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第十版

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YuWuKunCheng
2026-06-07 17:02:10 +08:00
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chanlun-py/src/algorithm_py.rs
+93 -35
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@@ -25,7 +25,7 @@
use crate::kline_py::chan_kline_to_py;
use crate::structure_py::{dashed_to_py, fractal_to_py};
use pyo3::prelude::*;
use pyo3::types::{PyDict, PyType};
use pyo3::types::{PyDict, PyList, PyType};
use std::collections::HashMap;
use std::sync::Arc;
use std::sync::RwLock;
@@ -308,11 +308,13 @@ impl 笔Py {
#[classmethod]
#[pyo3(signature = (当前分型, 分型序列, 笔序列, 缠K序列, 普K序列, 递归层次, 配置))]
/// 笔划分核心递归算法
/// 分型序列/笔序列 原地修改（与 chan.py 行为一致）
/// :return: 递归层次
fn 分析(
_cls: &Bound<'_, PyType>,
当前分型: Option<&Bound<'_, 分型Py>>,
分型序列: Vec<Py<分型Py>>,
笔序列: Vec<Py<虚线Py>>,
分型序列: &Bound<'_, PyList>,
笔序列: &Bound<'_, PyList>,
缠K序列: Vec<Py<crate::kline_py::缠论K线Py>>,
普K序列: Vec<Py<K线Py>>,
递归层次: i64,
@@ -321,14 +323,19 @@ impl 笔Py {
) -> PyResult<i64> {
let _ = 递归层次; // Python API 兼容参数，核心从0开始计数
let 当前分型_rc = 当前分型.map(|f| Arc::clone(&f.borrow().inner));
let mut fr_seq: Vec<Arc<chanlun::structure::fractal_obj::分型>> = 分型序列
.iter()
.map(|f| Arc::clone(&f.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut bi_seq: Vec<Arc<chanlun::structure::dash_line::虚线>> = 笔序列
.iter()
.map(|d| Arc::clone(&d.bind(py).borrow().inner))
.collect();
// 从 Python 列表提取
let mut fr_seq = Vec::with_capacity(分型序列.len());
for item in 分型序列.iter() {
let f: PyRef<'_, 分型Py> = item.extract()?;
fr_seq.push(Arc::clone(&f.inner));
}
let mut bi_seq = Vec::with_capacity(笔序列.len());
for item in 笔序列.iter() {
let d: PyRef<'_, 虚线Py> = item.extract()?;
bi_seq.push(Arc::clone(&d.inner));
}
let ck_list: Vec<Arc<chanlun::kline::chan_kline::缠论K线>> = 缠K序列
.iter()
.map(|k| Arc::clone(&k.bind(py).borrow().inner))
@@ -338,8 +345,8 @@ impl 笔Py {
.map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
.collect();
let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
match 当前分型_rc {
Some(fr) => Ok(chanlun::algorithm::bi::笔::分析(
let depth = match 当前分型_rc {
Some(fr) => chanlun::algorithm::bi::笔::分析(
fr,
&mut fr_seq,
&mut bi_seq,
@@ -347,9 +354,21 @@ impl 笔Py {
&bar_list,
递归层次,
&config,
)),
None => Ok(递归层次),
),
None => 递归层次,
};
// 写回 Python 列表
分型序列.call_method0("clear")?;
for f in fr_seq {
分型序列.call_method1("append", (fractal_to_py(py, f),))?;
}
笔序列.call_method0("clear")?;
for d in bi_seq {
笔序列.call_method1("append", (dashed_to_py(py, d),))?;
}
Ok(depth)
}
#[classmethod]
@@ -502,11 +521,13 @@ impl 线段Py {
}
#[classmethod]
#[pyo3(signature = (笔序列, 线段序列, 配置, 层级 = 0, 关系序列 = None))]
/// 线段划分核心递归算法
/// 线段序列 原地修改（与 chan.py 行为一致）
fn 分析(
_cls: &Bound<'_, PyType>,
笔序列: Vec<Py<虚线Py>>,
线段序列: Vec<Py<虚线Py>>,
线段序列: &Bound<'_, PyList>,
配置: &Bound<'_, 缠论配置Py>,
层级: i64,
关系序列: Option<Vec<相对方向Py>>,
@@ -516,10 +537,13 @@ impl 线段Py {
.iter()
.map(|d| Arc::clone(&d.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut seg_seq: Vec<Arc<chanlun::structure::dash_line::虚线>> = 线段序列
.iter()
.map(|d| Arc::clone(&d.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut seg_seq = Vec::with_capacity(线段序列.len());
for item in 线段序列.iter() {
let d: PyRef<'_, 虚线Py> = item.extract()?;
seg_seq.push(Arc::clone(&d.inner));
}
let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
let default_rel = vec![
chanlun::types::相对方向::向上,
@@ -535,15 +559,22 @@ impl 线段Py {
层级,
&rel_list,
);
// 写回 Python 列表
线段序列.call_method0("clear")?;
for d in seg_seq {
线段序列.call_method1("append", (dashed_to_py(py, d),))?;
}
Ok(())
}
#[classmethod]
/// 即同级别分析
/// 线段序列 原地修改（与 chan.py 行为一致）
fn 扩展分析(
_cls: &Bound<'_, PyType>,
虚线序列: Vec<Py<虚线Py>>,
线段序列: Vec<Py<虚线Py>>,
线段序列: &Bound<'_, PyList>,
配置: &Bound<'_, 缠论配置Py>,
py: Python<'_>,
) -> PyResult<()> {
@@ -551,12 +582,21 @@ impl 线段Py {
.iter()
.map(|d| Arc::clone(&d.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut seg_seq: Vec<Arc<chanlun::structure::dash_line::虚线>> = 线段序列
.iter()
.map(|d| Arc::clone(&d.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut seg_seq = Vec::with_capacity(线段序列.len());
for item in 线段序列.iter() {
let d: PyRef<'_, 虚线Py> = item.extract()?;
seg_seq.push(Arc::clone(&d.inner));
}
let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
chanlun::algorithm::segment::线段::扩展分析(&dash_list, &mut seg_seq, &config);
// 写回 Python 列表
线段序列.call_method0("clear")?;
for d in seg_seq {
线段序列.call_method1("append", (dashed_to_py(py, d),))?;
}
Ok(())
}
@@ -792,18 +832,26 @@ impl 中枢Py {
}
/// 当基础序列>=9时，从中枢中提取扩展线段中枢
/// 扩展中枢 原地修改（与 chan.py 行为一致）
fn 获取扩展中枢(
&self,
扩展中枢: Vec<Py<Self>>,
扩展中枢: &Bound<'_, PyList>,
配置: &Bound<'_, crate::config_py::缠论配置Py>,
py: Python<'_>,
) -> PyResult<()> {
let mut hub_seq: Vec<Arc<chanlun::algorithm::hub::中枢>> = 扩展中枢
.iter()
.map(|h| Arc::clone(&h.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut hub_seq = Vec::with_capacity(扩展中枢.len());
for item in 扩展中枢.iter() {
let h: PyRef<'_, 中枢Py> = item.extract()?;
hub_seq.push(Arc::clone(&h.inner));
}
let config = 配置.borrow().to_rust_config(配置.py())?;
self.inner.获取扩展中枢(&mut hub_seq, &config);
// 写回 Python 列表
扩展中枢.call_method0("clear")?;
for h in hub_seq {
扩展中枢.call_method1("append", (hub_to_py(py, h),))?;
}
Ok(())
}
@@ -889,10 +937,11 @@ impl 中枢Py {
#[classmethod]
#[pyo3(signature = (虚线序列, 中枢序列, 跳过首部 = true, 标识 = "", 层级 = 0))]
/// 中枢识别核心递归算法
/// 中枢序列 原地修改（与 chan.py 行为一致）
fn 分析(
_cls: &Bound<'_, PyType>,
虚线序列: Vec<Py<虚线Py>>,
中枢序列: Vec<Py<Self>>,
中枢序列: &Bound<'_, PyList>,
跳过首部: bool,
标识: &str,
层级: i64,
@@ -902,11 +951,20 @@ impl 中枢Py {
.iter()
.map(|d| Arc::clone(&d.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut hub_seq: Vec<Arc<chanlun::algorithm::hub::中枢>> = 中枢序列
.iter()
.map(|h| Arc::clone(&h.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut hub_seq = Vec::with_capacity(中枢序列.len());
for item in 中枢序列.iter() {
let h: PyRef<'_, 中枢Py> = item.extract()?;
hub_seq.push(Arc::clone(&h.inner));
}
chanlun::algorithm::hub::中枢::分析(&rc_list, &mut hub_seq, 跳过首部, 标识, 层级);
// 写回 Python 列表
中枢序列.call_method0("clear")?;
for h in hub_seq {
中枢序列.call_method1("append", (hub_to_py(py, h),))?;
}
Ok(())
}
chanlun-py/src/kline_py.rs
+26 -11
View File
@@ -23,7 +23,7 @@
*/
use pyo3::prelude::*;
use pyo3::types::{PyBytes, PyDict, PyType};
use pyo3::types::{PyBytes, PyDict, PyList, PyType};
use std::collections::HashMap;
use std::sync::Arc;
use std::sync::RwLock;
@@ -663,25 +663,30 @@ impl 缠论K线Py {
#[classmethod]
/// 分析K线，执行指标计算+包含处理+分型判定
/// 缠K序列/普K序列 原地修改（与 chan.py 行为一致）
/// :return: (状态, 分型|None)
fn 分析(
_cls: &Bound<'_, PyType>,
当前K线: &Bound<'_, K线Py>,
缠K序列: Vec<Py<Self>>,
普K序列: Vec<Py<K线Py>>,
缠K序列: &Bound<'_, PyList>,
普K序列: &Bound<'_, PyList>,
配置: &Bound<'_, 缠论配置Py>,
py: Python<'_>,
) -> PyResult<(String, Option<Py<PyAny>>)> {
let ck_inner = (*当前K线.borrow().inner).clone();
let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
let mut ck_seq: Vec<_> = 缠K序列
.iter()
.map(|k| std::sync::Arc::clone(&k.bind(py).borrow().inner))
.collect();
let mut bar_seq: Vec<_> = 普K序列
.iter()
.map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
.collect();
// 从 Python 列表提取
let mut ck_seq = Vec::with_capacity(缠K序列.len());
for item in 缠K序列.iter() {
let ck: PyRef<'_, Self> = item.extract()?;
ck_seq.push(std::sync::Arc::clone(&ck.inner));
}
let mut bar_seq = Vec::with_capacity(普K序列.len());
for item in 普K序列.iter() {
let bar: PyRef<'_, K线Py> = item.extract()?;
bar_seq.push(bar.inner.clone());
}
let (status, fractal) = chanlun::kline::chan_kline::缠论K线::分析(
ck_inner,
@@ -690,6 +695,16 @@ impl 缠论K线Py {
&config,
);
// 写回 Python 列表（clear + extend）
缠K序列.call_method0("clear")?;
for k in ck_seq {
缠K序列.call_method1("append", (chan_kline_to_py(py, k),))?;
}
普K序列.call_method0("clear")?;
for k in bar_seq {
普K序列.call_method1("append", (bar_to_py(py, k),))?;
}
Ok((status, fractal.map(|f| fractal_to_py(py, f).into_any())))
}