总结 通过为 RabbitMQ 服务添加健康检查，可以确保 Celery worker 在 RabbitMQ 服务完全启动并准备好接受连接后再尝试连接，从而避免 kombu.exceptions.OperationalError: [Errno 111] Connection refused 错误。
QuantLib代码实现 以下代码片段演示了如何在QuantLib中实现这一调整，以从债券结算日提取折现因子，并计算相应的现金流价值：import QuantLib as ql import pandas as pd # 假设已初始化QuantLib环境，并定义了相关参数 # 例如： # today = ql.Date(1, ql.January, 2023) # ql.Settings.instance().evaluationDate = today # calendar = ql.UnitedStates() # day_count = ql.Actual360() # curve = ql.DiscountCurve(...) # 假设 curve 已经通过 bootstrapping 构建完成 # bond = ql.FixedRateBond(...) # 假设 bond 已经创建，并包含 cashflows # 模拟 QuantLib 环境和对象 today = ql.Date(15, ql.January, 2024) ql.Settings.instance().evaluationDate = today calendar = ql.UnitedStates() day_count = ql.Actual360() # 模拟收益率曲线 (示例，实际中应通过bootstrap构建) dates = [today, today + ql.Period(6, ql.Months), today + ql.Period(1, ql.Years), today + ql.Period(2, ql.Years)] rates = [0.03, 0.032, 0.035, 0.04] curve_handle = ql.YieldTermStructureHandle( ql.ZeroSpreadedTermStructure( ql.RelinkableHandle(), # 这里通常是原始曲线 ql.Handle(ql.FlatForward(today, 0.0, day_count)), # 简化示例，实际应是 bootstrapped curve ql.Compounded, ql.Annual, ql.Period(0, ql.Days) ) ) # 更真实的曲线构建示例 (略) # 例如： # helpers = [ql.DepositRateHelper(...), ql.FraRateHelper(...), ql.FuturesRateHelper(...), ql.SwapRateHelper(...)] # curve = ql.PiecewiseLogLinearDiscountCurve(today, helpers, day_count) # curve_handle = ql.YieldTermStructureHandle(curve) # 为了示例可运行，我们直接使用一个简化的FlatForward曲线 curve = ql.FlatForward(today, 0.035, day_count, ql.Compounded, ql.Annual) curve_handle = ql.YieldTermStructureHandle(curve) # 模拟债券及其现金流 issue_date = ql.Date(15, ql.January, 2023) maturity_date = ql.Date(15, ql.January, 2026) settlement_days = 2 face_amount = 100.0 coupon_rate = 0.04 schedule = ql.Schedule(issue_date, maturity_date, ql.Period(ql.Semiannual), calendar, ql.Unadjusted, ql.Unadjusted, ql.DateGeneration.Backward, False) bond = ql.FixedRateBond(settlement_days, face_amount, schedule, [coupon_rate], day_count, ql.Following) # 获取债券结算日 bond_settlement_date = calendar.advance(today, settlement_days, ql.Days) # 确保结算日不早于估值日 if bond_settlement_date < today: bond_settlement_date = today # 提取现金流信息并计算折现因子 fields = ['accrualStartDate', 'accrualEndDate', 'date', 'nominal', 'rate', 'amount', 'accrualDays', 'accrualPeriod'] BondCashflows = [] # 计算从估值日到结算日的折现因子，用于后续调整 df_eval_to_settlement = curve_handle.discount(bond_settlement_date) for cf in list(map(ql.as_fixed_rate_coupon, bond.cashflows())): # 过滤掉已经支付的现金流，或者只处理未来现金流 if cf.date() < today: continue # 跳过过去的现金流 row = {fld: getattr(cf, fld)() for fld in fields if hasattr(cf, fld)} # 使用getattr更健壮 row['AccrualPeriod'] = round((row['accrualEndDate'] - row['accrualStartDate']) / 365, 4) # 1. 计算基于估值日的折现因子 (用于NPV) row['ZeroRate (NPV)'] = round(curve_handle.zeroRate(row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) row['DiscFactor (NPV)'] = round(curve_handle.discount(row['date']), 9) row['NPV'] = round(row['DiscFactor (NPV)'] * row['amount'], 9) # 2. 计算基于结算日的折现因子 (用于Dirty Price) # 首先获取从估值日到当前现金流日期的折现因子 df_eval_to_cashflow = curve_handle.discount(row['date']) # 然后进行调整 row['DiscFactor (Dirty Price)'] = round(df_eval_to_cashflow / df_eval_to_settlement, 9) # 这里的ZeroRate (Dirty Price) 实际上是 Forward Rate # 从结算日到现金流日期的远期零利率 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = round( curve_handle.forwardRate(bond_settlement_date, row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9 ) row['Dirty Price'] = round(row['DiscFactor (Dirty Price)'] * row['amount'], 9) BondCashflows.append(row) BondCashflows_df = pd.DataFrame(BondCashflows) print(BondCashflows_df)代码解释： df_eval_to_settlement = curve_handle.discount(bond_settlement_date): 这一步计算了从Evaluation Date到Bond Settlement Date的折现因子。
自定义辅助函数需创建以_helper.php结尾的文件并放入application/helpers/目录，如my_helper.php中定义format_date()和generate_code()函数。
通过 XmlDataProvider 和 XAML 的绑定系统，可以轻松实现 WPF 界面与 XML 文件的数据对接，无需手动解析和设置 DataContext。
这意味着，如果用户访问的是一个分类归档页面（例如 /category/news/），“归档文章”小部件将自动显示“news”分类下的所有文章。
Laravel 会在后台完成所有这些工作： 它会尝试根据 beat:slug 从数据库中查找 Beat 模型实例。
通过理解其语法结构和执行顺序，可以有效地管理和维护数据库中的数据。
在C++中，流（stream）不仅是输入输出的基础工具，还能通过多种方式实现格式化控制。
Go的ParseForm方法会自动将表单键值对填充到结构体中，配合schema包可简化绑定过程。
避免冗余与过时注释 无用的注释比没有更糟。
shared_ptr 使用起来简单安全，关键是避免裸指针滥用和循环引用。
每次循环结束时 unset 引用是一个良好的习惯，可以避免引用在不应该存在时依然活跃。
在未来的开发中，持续关注库的更新和版本兼容性信息，是避免类似问题的关键。
在我看来，这是C++对象模型中最具挑战性但也最值得深入理解的部分，因为它揭示了运行时多态是如何在底层实现的。
在处理需要对DataFrame各列进行独立统计并聚合结果的场景时，这种模式是非常推荐的。
用[]Response保存提交结果。
然而，在使用pickle时务必注意其安全性限制和版本兼容性问题，对于生产环境或长期数据存储，保存原始数据并重新生成图表通常是更推荐的做法。
通过 sys.path 能清楚知道 Python 从哪里找模块，排查 ImportError 时非常有用。
例如，第一个textarea的内容将存储在contents.textarea0中，第二个在contents.textarea1中，依此类推。
我们不再需要把requestID、userID这类信息作为函数参数在每一层都显式地声明和传递。

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