python与C++对比学习

以下是一个python的多进程引擎类

import multiprocessing
from examples.astock.strategy.reconstructure.event import EventBus
from examples.astock.strategy.reconstructure.worker.worker_monitor import worker
from examples.astock.strategy.reconstructure.worker.worker_trading_task import trading_task_worker


class TradingEngine:
    def __init__(self, logger=None, log_queue=None):
        """ 初始化交易引擎
        :param logger: 日志记录器
        :param log_queue: 日志队列，用于集中日志管理
        """
        self.logger = logger
        self.log_queue = log_queue
        self.event_bus = EventBus()  # 添加事件总线
        self.strategy_names = ['max_hybrid_prodx']

    def run(self, stocks, num_processes=4, data_source_type="database", use_event_listener=False, **kwargs):
        """ 运行交易引擎
        :param stocks: 股票代码列表
        :param num_processes: 子进程数量
        :param data_source_type: 数据源类型 ("database" 或 "csv")
        :param use_event_listener: 是否使用事件驱动模式
        """
        self.logger.info("交易引擎启动")

        # 将股票列表分组
        stock_groups = list(self.split_stocks(stocks, group_size=100))
        task_queue = multiprocessing.Queue()
        result_queue = multiprocessing.Queue()

        # 将分组任务放入任务队列
        for group in stock_groups:
            task_queue.put(group)

        # 创建共享缓存
        manager = multiprocessing.Manager()
        shared_cache = manager.dict()
        processes = []

        # *************************** 启动4个子进程执行股票行情监测与交易 ****************************************

        for process_id in range(num_processes):
            process = multiprocessing.Process(
                target=worker,
                args=(task_queue, result_queue, process_id, self.strategy_names, self.log_queue, self.event_bus,
                      shared_cache, data_source_type, use_event_listener),
                kwargs=kwargs  # 传递额外的参数（如数据库连接字符串或 CSV 文件路径）
            )
            process.start()
            processes.append(process)

        self.logger.info(f"启动了 {num_processes} 个子进程")

        # *************************** 启动额外子进程执行交易任务生成 ****************************************

        # other_strategy_process = multiprocessing.Process(
        #     target=trading_task_worker,
        #     args=(self.log_queue, self.event_bus),
        #     kwargs=kwargs
        # )
        # other_strategy_process.start()
        # processes.append(other_strategy_process)
        # self.logger.info("启动了一个额外的子进程执行其他策略")

        # *************************** 等待所有子进程完成 ***************************************************

        for process in processes:
            process.join()

        # 处理结果队列
        while not result_queue.empty():
            result = result_queue.get()
            self.logger.info(f"子进程返回结果: {result}")

        self.logger.info("交易引擎运行结束")

    @staticmethod
    def split_stocks(stocks, group_size):
        """
        将股票分组
        :param stocks: 股票代码列表
        :param group_size: 每组包含的股票数量
        :return: 分组后的股票列表
        """
        for i in range(0, len(stocks), group_size):
            yield stocks[i:i + group_size]

以下是对比学习的C++代码

将上述 Python 代码的功能改为 C++ 实现涉及到多进程管理、任务队列、日志记录、以及事件总线等功能。C++ 中可以使用标准库提供的多线程/多进程支持（如 `std::thread` 或 `std::async`），也可以使用更高级的多进程库（如 `Boost.Process` 或其他第三方库）。以下是一个使用 C++ 的实现，尽量保持与 Python 代码的功能一致。

---

### C++ 代码实现

```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <atomic>
#include <map>
#include <functional>

// 模拟事件总线
class EventBus {
public:
    void publish(const std::string& event) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        std::cout << "Event Published: " << event << std::endl;
    }

private:
    std::mutex mutex_;
};

// 日志记录器
class Logger {
public:
    void info(const std::string& message) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        std::cout << "[INFO]: " << message << std::endl;
    }

private:
    std::mutex mutex_;
};

// 子进程/线程模拟的工作函数
void worker(std::queue<std::vector<std::string>>& taskQueue, 
            std::mutex& queueMutex, 
            std::condition_variable& cv,
            std::atomic<bool>& done, 
            Logger& logger, 
            EventBus& eventBus, 
            std::map<std::string, std::string>& sharedCache, 
            int processId, 
            const std::vector<std::string>& strategyNames, 
            const std::string& dataSourceType, 
            bool useEventListener) 
{
    while (true) {
        std::vector<std::string> task;
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);
            cv.wait(lock, [&] { return !taskQueue.empty() || done.load(); });

            if (taskQueue.empty() && done.load()) {
                break;
            }

            task = taskQueue.front();
            taskQueue.pop();
        }

        logger.info("Process " + std::to_string(processId) + " is processing a task with " + 
                    std::to_string(task.size()) + " stocks.");
        for (const auto& stock : task) {
            logger.info("Process " + std::to_string(processId) + " handling stock: " + stock);
            // 模拟事件驱动
            if (useEventListener) {
                eventBus.publish("Stock processed: " + stock);
            }
        }
    }
    logger.info("Process " + std::to_string(processId) + " finished.");
}

// 交易引擎类
class TradingEngine {
public:
    TradingEngine(Logger* logger = nullptr) : logger_(logger) {}

    void run(const std::vector<std::string>& stocks, int numProcesses = 4, 
             const std::string& dataSourceType = "database", 
             bool useEventListener = false) 
    {
        logger_->info("Trading engine started.");

        // 将股票列表分组
        auto stockGroups = splitStocks(stocks, 100);

        // 任务队列和同步工具
        std::queue<std::vector<std::string>> taskQueue;
        std::mutex queueMutex;
        std::condition_variable cv;
        std::atomic<bool> done(false);

        // 将任务放入队列
        for (const auto& group : stockGroups) {
            taskQueue.push(group);
        }

        // 共享缓存
        std::map<std::string, std::string> sharedCache;
        std::vector<std::thread> threads;

        // 启动子线程
        for (int i = 0; i < numProcesses; ++i) {
            threads.emplace_back(worker, std::ref(taskQueue), std::ref(queueMutex), std::ref(cv), 
                                 std::ref(done), std::ref(*logger_), std::ref(eventBus_), 
                                 std::ref(sharedCache), i, strategyNames_, dataSourceType, useEventListener);
        }

        logger_->info("Started " + std::to_string(numProcesses) + " threads.");

        // 通知所有线程任务队列已完成
        {
            std::lock_guard<std::mutex> lock(queueMutex);
            done.store(true);
        }
        cv.notify_all();

        // 等待所有线程完成
        for (auto& thread : threads) {
            if (thread.joinable()) {
                thread.join();
            }
        }

        logger_->info("Trading engine stopped.");
    }

private:
    // 将股票分组
    std::vector<std::vector<std::string>> splitStocks(const std::vector<std::string>& stocks, int groupSize) {
        std::vector<std::vector<std::string>> groups;
        for (size_t i = 0; i < stocks.size(); i += groupSize) {
            groups.emplace_back(stocks.begin() + i, stocks.begin() + std::min(stocks.size(), i + groupSize));
        }
        return groups;
    }

    Logger* logger_;
    EventBus eventBus_;
    std::vector<std::string> strategyNames_ = { "max_hybrid_prodx" };
};

int main() {
    Logger logger;
    TradingEngine engine(&logger);

    // 模拟股票代码
    std::vector<std::string> stocks = { "AAPL", "GOOG", "MSFT", "AMZN", "TSLA", "FB", "NFLX", "NVDA", "BABA", "V" };
    int numProcesses = 4;
    std::string dataSourceType = "database";
    bool useEventListener = true;

    engine.run(stocks, numProcesses, dataSourceType, useEventListener);

    return 0;
}

代码说明

1. 多线程实现

• 使用 std::thread 来模拟 Python 的 multiprocessing.Process。
• 使用 std::mutex 和 std::condition_variable 来同步任务队列的访问，确保线程安全。

2. 任务队列

• 使用 std::queue 作为任务队列，存储分组后的股票列表。
• 子线程从任务队列中取出任务进行处理。

3. 事件总线

• 使用 EventBus 类模拟事件驱动机制，支持线程安全的事件发布。

4. 日志记录

• 使用 Logger 类记录日志，支持多线程安全。

5. 共享缓存

• 使用 std::map 模拟共享缓存，子线程可以访问和修改。

6. 股票分组

• 将股票列表按指定大小分组，类似于 Python 的 split_stocks 函数。

与 Python 实现的对比

提高扩展性

• 如果需要支持跨进程通信，可以使用更高级的 IPC（如 Boost.Interprocess 或 ZeroMQ）。
• 如果需要更复杂的事件驱动机制，可以引入第三方库（如 libevent 或 Boost.Asio）。