【历史文档】算子样例-自定义Python模块_new
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使用场景
可以编写自己的python功能代码，并支持封装成模块。
输入端
- 输入1：第一个输入端口，支持输入任意格式的数据，一般为DataSource类型。
- 输入2：第二个输入端口，支持输入任意格式的数据，一般为DataSource类型。
- 输入3：第三个输入端口，支持输入任意格式的数据，一般为DataSource类型。
输入参数
- 主函数：编写主处理函数。
- 后处理函数：编写后处理代码，即使勾选了启用缓存加速功能，后处理的函数也会被执行。
- 模块输入端：封装成模块后暴露出来的输入端口，需要跟主函数的参数名称保持一致。多个参数用逗号分隔。
- 模块输出端：封装成模块后暴露出来的输出端口，需要跟主函数的return时返回的参数名称保持一致。
输出端
- 输出1：第一个输出端口，支持输出任意格式的数据，一般为DataSource类型。
- 输出2：第二个输出端口，支持输出任意格式的数据，一般为DataSource类型。
- 输出3：第三个输出端口，支持输出任意格式的数据，一般为DataSource类型。
运行结果
支持模块id.封装的端口名来查看模块的输出。
使用样例
本样例详细展示如何开发自定义模块，用来修改数据的列名，此模块的输入、参数、输出如下：
- 输入：有一个输入数据源，为输入数据
- 参数：列名映射，格式为：原列名1:新列名1|原列名2:新列名2|原列名3:新列名3|..
- 输出：有一个输出数据源，为结果数据
准备输入数据
为了有测试数据方便开发调试，我们直接新建 “可视化策略-空白”，拖入 数据源 模块，并配置如下，用作测试数据：
- 数据源ID：bar1d_CN_STOCK_A
- 开始日期：2018-01-01
- 结束日期：2018-02-01
添加自定义模块
从左侧自定义模块拖拽 自定义Python模块 到画布中，并如下图连接
定义好接口
- 输入端：input_1：数据源1，input_2：数据源2，input_3：数据源3
- 输出端：Outputs.data：输出修改列名后的数据
代码实现
可以新建一个代码单元，先在代码单元里进行功能编写和测试。
def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
# Python 代码入口函数，input_1/2/3 对应三个输入端，data_1/2/3 对应三个输出端
# 示例代码如下。在这里编写您的代码
import dai
df = input_1.read()
# df.columns = ['deal_number:new_deal_number|close:new_close']
# column_1_dict = df['close'].to_dict()
# print(column_1_dict)
df['new_close'] = df['close']
df['new_deal_number'] = df['deal_number']
# df = df.rename(columns={'close':'new_close'})
# print(df)
ds = dai.DataSource.write_bdb(df)
return dict(data_1=ds, data_2={"hello": "world"}, data_3=None)
查看输入结果，确保符合预期。
https://bigquant.com/codesharev2/1d6ea42b-5011-4dfb-92c7-cd3d5de74cac
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