之前一直每个月选股，后来由于种种原因，耽误了1年。最近一周，美股又大涨。同时，美国债券市场开始反弹。这些都是市场对美联储停止加息预期的反应。今天说两个事情。第一个是我用Power BI 做了一个选股的工具。大概是长这个样子。最上边是选择大盘股或者中盘股，以及公司所在的国家。左上是板块，也可以选择。其他的就是数据展示了。有兴趣的读者可以留个言，你可能需要注册一个Power BI的账户。然后就可以使用了。这个是链接，大家可以试试看：US_stocks - Power BI或者试试这个：https://app.powerbi.com/groups/797dbaee-8672-4b26-a49f-e5f8f56ddb29/reports/cdd254f7-b18c-433e-b806-e98551c86742/ReportSectionbd2c2ae07e010226a033?experience=power-bi顺便说几句Power BI。它BI是微软Office里的一个新产品，只要有Word和Excel，应该就有Power BI。它可以从不同的数据源提取数据，最简单的例如Excel文件，或者csv文件。也可以从各种数据库读数据，例如MySQL, IBM Natezza。当然也可以从云上读数据，例如AWS RedShift, Snowflake之类的。我这里的数据是从Github上读的。另外就是Power BI还可以连接Python或者R这样的软件。由于Power BI画图的功能有限，外接Python或者R以后，就可以画出各种花里胡哨的图了。Power BI其实和Tableau差不多。但Power BI是微软Office里面的产品，所以在安装和价格方面具有巨大的优势。就说这么多吧。另外一件事是我们的大盘股选股走势喜人。从2020年11月底创建至今，涨幅达到53%。远超同期标普指数

今天继续讲堆栈。 在之前过程化的方法创建堆栈中，我们定义了两个函数:push()和pop()。如何在面向对象的方法中，创建和使用它们呢？ 在Python中，可以在类的内部创建这两个函数。创建的方法和前文中的构造器类似。当然，在创建它们之后，我们自己还有其他人需要调用这两个函数。（这一点和前文中介绍过隐藏在类中的列表不同。不是所有人都能访问隐藏在类中的列表。） 我们知道，类的私有(private)部分要用两个下划线开头。而对于公共(public)部分，则不使用两个下划线。事实上，Python对公共部分的规定是最多只能有一个下划线，没有下划线也可以。我们来看下面的程序。 class my_stack2: def __init__(self): self.__stack2_list = [] def push(self, val): self.__stack2_list.append(val) def pop(self): val = self.__stack2_list[-1] del self.__stack2_list[-1] return val stack2_object = my_stack2() stack2_object.push(3) stack2_object.push(2) stack2_object.push(1) print(stack2_object.pop()) print(stack2_object.pop()) print(stack2_object.pop()) 在my_stack2类之中，首先是构造器。接下来就是push()和pop()这两函数，它们都增加了self这个参数，而且放在第一个的位置上。  不知道这段程序大家看起来是不是似曾相识？为了说明问题并且方便对比，我们再看一次前文中过程化程序定义和使用堆栈的程序： my_

今天继续来谈如何用面向对象的程序设计创建堆栈。在前文中，我们已经介绍了构造器。 我们知道，构造器里面有一个self参数。任何对self参数的修改都会影响新创建的对象。这就是说我们可以给对象添加任意的属性(Property)，而且只要对象还存在，这个属性就也会存在，除非手动删除该属性。 接下来，我们给前文的构造器增加一个属性：增加用于存储堆栈的列表stack2_list。请看下面的程序： class my_stack2: def __init__(self): self.stack2_list = [] stack2_object = my_stack2() print(len(stack2_object.stack2_list)) 对于这段程序，有几点需要说明：  首先，要注意self后面的那个点(self.)。这是Python用来调用对象属性的习俗。也就是说，先写对象的名字(self)，加上一个点，然后在加上属性的名字(stack2_list)。 其次，如果在构造器内第一次给属性赋值，即使是空值，那么也创建了该属性。然后，对象就可以使用这个属性。 最后，我们不但创建了堆栈，还创建了stack2_object这个对象，并且利用print()和len()函数检查堆栈的长度。 这段程序的输出结果为： 0 但是，这并不是我们想要的堆栈！因为我们希望隐藏堆栈，不希望所有人都能看到。那怎么办呢？  简单地讲，这个问题的解决办法就在stack2_list前面加上两个下划线，变成__stack2_list。这样就可以了。来看下面的程序。 class my_stack2: def __init__(self): self.__stack2_list = [] stack2_object = my_stack2() print(len(stack2_object.

前文中我们介绍了什么是堆栈，如何用过程化的程序创建堆栈及其不足之处。为了弥补这些不足，我们可以用面向对象的方式改进堆栈创建的方式。不论用什么方法，我们的目的都是要创建堆栈，并且用列表存储堆栈。当然，不是说一定要用列表存储堆栈，只是本文中使用列表存储堆栈。 下面，我们就用最基础的面向对象的方法开始，介绍如何创建堆栈。 首先，创建名叫my_stack2的类。 class my_stack2: 我们希望这个类有两个功能：  首先，这个类能够存储堆栈。也就是说，我们需要把列表存储在这个类之中。 其次，我们不希望所有人都能看到这个列表，所以要隐藏该列表。 那么，如何实现这两个目标呢？与其他语言不同的是，Python无法定义一个参数存储堆栈，而是需要通过特殊的语句手动实现。这个听起来有点复杂，如何实现呢？ 简单地讲，我们可以通过类之中的特殊函数实现上面的两个目标。这个函数有两个特点： 命名又特殊之处 当创建新的对象时，该函数被隐含地调用 这个函数就是构造器(Constructor)。顾名思义，构造器就是用来构造新的对象。构造器包含了对象的结构，必须在初始化的时候运行。下面，就把构造器加入类中： class my_stack2: def __init__(self): print("健谈始于戊戌年(2018)") stack2_object = my_stack2() 这里有几点需要说明：  构造器的名字一定叫__init__ 构造器至少有一个参数。这个参数用来表示新创建的对象。我们可以通过这个参数控制对象，给对象添加新的属性。 参数约定俗成的名字叫self。虽然这只是Python中的一个习惯，而且不遵守这个习惯并不是错误，但是为了程序的可读性，建议遵守这个习惯。 运行上面的程序，输出结果为： 健谈始于戊戌年(2018) 注意：在运行程序时，我们调用了构造器。但是并

近日，鲍威尔在和有关媒体连线时强调，美联储将坚持加息直到美国的物价回到合理的标准。 他在现场采访中表示，即使加息超过了市场理解的利率中性水平，美联储还是会将毫不犹豫地加息。而且，如果美联储没有感觉到金融状况处于适当的位置，还会一直加息。当然，现在美国的通货膨胀水平有所下降。 由于美国的通货膨胀已经创出40年来的最高水平，所以在5月早些时候，美联储将基准利率提升了0.5个百分点。这是美联储2022年第2次提升基准利率。 鲍威尔还表示，在这次加息后，只要经济状况保持与现在类似，美联储随后的会议的决定很可能会出现类似的50个基点的变动。 在采访中，他不但重复了美联储2%通货膨胀目标，而且还表示实现这一目标非常不容易，可能需要以3.6%的失业率为代价。而这个失业率将会略高于二十世纪六十年代末的最低水平。 鲍威尔认为，失业率的微升，不会对美国劳动力市场产生太大的影响，就业市场依然强劲。美联储希望的低通胀，高就业的“软着陆”。鲍威尔说有很多可行的途径可以实现美国经济的“软着陆”。美联储的工作就是要努力实现这一点。 美国经济在2022年第一季度实现了1.4%的增长，主要是由于持续的供给侧限制、新冠病毒的传播和乌克兰战争。 然而，紧缩的货币政策加重了对于更严重的经济下行和华尔街大规模抛售的担心。除了加息75个基点外，美联储还暂停了月度美债购买计划（也称量化宽松），并从下个月开始剥离部分已收购的9万亿美元的资产。鲍威尔希望美联储可以不伤害的经济的条件下实现平抑物价的目标。 尽管恢复价格的稳定可能会带来一些痛苦，但是美联储希望能保持劳动力市场强劲，以及低失业率和高工资。

面向对象的程序设计是一门关于定义和扩展各种类的艺术。类不但能将各种现实抽象为模型，还可以反映出现实世界中的属性和特征。但是，最开始定义的类（比方说动物）往往过于宽泛，也不具体，不能表达很多具体情况。所以，我们还要定义新的子类（哺乳动物、爬行动物等），通过它们表达出更加具体的情况。由于子类继承了父类的全部特征，因此我们对于父类所做的工作并没有白费。 通常，在定义新类时，为了让它适用于新的应用场景，我们会增加其属性和行为。而这个定义的新类又可以作为父类，定义其他的子类。这个过程可以一直延续下去。 需要说明，我们定义的类和对象之间并没有关系：类的存在并不意味着产生了与之相应的对象。类并不能产生对象。我们必须自己创建对象。显然，我们可以通过Python实现这个目标。接下来，就让我们定义一个Python中最简单的类和对象。来看下面的例子。 class The1stClass: pass 这就是我们创建的第一个类。这个类非常简单，没有属性，没有行为。虽然它实际上是一个空类，但已经满足我们目前的需要。类越是简单，越能够帮我们说明问题。 我们来解释这个类。首先，定义类用关键词class开头。接下来是类的名字。我们这个类叫The1stClass。要记住，这个是类的名字，不是对象的名字。它们是两件事。第三个部分是冒号(:)。类和函数一样，需要缩进。之后的内容就应该是类的属性和行为。我们通过pass表明本类没有属性和行为。这样简单，能说明问题就行。 接下来，我们来创建Python中的第一个对象。我们用上文创建的The1stClass类作为工具，创建新对象。要实现这个目标，我们需要一个变量来存储类创建的对象，同时也在创建对象。通过下面的代码创建对象： my_1st_object = The1stClass() 这里有两点需要解释： 类的名字看起来像函数名字。这个我们后面还会解释。 类里面有什么，新

在面向对象的程序设计中，类是一系列的对象，对象属于某一个类。对象是某一个类具体特征的化身。这个听起来简单。下面，我们还要具体介绍一下。 如前文所述，类分层级。这句话有两层含义。一方面，它表明某一个类对应的对象也同时属于超级类（或者父类）。另一方面，某一个属于父类的对象，却不属于子类。 例如，私家车属于轮式交通工具。而轮式交通工具却不一定是私家车。它也可能是卡车或者自行车。同样，宠物猫属于家养哺乳动物类。这就意味着宠物猫也属于动物。可见，每一个子类比父类更具体。或者反过来说，每一个父类比子类更宽泛。 这里有一点需要说明：我们目前的假设是某一个类只有一个父类。其实，某一个类可以有不止一个父类。我们在后面还会对此进行解释。 我们要重点介绍一下面向对象程序设计中的一个重要概念：继承。任何对象都属于某一个级别的类，并且从其父类中继承相关特征。对象所属的类可以定义新的特征。它的子类又会继承这些特征。这个规则对于交通工具的分类，动物的分类，以及我们面向对象程序设计的类都是相同的。 在面向对象程序设计中，每个对象都包括下面三个特征： 名称(Name)：每个对象都要有一个名字。而且在其命名空间(namespace)内，这个名字要唯一。这和我们对人的称呼类似。假如你的同事中有一个人姓王，尽管他年轻，你也可以叫他老王。但是如果有两个人姓王，那就不能都叫老王了。解决办法是一个叫老王，一个叫小王。这就是所谓明明要唯一。 属性(Property)：每个对象有一系列的特征。这些特征使其有别于其他对象。 行为(Activity)：每个对象都会有一些行为。例如改变对象本身，或者改变别的对象。 这样讲可能还是比较抽象。有一个小窍门可以用来识别这三个特征。通过观察词的类别，可以判断对象的特征。一般来说， 如果是名词，那么就是对象的名称 如果是形容词，那么就是对象的属性 如果是动词，那么就是对象的行为 举例来说，

Class这个英语单词的含义很多，可以是班级、阶级等等。不过在面向对象的程序设计中，这个单词的意思是种类，也就是我们说的类。接下来，我们会通过几个例子来说明类的含义。 首先，我们想一下交通工具。貌似交通工具有一个共同的特征：可以运动。但是，猫和狗也会动。看起来我们对交通工具的定义还不够具体，需要改进。我们再来定义一次：交通工具是人工发明的运输设备，通过人驾驶，在物理作用下能够运动。 如果这么说的话，那么猫和狗就交通工具了。但是如此定义交通工具过于宽泛，我们还需要具体一些。用面向对象程序设计的语言来说，就是要定义子类(Subclass)。同子类对应的就有父类，也叫做超级类(Superclass)。 和人类的遗传一样，子类可以继承父类的特征。父类和子类之间的结构有点像金字塔，父类处在顶端，子类处在下面。 再回到我们交通工具的例子。现在我们已经可以说出一个交通工具父类下面的子类了。比方说 陆地交通工具 水中交通工具 空中交通工具 太空交通工具 我们还可以进一步给陆地交通工具定义子类。例如 轮式交通工具 履带交通工具 气垫交通工具 当然，对于水中交通工具、空中交通工具、太空交通工具，也可以定义子类。这个读者可以自己思考一下。 我们再来看一个生物分类的例子。父类是动物，子类可以包括 哺乳动物 爬行动物 鸟类 鱼类 两栖动物 同样，我们继续定义哺乳动物的子类。这就包括野生哺乳动物和家养哺乳动物。如果你还记得中学里学到的生物知识，就可以定义爬行动物、鸟类、鱼类和两栖动物的子类。

在过程化程序设计中，我们可以把程序分为两个部分：数据部分和代码部分。其中，数据部分包括各种各样的变量。而代码部分则包括各种函数和模块。 我们知道，函数可以使用数据。比方说对数据取对数，或开平方。但是反过来，数据却不一定能使用函数。而且，函数甚至可以滥用数据。例如，我们可以求身份证号码的平方。虽然这么做本身没有意义，但是合法。 我们再来说数据使用函数的情况。数据是否永远不能使用函数呢？有没有什么特殊情况，能够让数据使用函数呢？答案是肯定的。这就是我们要介绍的方法(Method)。数据可以通过方法调用函数。如果你了解到这一点，那就朝面向对象的程序设计走出了第一步！ 注意：面向对象的程序设计和过程化程序设计的思路完全不同。在面向对象的程序设计中，数据和代码并不是分成两个部分，而是被合并成了一个整体，成为各种类(Classes)。每一种类可以根据需要，生成各种对象。这就是面向对象的含义。然后，我们会利用对象解决各种问题。 每个对象有一系列特征。这就是属性(Properties 或者 Attributes)。各种对象还可以进行一系列活动。这就是前文讲到的方法。 如果现有的类不能满足需求，我们可以根据需要在旧的类基础上产生新的类。而新的类会继承旧的类之中的属性和方法。当然，新的类中通常还会增加一些功能。 对象是类表达含义的化身！这就好比大楼是图纸的化身。图纸上的各种想法，都会在大楼中体现出来。对象之间互相作用，交换数据或者使用方法。一个科学设计的类（或者说对象）能够保护敏感数据，防止非法访问。 在面向对象的程序设计中，数据和代码没有明显的区别：它们都是对象。这些概念其实并不抽象，而是源于实际工作。因此，它们在程序设计中十分重要。牢记，并非我们创造了这些虚拟的概念，而是这些概念反应了事实，关系以及各种情景。 不仅艺术源于生活，而高于生活。程序设计也是源于生活，而高于生活。

从本文开始，我将向大家介绍面向对象(Object-Oriented)的Python程序设计。我会首先介绍面向对象的程序设计(Object-Oriented Programming，即OOP)，及其和过程化程序(Procedural Style Programming)的区别，然后还会介绍类(Class)，对象(Object)，属性(Property)和方法(Method)，以及继承(Inheritance)和多态性(Polymorphism)等OOP中的概念。 好了，下面就让我们从OOP的基础开始讲起吧。 1. OOP基础 我们先来介绍一些OOP的基础知识。需要说明，这些OOP的基础知识不仅在Python语言中使用，而且在其他的语言如JAVA, C#中也都类似。我们这里将会以Python语言为案例进行说明。 通常，当我们开始学习编程的时候，首先接触到的都是过程化程序。古老而经典的程序设计语言如C, FORTRAN都是过程化程序。在过去的几十年里，过程化程序曾经是软件开发的主流。即使在现在，它也依旧被广泛应用，而且将来也不会消失。过程化程序适用于某些不是特别大，不是特别复杂，但却有很多特例的项目。 OOP就相对年轻了。它主要适用于特别大，特别复杂，需要很多程序员共同开发的项目。当我们把一个大型开发项目，分成小且独立的组成部分，就可以使得项目容易实现。 过程化程序设计就好像自己在家做饭，需要一个菜一个菜的准备，甚至吃完了以后收拾餐桌和洗碗都要一个人完成。这样的方法对于一个人，或者一个三口之家是完全可行的。而OOP类似于食堂或者大餐厅的方法，有人负责洗菜，有人负责切菜，有人负责凉菜，有人负责炒菜，还有人负责做汤和主食（这些都是对象）。当客人来的时候，可以同时做几十桌的饭菜。 具体到Python而言，它既是过程化程序，也可以作为OOP。而且Python在这两个方面都有不多