, on retiendra que des tâches planifiées peuvent être faites s'exécuter en parallèle sur plusieurs cœurs/processeurs du serveur. En conséquence, doubler le nombre de tâches planifiées réduira de moitié le temps de recalcul complet. Etc.
Ce que nous avons :
- Nous avons eu la possibilité de générer presque instantanément des graphiques Python et de les afficher en 1C.
- Le stockage des indicateurs techniques calculés par Python en 1C, et donc la possibilité de les utiliser dans le langage de requête, rapporte.
- La possibilité de connecter des outils d'analyse et de prévision 1C. Par exemple 1C Analytics.
v8.1c.ru/platforma/1s-analitika Les
détails peuvent être trouvés dans la documentation
À suivre ...