Databento Python 客户端库使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Databento Python 客户端库的目录结构如下：

databento-python/
├── examples/
├── notebooks/
├── scripts/
├── tests/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── pyproject.toml

目录结构介绍

• examples/: 包含各种示例代码，展示了如何使用 Databento Python 客户端库。
• notebooks/: 包含 Jupyter Notebook 文件，用于交互式学习和演示。
• scripts/: 包含一些实用脚本，可能用于数据处理或其他自动化任务。
• tests/: 包含项目的测试代码，确保库的各个功能正常运行。
• .gitattributes: Git 属性配置文件，用于指定文件的属性。
• .gitignore: Git 忽略文件配置，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• CHANGELOG.md: 记录项目的变更历史，包括新功能、修复的 bug 等。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则，规定了参与者的行为规范。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，指导开发者如何为项目贡献代码。
• LICENSE: 项目的开源许可证，通常为 Apache 2.0 许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，通常包含项目的基本信息、安装方法、使用示例等。
• pyproject.toml: Python 项目的配置文件，定义了项目的依赖、构建工具等。

2. 项目的启动文件介绍

Databento Python 客户端库没有明确的“启动文件”，因为它的主要功能是通过导入库并调用其 API 来实现的。不过，你可以在 examples/ 目录下找到一些启动示例代码，例如：

import databento as db

client = db.Historical('YOUR_API_KEY')
data = client.timeseries.get_range(
    dataset='GLBX.MDP3',
    symbols='ES.FUT',
    stype_in='parent',
    start='2022-06-10T14:30',
    end='2022-06-10T14:40'
)

data.replay(callback=print)

这个示例展示了如何使用 databento 库来获取历史数据并进行市场回放。

3. 项目的配置文件介绍

Databento Python 客户端库的配置主要通过 pyproject.toml 文件进行管理。以下是该文件的部分内容：

[tool.poetry]
name = "databento"
version = "0.41.0"
description = "The official Python client library for Databento"
authors = ["Databento <[e-mail]>"]
license = "Apache-2.0"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
aiohttp = "^3.8.3"
databento-dbn = "0.20.1"
numpy = ">=1.23.5"
pandas = ">=1.5.3"
pip-system-certs = ">=4.0"  # Windows only
pyarrow = ">=13.0.0"
requests = ">=2.24.0"
zstandard = ">=0.21.0"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2.5"

配置文件介绍

• [tool.poetry]: 定义了项目的元数据，如名称、版本、描述、作者和许可证。
• [tool.poetry.dependencies]: 列出了项目的主要依赖项，包括 Python 版本、aiohttp、databento-dbn、numpy、pandas 等。
• [tool.poetry.dev-dependencies]: 列出了开发依赖项，如 pytest，用于测试和开发环境。

通过这些配置，你可以确保项目在不同的环境中正确安装和运行所需的依赖项。