【Python 系列 第2讲】列表和字典：装下价格与日期

1. 本节目标

第 2 讲开始把第 1 讲里那组单独打印的收盘价，整理成更像“数据”的样子。目标很直接：学会用列表装下一组价格，再用字典把日期和价格配起来。只要这一步走通，后面写循环、算收益率、做筛选时，你就不再是在几行零散数字上硬算，而是在一份有结构的小样本上继续推进。

学完这一讲后，你可以直接完成下面几件事：

1. 用列表保存一组连续价格。
2. 用字典把日期和价格对应起来。
3. 明确什么场景该先用列表，什么场景该先用字典。

这就是 Python 入门里非常关键的一步：先把数据装稳，再谈后面的计算。

2. 为什么第 2 讲先练“列表和字典”

很多初学者一上来就想直接算收益率、做条件判断，结果很快会碰到一个更基础的问题：这些价格和日期到底放在哪里。如果你总是把数字散在几行变量里，后面每加一个步骤，代码都会更乱。相反，只要先把数据放进合适的容器里，后面很多动作都会自然很多。

第 2 讲之所以先练列表和字典，就是因为它们几乎覆盖了入门阶段最常见的两类需求：

1. 只关心一串值的顺序时，用列表最省力。
2. 需要给每个值配一个名字或键时，用字典更清楚。

量化练习里，收盘价序列、交易日列表、单日行情快照，基本都可以先落在这两类结构上。把这一步做扎实，后面才谈得上“批量处理”。

3. 沿用第 1 讲已经能运行的 Python 环境

本讲不需要任何第三方库，继续使用第 1 讲已经确认可运行的标准 Python 即可。你只需要新建一个文件，比如 lesson2_containers.py，然后把下面的示例代码敲进去。

为了让输出更容易验证，本讲继续沿用一组很小的样本：

dates = ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03']
prices = [12.34, 12.80, 12.65]

这组数据故意保持很短，因为当前重点不是数据量，而是先把结构关系看清楚。

4. 四步把价格和日期装进合适的数据结构

下面四步分别解决“先放值”“再放键”“最后检查结构”的问题。顺着这个顺序做，最不容易混乱。

5. 先用列表装下一组价格

prices = [12.34, 12.80, 12.65]
print(prices)
print(type(prices))

列表最适合装这种有顺序的一串值。你会发现，价格放进列表以后，后面不管是遍历、取第一个值，还是计算相邻两天变化，都会容易很多。

6. 再用另一个列表装日期

dates = ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03']
print(dates)

这里先不要急着把日期和价格揉成一个复杂结构。先分别放好，目的是让你明确看到：一边是时间，一边是数值，二者长度应该一致。

7. 用字典保存一日行情快照

day_record = {
    'date': '2024-01-01',
    'close': 12.34,
    'code': '000001.SZ'
}

print(day_record)
print(day_record['date'])
print(day_record['close'])

字典和列表最大的区别，是它更适合保存“有字段名”的信息。对于单日记录、单次信号结果、一个小配置项，字典往往比列表更清楚，因为你能直接按键去取值。

8. 把多日小字典放进列表里

records = [
    {'date': '2024-01-01', 'close': 12.34},
    {'date': '2024-01-02', 'close': 12.80},
    {'date': '2024-01-03', 'close': 12.65},
]

print(records)
print(records[0])
print(records[0]['close'])

到了这一步，你已经从“单个值”走到了“一组有结构的样本”。后面如果要批量算收益率、筛上涨日、生成摘要，这类“列表里装字典”的形式会非常常见。

9. 怎样判断你真的把数据装对了

这一步不需要复杂测试，只要把最关键的结构关系检查清楚即可。

10. 价格列表长度正确

assert len(prices) == 3

11. 日期列表长度和价格列表一致

assert len(dates) == len(prices)

12. 字典里能按键取出值

assert day_record['date'] == '2024-01-01'
assert day_record['close'] == 12.34

13. 多日记录里第一条数据可读

assert records[0]['close'] == 12.34
assert records[1]['date'] == '2024-01-02'

只要这四条都成立，就说明你已经能把最小行情样本装进后面可继续使用的结构里了。

14. 什么时候该用列表，什么时候该用字典

这是第 2 讲最容易混淆的地方，先分清楚会省很多时间。

15. 价格为什么先放列表，不直接全放字典

因为单独的一串收盘价最重要的信息其实是顺序。列表天然适合保存顺序，后面取前后两天价格也最直接。

16. 单天记录为什么更适合用字典

因为单天记录里通常不止一个值。除了价格，后面你还可能放日期、代码、成交量。字典可以让这些字段名一眼看清。

17. 列表和字典会不会很快不够用

入门阶段完全够用。后面等你开始用 csv、函数封装或 pandas，你会在这些结构上自然升级，而不是从零重来。

18. 如果日期和价格长度不一致怎么办

那就先不要往下做。长度不一致说明数据本身已经错位，后面不管怎么循环或计算，结果都会不可靠。

19. 哪些情况仍然算本讲完成

1. 你不一定非要用三天样本，四天或五天也可以，只要结构清楚。
2. 日期字符串是否带交易所时区不重要，本讲先只练最基础的字符串日期。
3. 字典里是否额外放 open、high、low 都可以，但核心是先理解键值关系。
4. 当前不要求把列表和字典互相自动转换，手工写出小样本就足够。

20. 写一个最小价格记录构造器

def make_price_record(date, close, code):
    return {
        'date': date,
        'close': close,
        'code': code,
    }

record = make_price_record('2024-01-01', 12.34, '000001.SZ')
print(record)

这类小函数很适合帮助你把“字典长什么样”固定下来。后面数据变多时，结构也不容易写乱。

21. 第 2 讲是在建立“数据容器”意识

很多人学 Python 时，会把列表和字典当成语法点去背。对量化入门来说，更重要的是把它们当作“容器选择”。也就是说，你每次拿到一段小数据，都要先想：

1. 我现在更需要顺序，还是更需要字段名？
2. 我现在处理的是单条记录，还是多条样本？
3. 我后面是要批量遍历，还是按字段直接取值？

只要这三个问题越来越清楚，你写出来的 Python 代码就会比“只会拼语法”稳很多。

22. 完成标准

如果你现在已经能用列表装下一组价格、用字典保存单日记录、并且知道为什么“多条字典放进列表里”是一种很常见的组织方式，那第 2 讲就算完成。

23. 系列衔接

本讲是《Python量化入门短课》的第 2/8 讲，当前主题是《列表和字典：装下价格与日期》。

上一讲：第 1 讲《Python环境检查：先打印一组收盘价》。

下一讲：第 3 讲《for循环：批量计算日收益率》。

后续安排：第 4 讲《函数封装：写一个收益率计算器》；第 5 讲《条件判断：筛出上涨交易日》。

24. 风险揭示与免责声明