В первой части статьи мы рассмотрели основы работы с утилитой SIP, предназначенной для создания Python-обвязок (Python bindings) для библиотек, написанных на языках C и C++. Мы рассмотрели основные файлы, которые нужно создать для работы с SIP и начали рассматривать директивы и аннотации. До сих пор мы делали обвязку для простой библиотеки, написанной на языке C. В этой части мы разберемся, как делать обвязку для библиотеки на языке C++, которая содержит классы. На примере этой библиотеки мы посмотрим, какие приемы могут быть полезны при работе с объектно-ориентированной библиотекой, а заодно разберемся с новыми для нас директивами и аннотациями.

Иногда во время работы над проектом на языке Python возникает желание использовать библиотеку, которая написана не на Python, а, например, на C или C++. Причины для этого могут быть разные Во-первых, Python — язык замечательный, но в некоторых ситуациях недостаточно быстрый. И если вы видите, что производительность ограничена особенностями языка Python, то имеет смысл часть программы написать на другом языке (в этой статье мы будем говорить про C и C++), оформить эту часть программы в виде библиотеки, сделать Python-обвязки (Python bindings) поверх нее и использовать полученный таким образом модуль как обычную Python-библиотеку. Во-вторых, часто случается ситуация, когда вы знаете, что есть библиотека, которая решает требуемую задачу, но, к сожалению, эта библиотека написана не на Python, а на тех же C или C++. В этом случае также мы можем сделать Python-обвязку над библиотекой и пользоваться ей, не задумываясь о том, что библиотека изначально не была написана на Python.

Последние два года вся страна пристально следит за курсом доллара. Новостные выпуски пестрят громкими репортажами о долларе. Все говорят о долларе. А что, если мы на фоне горячего интереса, разберемся с тем, как формируется цена доллара, посмотрим кто и как торгует валютой?! Все результаты, представленные в данной статье, получены на основе официальных торговых данных full orders log (полный журнал заявок), купленные на Московской Бирже. Мы покажем реальные торги изнутри. Параллельно, познакомимся со стандартными методами анализа рынка. Такая аналитика стоит не малых денег и её могут позволить ограниченное число «компаний».

Инструментом для анализа данных будет Java. Анализируемый биржевой инструмент — USDRUB_TOM. Наша задача вытащить любопытные детали из имеющихся данных и попробовать сделать определенные выводы.