From 7cc242869667591a0ef82085f538f7d35b01225c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: mario4tier Date: Sun, 6 Sep 2026 17:42:18 -0400 Subject: [PATCH] fix(abstract): stop relying on Cython resolving __NAME from class scope Cython emitted 58 warnings, all of the form Global name __PANDAS_SERIES matched from within class scope in contradiction to Python 'class private name' rules. This may change in a future release. The Function class reads seven module globals whose leading double underscore makes them mangling-eligible, so Python's own rules say those references should resolve to _Function__PANDAS_SERIES and fail. Cython resolves them to the module global instead and warns that it may stop. Dropping one underscore makes the code mean what it already did. The seven are private by every convention -- absent from __all__, undocumented -- and __TA_FUNCTION_NAMES__ is untouched: its trailing underscores put it outside the mangling rule. tools/generate_stream.py referenced them too, so _stream.pxi is regenerated. Nothing else moves. dir() of talib, talib._ta_lib, talib.abstract and talib.stream differs only by those seven names, and the generated C, normalised for the rename, differs only in the interned string table -- no function body, no ABI, no code path. --- talib/_abstract.pxi | 100 +++++++++++++++++++-------------------- talib/_stream.pxi | 14 +++--- talib/_ta_lib.c | 38 +++++++-------- tools/generate_stream.py | 14 +++--- 4 files changed, 83 insertions(+), 83 deletions(-) diff --git a/talib/_abstract.pxi b/talib/_abstract.pxi index cec5c03c3..f06a1ec8e 100644 --- a/talib/_abstract.pxi +++ b/talib/_abstract.pxi @@ -17,22 +17,22 @@ cimport _ta_lib as lib np.import_array() # Initialize the NumPy C API # lookup for TALIB input parameters which don't define expected price series inputs -__INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS = {'price': 'close', - 'price0': 'high', - 'price1': 'low', - 'periods': 'periods', # only used by MAVP; not a price series! - } +_INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS = {'price': 'close', + 'price0': 'high', + 'price1': 'low', + 'periods': 'periods', # only used by MAVP; not a price series! + } -__INPUT_ARRAYS_TYPES = [dict] -__ARRAY_TYPES = [np.ndarray] +_INPUT_ARRAYS_TYPES = [dict] +_ARRAY_TYPES = [np.ndarray] # allow use of pandas.DataFrame for input arrays try: import pandas - __INPUT_ARRAYS_TYPES.append(pandas.DataFrame) - __ARRAY_TYPES.append(pandas.Series) - __PANDAS_DATAFRAME = pandas.DataFrame - __PANDAS_SERIES = pandas.Series + _INPUT_ARRAYS_TYPES.append(pandas.DataFrame) + _ARRAY_TYPES.append(pandas.Series) + _PANDAS_DATAFRAME = pandas.DataFrame + _PANDAS_SERIES = pandas.Series except ImportError as import_error: try: if not isinstance(import_error, ModuleNotFoundError) or import_error.name != 'pandas': @@ -42,16 +42,16 @@ except ImportError as import_error: except NameError: pass - __PANDAS_DATAFRAME = None - __PANDAS_SERIES = None + _PANDAS_DATAFRAME = None + _PANDAS_SERIES = None # allow use of polars.DataFrame for input arrays try: import polars - __INPUT_ARRAYS_TYPES.append(polars.DataFrame) - __ARRAY_TYPES.append(polars.Series) - __POLARS_DATAFRAME = polars.DataFrame - __POLARS_SERIES = polars.Series + _INPUT_ARRAYS_TYPES.append(polars.DataFrame) + _ARRAY_TYPES.append(polars.Series) + _POLARS_DATAFRAME = polars.DataFrame + _POLARS_SERIES = polars.Series except ImportError as import_error: try: if not isinstance(import_error, ModuleNotFoundError) or import_error.name != 'polars': @@ -61,11 +61,11 @@ except ImportError as import_error: except NameError: pass - __POLARS_DATAFRAME = None - __POLARS_SERIES = None + _POLARS_DATAFRAME = None + _POLARS_SERIES = None -__INPUT_ARRAYS_TYPES = tuple(__INPUT_ARRAYS_TYPES) -__ARRAY_TYPES = tuple(__ARRAY_TYPES) +_INPUT_ARRAYS_TYPES = tuple(_INPUT_ARRAYS_TYPES) +_ARRAY_TYPES = tuple(_ARRAY_TYPES) if sys.version >= '3': @@ -147,7 +147,7 @@ class Function(object): info = _ta_getInputParameterInfo(self.__name, i) input_name = info['name'] if info['price_series'] is None: - info['price_series'] = __INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS[input_name] + info['price_series'] = _INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS[input_name] local.input_names[input_name] = info local.info['input_names'] = self.input_names @@ -217,8 +217,8 @@ class Function(object): Returns a copy of the dict of input arrays in use. """ local = self.__local - if __POLARS_DATAFRAME is not None \ - and isinstance(local.input_arrays, __POLARS_DATAFRAME): + if _POLARS_DATAFRAME is not None \ + and isinstance(local.input_arrays, _POLARS_DATAFRAME): return local.input_arrays.clone() else: return local.input_arrays.copy() @@ -249,11 +249,11 @@ class Function(object): return False """ local = self.__local - if isinstance(input_arrays, __INPUT_ARRAYS_TYPES): + if isinstance(input_arrays, _INPUT_ARRAYS_TYPES): missing_keys = [] for key in self.__input_price_series_names(): - if __POLARS_DATAFRAME is not None \ - and isinstance(input_arrays, __POLARS_DATAFRAME): + if _POLARS_DATAFRAME is not None \ + and isinstance(input_arrays, _POLARS_DATAFRAME): missing = key not in input_arrays.columns else: missing = key not in input_arrays @@ -376,22 +376,22 @@ class Function(object): ret = local.outputs.values() if not isinstance(ret, list): ret = list(ret) - if __PANDAS_DATAFRAME is not None and \ - isinstance(local.input_arrays, __PANDAS_DATAFRAME): + if _PANDAS_DATAFRAME is not None and \ + isinstance(local.input_arrays, _PANDAS_DATAFRAME): index = local.input_arrays.index if len(ret) == 1: - return __PANDAS_SERIES(ret[0], index=index) + return _PANDAS_SERIES(ret[0], index=index) else: - return __PANDAS_DATAFRAME(numpy.column_stack(ret), - index=index, - columns=self.output_names) - elif __POLARS_DATAFRAME is not None and \ - isinstance(local.input_arrays, __POLARS_DATAFRAME): + return _PANDAS_DATAFRAME(numpy.column_stack(ret), + index=index, + columns=self.output_names) + elif _POLARS_DATAFRAME is not None and \ + isinstance(local.input_arrays, _POLARS_DATAFRAME): if len(ret) == 1: - return __POLARS_SERIES(ret[0]) + return _POLARS_SERIES(ret[0]) else: - return __POLARS_DATAFRAME(numpy.column_stack(ret), - schema=self.output_names) + return _POLARS_DATAFRAME(numpy.column_stack(ret), + schema=self.output_names) else: return ret[0] if len(ret) == 1 else ret @@ -425,9 +425,9 @@ class Function(object): args = list(args) input_arrays = {} input_price_series_names = self.__input_price_series_names() - if args and not isinstance(args[0], __INPUT_ARRAYS_TYPES): + if args and not isinstance(args[0], _INPUT_ARRAYS_TYPES): for i, arg in enumerate(args): - if not isinstance(arg, __ARRAY_TYPES): + if not isinstance(arg, _ARRAY_TYPES): break try: @@ -438,11 +438,11 @@ class Function(object): ', '.join(input_price_series_names)) raise TypeError(msg) - if __PANDAS_DATAFRAME is not None \ - and isinstance(local.input_arrays, __PANDAS_DATAFRAME): + if _PANDAS_DATAFRAME is not None \ + and isinstance(local.input_arrays, _PANDAS_DATAFRAME): no_existing_input_arrays = local.input_arrays.empty - elif __POLARS_DATAFRAME is not None \ - and isinstance(local.input_arrays, __POLARS_DATAFRAME): + elif _POLARS_DATAFRAME is not None \ + and isinstance(local.input_arrays, _POLARS_DATAFRAME): no_existing_input_arrays = local.input_arrays.is_empty() else: no_existing_input_arrays = not bool(local.input_arrays) @@ -451,7 +451,7 @@ class Function(object): self.set_input_arrays(input_arrays) args = args[len(input_arrays):] elif len(input_arrays) or (no_existing_input_arrays and ( - not len(args) or not isinstance(args[0], __INPUT_ARRAYS_TYPES))): + not len(args) or not isinstance(args[0], _INPUT_ARRAYS_TYPES))): msg = 'Not enough price arguments: expected %d (%s)' % ( len(input_price_series_names), ', '.join(input_price_series_names)) @@ -481,7 +481,7 @@ class Function(object): if isinstance(price_series, list): # TALIB-supplied input names for name in price_series: input_price_series_names.append(name) - else: # name came from __INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS + else: # name came from _INPUT_PRICE_SERIES_DEFAULTS input_price_series_names.append(price_series) return input_price_series_names @@ -493,11 +493,11 @@ class Function(object): args = [] for price_series in input_price_series_names: series = local.input_arrays[price_series] - if __PANDAS_SERIES is not None and \ - isinstance(series, __PANDAS_SERIES): + if _PANDAS_SERIES is not None and \ + isinstance(series, _PANDAS_SERIES): series = series.values.astype(float) - elif __POLARS_SERIES is not None and \ - isinstance(series, __POLARS_SERIES): + elif _POLARS_SERIES is not None and \ + isinstance(series, _POLARS_SERIES): series = series.to_numpy().astype(float) args.append(series) for opt_input in local.opt_inputs: diff --git a/talib/_stream.pxi b/talib/_stream.pxi index 6ebf6bce8..f69c6217e 100644 --- a/talib/_stream.pxi +++ b/talib/_stream.pxi @@ -6,8 +6,8 @@ from collections import namedtuple cimport _ta_lib as lib from _ta_lib cimport TA_RetCode, TA_MAType, TA_BAD_PARAM # NOTE: _ta_check_success and InsufficientHistory come from _common.pxi, -# check_array / make_*_array from _func.pxi, and __PANDAS_SERIES / -# __POLARS_SERIES from _abstract.pxi. +# check_array / make_*_array from _func.pxi, and _PANDAS_SERIES / +# _POLARS_SERIES from _abstract.pxi. np.import_array() # Initialize the NumPy C API @@ -2459,7 +2459,7 @@ cdef np.ndarray _stream_input(object values): """What the Function API accepts, through the same checks.""" if isinstance(values, np.ndarray): return check_array(values) - for series in (__PANDAS_SERIES, __POLARS_SERIES): + for series in (_PANDAS_SERIES, _POLARS_SERIES): if series is not None and isinstance(values, series): return check_array(values.to_numpy().astype(float)) raise TypeError("input must be a numpy array or a pandas or polars Series, " @@ -2484,15 +2484,15 @@ cdef _stream_open_failed(str function_name, TA_RetCode retCode, int historylen, cdef _stream_like(tuple sources, object result): pandas = [s for s in sources - if __PANDAS_SERIES is not None and isinstance(s, __PANDAS_SERIES)] + if _PANDAS_SERIES is not None and isinstance(s, _PANDAS_SERIES)] polars = [s for s in sources - if __POLARS_SERIES is not None and isinstance(s, __POLARS_SERIES)] + if _POLARS_SERIES is not None and isinstance(s, _POLARS_SERIES)] if pandas and polars: raise Exception("Cannot mix polars and pandas") if pandas: - return __PANDAS_SERIES(result, index=pandas[0].index) + return _PANDAS_SERIES(result, index=pandas[0].index) if polars: - return __POLARS_SERIES(result) + return _POLARS_SERIES(result) return result diff --git a/talib/_ta_lib.c b/talib/_ta_lib.c index b08db9864..00abf2cb2 100644 --- a/talib/_ta_lib.c +++ b/talib/_ta_lib.c @@ -11019,7 +11019,7 @@ static __pyx_mstatetype * const __pyx_mstate_global = &__pyx_mstate_global_stati #define __pyx_kp_b_iso88591_A0Gq_aq_Qa_XQ_aq_axq_oQha_G5_q_A __pyx_string_tab[2580] #define __pyx_kp_b_iso88591_A23_aq_q_XQ_aq_axq_oQha_G5_1A_31 __pyx_string_tab[2581] #define __pyx_kp_b_iso88591_A23_aq_q_XQ_aq_axq_oQha_G5_8_31H __pyx_string_tab[2582] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A2_A_QnA_1_t_6a_gQ_d_Q_d_1_q_s_A __pyx_string_tab[2583] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A2_A_QnA_1_t_6a_WA_d_Q_d_1_q_s_A __pyx_string_tab[2583] #define __pyx_kp_b_iso88591_A34_aq_XQ_aq_axq_oQha_G5_9_31HA __pyx_string_tab[2584] #define __pyx_kp_b_iso88591_A34_q_q_Ya_aq_axq_oQha_G5_1A_31H __pyx_string_tab[2585] #define __pyx_kp_b_iso88591_A34_q_q_Ya_aq_axq_oQha_G5_9_31HA __pyx_string_tab[2586] @@ -11052,15 +11052,15 @@ static __pyx_mstatetype * const __pyx_mstate_global = &__pyx_mstate_global_stati #define __pyx_kp_b_iso88591_A_AAXXY_aq_Q_aq_axq_oQha_G5_A_TU __pyx_string_tab[2613] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_1_N_q_5_A_z_HA_G1A_q_q __pyx_string_tab[2614] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_2_k_Qa_e_e1_2S_AQ_U_t1A_q_4 __pyx_string_tab[2615] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4_B_q_A_U_q_we1_axq_wgQa_Q_a __pyx_string_tab[2616] -#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4uA_e87_4z_q_aq_gU_5_q_E_a_s __pyx_string_tab[2617] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4_B_q_A_U_q_gU_axq_wgQa_uA_a __pyx_string_tab[2616] +#define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4uA_e87_4z_q_aq_WE_5_q_E_a_s __pyx_string_tab[2617] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_4wawa_1_Kq_Q_V1E_d_1_0_Ya_T __pyx_string_tab[2618] #define __pyx_kp_b_iso88591_A_A_6_6_6_7_7_81_7_7_5_6_a_Q_81 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\211l\247\365e[5\374\213\262f\325\3657\331\262\"v\357\036\363R\247\237\310\342\016M\227\324\305\310\342\016\335\220_\364\033\261\372[\214=\035\377\233L=\321\352I\036\027\243\t\200$Y\352hn\205\321\352\311o\343\351\305\327\333\027\255Uo\275\235j\0146\346\232\347Z_o\314m\236\331\352\3027G`\200\302\244\251\257\010\240.\337\371MO\232\356\206\014\177VK>)$\257\324\272\333\340\252\313\311\223\205$\375\323qe\2324\335\t\200\272\034\325\231\332\262\321u\366\257\227z_w^C\005\361*\032\177y\374\264R\353\333>\362\362v\350\345\247\307\225&\0138 \364\203\210\255\355\266\037\275\376t\225>;\346\034Ce\230{p#\247\244\251\013\207z\226\253\255\335\315\235\247\033\217@\263\003\363\244\245\206l\021\271\370\247\223]4\354\251)\344K\030\324\213\003\237 \261\257\356\210\311G\251w\237\231\266x\025F\344+[\003\242=\216\276\324{\354\251\332]\356\252\275\013\025\247\366q1\24051jO\367\351\252sL\035-\301\213A\347\320\3525\201\265\211\236\327j\312\020\322+*\302\265R\177\266q|\373\350\t4\375\203v\216\006""\234\023\247\032c-\240\345\325\247\267u;\376\373\377V)\256\246\360\275\214\246\203\334\2647\232\237\353\247\267\264\325\237\017\032\013hW\241\245l-!\245g\320\3266\346vM\231^\352\333>z\254\326];]\253\240y|\210;\241x\367\027\320\26276\006\224\020\n\324+#\371u\255f\277\320\034\306g\327\235\257\306\266\206\266VE\201\376\203]\022oC}\\\273S\2576\006\266\217B\205\031Zc\365d}\025\2131\255\014!\275\245{\262\016N\0324=\265+\265)\250M<\335R\033\256\367\326'\365Q$\335\036g\277\337X=\220\201\"m\257`rW\033\033\372\030\272V\274\350.JL\203\226\301\362\360a\306\277\277q\354\245\336#\377\267\366t\360i\216\306)\200\237F\260\276{k\331\306\010\332\213\372\006+X\331\260\202rC\t\261q\327\236\016A\342#\230j\022\337%8\366\266\022\"\321\326U\270\361\n>k\245\221\351{vX-\367\264B\333\036T8\374C\276\257m\024\267\"\035:\327M2%\255\350v1G\221\370\270\323\034\305\267\367~\324\325Cr\005\361\022\2533\274r\350\307]\377\334(me\3251\230%\200;\257\207\215Qf\356\337\367!Xy\020^rEi#J\256\352\344\355q\371\306)\2753\233F'm\336\020$c\361\313\350,\207\212\350\024C\245\220\330\334\205z\304\016\251\257\256\331\363\310\227\016\275C\276\276\361\347Vn\247\332\335g\347$\361\235z\215\324\001J\353<\362UM\222\002\350\201=i{\204\352zG[\303\324\177u}>z\3747\234\267\355\344\355|\371R8\211\366$\251\312M\266\235T\3724\253\357\244\322g\n\035\344\245\353hfO3\314\227\337\200YiR\035\260\372\377\325\377L\001BG\235\243\0377\2567\207\232\217[\252\263\234V\323\363\221wjO\032\307\225U\326'ld\366\277\360~\265_\3731\301\334O\276\\\027\250\277\247A+G\253|9\2158#mq\310\027\270]Cj\362\024\313\377\003\033\311\377\235"; + PyObject *data = __Pyx_DecompressString(cstring, 24966, 1); if (unlikely(!data)) __PYX_ERR(0, 1, __pyx_L1_error) const char* const bytes = __Pyx_PyBytes_AsString(data); #if !CYTHON_ASSUME_SAFE_MACROS if (likely(bytes)); else { Py_DECREF(data); __PYX_ERR(0, 1, __pyx_L1_error) } #endif - #else /* compression: none (110871 bytes) */ -const char* const bytes = ": 3ADXR has no unstable period of its own; it follows the inner ADX. Set 'ADX' instead.A period of 1 performs no smoothingAllocation Error (TA_ALLOC_ERR)Bad Object (TA_BAD_OBJECT)Bad Parameter (TA_BAD_PARAM)Bull/Bear Pattern (Bearish < 0, Neutral = 0, Bullish > 0)Cannot mix polars and pandasDashed LineDotted LineDouble Exponential Moving AverageExponential Moving AverageFunction Not Found (TA_FUNC_NOT_FOUND)Function has a streaming APIFunction has an unstable periodGroup Not Found (TA_GROUP_NOT_FOUND)Hull Moving AverageInput Not All Initialized (TA_INPUT_NOT_ALL_INITIALIZE)Inputs:Insufficient History (TA_INSUFFICIENT_HISTORY)Internal Error (TA_INTERNAL_ERROR)Invalid Handle (TA_INVALID_HANDLE)Invalid List Type (TA_INVALID_LIST_TYPE)Invalid Parameter Function (TA_INVALID_PARAM_FUNCTION)Invalid Parameter Holder (TA_INVALID_PARAM_HOLDER)Invalid Parameter Holder Type (TA_INVALID_PARAM_HOLDER_TYPE)Invalid parameter value for Kaufman Adaptive Moving AverageLibrary Not Initialized (TA_LIB_NOT_INITIALIZE)MESA Adaptive Moving AverageMFI's unstable period was retired in TA-Lib C.No Moving Average (identity)NoneNot Supported (TA_NOT_SUPPORTED)Not enough history to open a stream (TA_INSUFFICIENT_HISTORY).\n\n Recoverable: collect more bars and try again.Not enough price arguments: expected Note that Cython is deliberately stricter than PEP-484 and rejects subclasses of builtin types. If you need to pass subclasses then set the 'annotation_typing' directive to False.Out-of-Range End Index (TA_OUT_OF_RANGE_END_INDEX)Out-of-Range Start Index (TA_OUT_OF_RANGE_START_INDEX)Output Not All Initialized (TA_OUTPUT_NOT_ALL_INITIALIZE)Output can be NaN or infiniteOutput can be negativeOutput can be positiveOutput can be zeroOutput is a candlestickOutput is optional (nullable)Output is over volumeOutput is path-dependentOutput scale same as inputOutputs:Parameters:Pattern (Bool)STOCHRSI has no unstable period of its own; it follows the inner RSI. Set 'RSI' instead.Simple Moving AverageStr""ength Pattern ([-200..-100] = Bearish, [-100..0] = Getting Bearish, 0 = Neutral, [0..100] = Getting Bullish, [100-200] = Bullish)The Function's Own Default Moving Average\n This is a pythonic wrapper around TALIB's abstract interface. It is\n intended to simplify using individual TALIB functions by providing a\n unified interface for setting/controlling input data, setting function\n parameters and retrieving results. Input data consists of a ``dict`` of\n ``numpy`` arrays (or a ``pandas.DataFrame`` or ``polars.DataFrame``), one\n array for each of open, high, low, close and volume. This can be set with\n the set_input_arrays() method. Which keyed array(s) are used as inputs when\n calling the function is controlled using the input_names property.\n\n This class gets initialized with a TALIB function name and optionally an\n input_arrays object. It provides the following primary functions for\n setting inputs and retrieving results:\n\n ---- input_array/TA-function-parameter set-only functions -----\n - set_input_arrays(input_arrays)\n - set_function_args([input_arrays,] [param_args_andor_kwargs])\n\n Documentation for param_args_andor_kwargs can be seen by printing the\n Function instance or programmatically via the info, input_names and\n parameters properties.\n\n ----- result-returning functions -----\n - the outputs property wraps a method which ensures results are always valid\n - run([input_arrays]) # calls set_input_arrays and returns self.outputs\n - FunctionInstance([input_arrays,] [param_args_andor_kwargs]) # calls set_function_args and returns self.outputs\n Too many price arguments: expected Triangular Moving AverageTriple Exponential Moving AverageTriple Generalized Double Exponential Moving AverageUnknown ErrorUnknown Error (TA_UNKNOWN_ERR)Values represent a lower limitValues represent an upper limitWeighted Moving AverageWilder's Smoothed Moving AverageZero-Lag Exponential Moving Avera""ge] )\n\n.?, ()( [=add_note(any ndarray) bars of history, at least begidx nbelementcannot pickle %s: a stream handle points into the TA-Lib C library, and does not cross a process boundarydisable%(display_name)s (%(group)s)\nenable (expected function failed with error code gc, got input array has wrong dimensionsinput array lengths are differentinput array type is not double[input_arrays]input_arrays parameter missing required data keyinput must be a numpy array or a pandas or polars Series, not %sinteger (values are -100, 0 or 100)' is deprecated and has no effect: isenabled needed (a leading bar that is NaN in any input is not history)no history: the input array is emptynumpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to import%s(%s) %s%s.advance%s.out_rangetalib/_abstract.pxitalib/_common.pxitalib/_func.pxitalib/_stream.pxitalib.collectionstalib.numpytalib.ordereddicttalib.pandastalib.polarstalib.systalib.threadingtalib.warningstoo many input arraysunstable period 'ACACCBANDSACCBANDS_StreamACCBANDS_Stream.open_and_fillACOSACOS_StreamACOS_Stream.open_and_fillAC_StreamAC_Stream.open_and_fillADADDADD_StreamADD_Stream.open_and_fillADOSCADOSC_StreamADOSC_Stream.open_and_fillADRADR_StreamADR_Stream.open_and_fillADXADXRADXR_StreamADXR_Stream.open_and_fillADX_StreamADX_Stream.open_and_fillAD_StreamAD_Stream.open_and_fillALLAOAO_StreamAO_Stream.open_and_fillAPOAPO_StreamAPO_Stream.open_and_fillAROONAROONOSCAROONOSC_StreamAROONOSC_Stream.open_and_fillAROON_StreamAROON_Stream.open_and_fill__ARRAY_TYPESASINASIN_StreamASIN_Stream.open_and_fillATANATAN_StreamATAN_Stream.open_and_fillATRATR_StreamATR_Stream.open_and_fillAVGDEVAVGDEV_StreamAVGDEV_Stream.open_and_fillAVGPRICEAVGPRICE_StreamAVGPRICE_Stream.open_and_fillAllCandleSettingsBBANDSBBANDS_StreamBBANDS_Stream.open_and_fillBETABETA_StreamBETA_Stream.open_and_fillBOPBOP_StreamBOP_Stream.open_and_fillBodyDojiBodyLongBodyShortBodyVeryLongCCICCI_StreamCCI_Stream.open_and_fillCDL2CROWSCDL2CROWS_StreamCDL2""CROWS_Stream.open_and_fillCDL3BLACKCROWSCDL3BLACKCROWS_StreamCDL3BLACKCROWS_Stream.open_and_fillCDL3INSIDECDL3INSIDE_StreamCDL3INSIDE_Stream.open_and_fillCDL3LINESTRIKECDL3LINESTRIKE_StreamCDL3LINESTRIKE_Stream.open_and_fillCDL3OUTSIDECDL3OUTSIDE_StreamCDL3OUTSIDE_Stream.open_and_fillCDL3STARSINSOUTHCDL3STARSINSOUTH_StreamCDL3STARSINSOUTH_Stream.open_and_fillCDL3WHITESOLDIERSCDL3WHITESOLDIERS_StreamCDL3WHITESOLDIERS_Stream.open_and_fillCDLABANDONEDBABYCDLABANDONEDBABY_StreamCDLABANDONEDBABY_Stream.open_and_fillCDLADVANCEBLOCKCDLADVANCEBLOCK_StreamCDLADVANCEBLOCK_Stream.open_and_fillCDLBELTHOLDCDLBELTHOLD_StreamCDLBELTHOLD_Stream.open_and_fillCDLBREAKAWAYCDLBREAKAWAY_StreamCDLBREAKAWAY_Stream.open_and_fillCDLCLOSINGMARUBOZUCDLCLOSINGMARUBOZU_StreamCDLCLOSINGMARUBOZU_Stream.open_and_fillCDLCONCEALBABYSWALLCDLCONCEALBABYSWALL_StreamCDLCONCEALBABYSWALL_Stream.open_and_fillCDLCOUNTERATTACKCDLCOUNTERATTACK_StreamCDLCOUNTERATTACK_Stream.open_and_fillCDLDARKCLOUDCOVERCDLDARKCLOUDCOVER_StreamCDLDARKCLOUDCOVER_Stream.open_and_fillCDLDOJICDLDOJISTARCDLDOJISTAR_StreamCDLDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLDOJI_StreamCDLDOJI_Stream.open_and_fillCDLDRAGONFLYDOJICDLDRAGONFLYDOJI_StreamCDLDRAGONFLYDOJI_Stream.open_and_fillCDLENGULFINGCDLENGULFING_StreamCDLENGULFING_Stream.open_and_fillCDLEVENINGDOJISTARCDLEVENINGDOJISTAR_StreamCDLEVENINGDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLEVENINGSTARCDLEVENINGSTAR_StreamCDLEVENINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLGAPSIDESIDEWHITECDLGAPSIDESIDEWHITE_StreamCDLGAPSIDESIDEWHITE_Stream.open_and_fillCDLGRAVESTONEDOJICDLGRAVESTONEDOJI_StreamCDLGRAVESTONEDOJI_Stream.open_and_fillCDLHAMMERCDLHAMMER_StreamCDLHAMMER_Stream.open_and_fillCDLHANGINGMANCDLHANGINGMAN_StreamCDLHANGINGMAN_Stream.open_and_fillCDLHARAMICDLHARAMICROSSCDLHARAMICROSS_StreamCDLHARAMICROSS_Stream.open_and_fillCDLHARAMI_StreamCDLHARAMI_Stream.open_and_fillCDLHIGHWAVECDLHIGHWAVE_StreamCDLHIGHWAVE_Stream.open_and_fillCDLHIKKAKECDLHIKKAKEMODCDLHIKKAKEMOD_StreamCDLHIKKAKEMOD_Stream.open_and_fillCDLHIKKAKE_St""reamCDLHIKKAKE_Stream.open_and_fillCDLHOMINGPIGEONCDLHOMINGPIGEON_StreamCDLHOMINGPIGEON_Stream.open_and_fillCDLIDENTICAL3CROWSCDLIDENTICAL3CROWS_StreamCDLIDENTICAL3CROWS_Stream.open_and_fillCDLINNECKCDLINNECK_StreamCDLINNECK_Stream.open_and_fillCDLINVERTEDHAMMERCDLINVERTEDHAMMER_StreamCDLINVERTEDHAMMER_Stream.open_and_fillCDLKICKINGCDLKICKINGBYLENGTHCDLKICKINGBYLENGTH_StreamCDLKICKINGBYLENGTH_Stream.open_and_fillCDLKICKING_StreamCDLKICKING_Stream.open_and_fillCDLLADDERBOTTOMCDLLADDERBOTTOM_StreamCDLLADDERBOTTOM_Stream.open_and_fillCDLLONGLEGGEDDOJICDLLONGLEGGEDDOJI_StreamCDLLONGLEGGEDDOJI_Stream.open_and_fillCDLLONGLINECDLLONGLINE_StreamCDLLONGLINE_Stream.open_and_fillCDLMARUBOZUCDLMARUBOZU_StreamCDLMARUBOZU_Stream.open_and_fillCDLMATCHINGLOWCDLMATCHINGLOW_StreamCDLMATCHINGLOW_Stream.open_and_fillCDLMATHOLDCDLMATHOLD_StreamCDLMATHOLD_Stream.open_and_fillCDLMORNINGDOJISTARCDLMORNINGDOJISTAR_StreamCDLMORNINGDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLMORNINGSTARCDLMORNINGSTAR_StreamCDLMORNINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLONNECKCDLONNECK_StreamCDLONNECK_Stream.open_and_fillCDLPIERCINGCDLPIERCING_StreamCDLPIERCING_Stream.open_and_fillCDLRICKSHAWMANCDLRICKSHAWMAN_StreamCDLRICKSHAWMAN_Stream.open_and_fillCDLRISEFALL3METHODSCDLRISEFALL3METHODS_StreamCDLRISEFALL3METHODS_Stream.open_and_fillCDLSEPARATINGLINESCDLSEPARATINGLINES_StreamCDLSEPARATINGLINES_Stream.open_and_fillCDLSHOOTINGSTARCDLSHOOTINGSTAR_StreamCDLSHOOTINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLSHORTLINECDLSHORTLINE_StreamCDLSHORTLINE_Stream.open_and_fillCDLSPINNINGTOPCDLSPINNINGTOP_StreamCDLSPINNINGTOP_Stream.open_and_fillCDLSTALLEDPATTERNCDLSTALLEDPATTERN_StreamCDLSTALLEDPATTERN_Stream.open_and_fillCDLSTICKSANDWICHCDLSTICKSANDWICH_StreamCDLSTICKSANDWICH_Stream.open_and_fillCDLTAKURICDLTAKURI_StreamCDLTAKURI_Stream.open_and_fillCDLTASUKIGAPCDLTASUKIGAP_StreamCDLTASUKIGAP_Stream.open_and_fillCDLTHRUSTINGCDLTHRUSTING_StreamCDLTHRUSTING_Stream.open_and_fillCDLTRISTARCDLTRISTAR_StreamCDLTRISTAR_Stream.open_and_fillCDLUNIQUE3RIVERCDLUNIQUE3R"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\240\001\240\030\250\021\330\004\021\220\032\2302\230T\240\031\250+\260T\270\026\270q\300\t\310\033\320TW\320W]\320]^\320^g\320gr\320rw\320w}\320}~\360\000\000\177\001H\002\360\000\000H\002W\002\360\000\000W\002f\002\360\000\000f\002u\002\360\000\000u\002v\002\360\000\000v\002B\003\360\000\000B\003C\003\360\000\000C\003R\003\360\000\000R\003]\003\360\000\000]\003e\003\360\000\000e\003k\003\360\000\000k\003l\003\360\000\000l\003w\003\360\000\000w\003B\004\360\000\000B\004J\004\360\000\000J\004P\004\360\000\000P\004Q\004\360\000\000Q\004R\004\330\004\025\220Q\220m\2401\330\004\013\210;\220a\200\001\340wx\360&\000\005\014\210;\220a\220q\330\004\n\210+\220Q\220a\330\004\014\210K\220q\230\001\330\004\r\210[\230\001\230\021\330\004\r\210]\230!\2306\240\025\240g\250Q\330\004\r\210]\230!\2308\240:\250T\260\030\270\032\3003\300h\310j\320X]\320]e\320eo\320ou\320uv\330\004\r\210U\220'\230\022\2307\240\"\240A\330\004\017\210w\220e\320\033+\2502\250Q\330\004\016\320\016\037\230q\240\010\250\001\330\004\021\220\027\230\002\230$\230i\240{\260$\260f\270A\270Y\300k\320QT\320TZ\320Z[\320[d\320do\320ot\320tz\320z{\360\000\000|\001E\002\360\000\000E\002P\002\360\000\000P\002V\002\360\000\000V\002\\\002\360\000\000\\\002]\002\360\000\000]\002f\002\360\000\000f\002s\002\360\000\000s\002t\002\360\000\000t\002@\003\360\000\000@\003A\003\360\000\000A\003P\003\360\000\000P\003[\003\360\000\000[\003b\003\360\000\000b\003h\003\360\000\000h\003i\003\360\000\000i\003j\003\330\004\025\220Q\220j\240\001\330\004\013\2101\200\001\330\004\007\200y\220\003\2201\330\010\017\210q\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t""\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\330\t\022\220#\220Q\330\010\026\220a\340\010\026\220a\330\004\014\320\014#\2409\250C\250x\260q\330\004\n\210%\210q\220\001\330\010\027\220z\240\021\200\001\360\004\000z\001R\002\360\000\000R\002S\002\360(\000\005\014\210;\220a\220q\330\004\n\210+\220Q\220a\330\004\014\210K\220q\230\001\330\004\r\210[\230\001\230\021\330\004\r\210]\230!\2306\240\025\240g\250Q\330\004\r\210]\230!\2308\240:\250T\260\030\270\032\3003\300h\310j\320X]\320]e\320eo\320ou\320uv\330\004\r\210U\220'\230\022\2307\240\"\240A\330\004\017\210w\220e\320\033-\250R\250}\270A\330\004\016\320\016\037\230q\240\010\250\001\330\004\021\220\031\230\"\230D\240\t\250\033\260D\270\006\270a\270y\310\013\320SV\320V\\\320\\]\320]f\320fq\320qv\320v|\320|}\360\000\000~\001G\002\360\000\000G\002R\002\360\000\000R\002X\002\360\000\000X\002^\002\360\000\000^\002_\002\360\000\000_\002h\002\360\000\000h\002u\002\360\000\000u\002B\003\360\000\000B\003C\003\360\000\000C\003O\003\360\000\000O\003P\003\360\000\000P\003_\003\360\000\000_\003j\003\360\000\000j\003q\003\360\000\000q\003w\003\360\000\000w\003x\003\360\000\000x\003y\003\330\004\025\220Q\220l\240!\330\004\013\2101"; + #else /* compression: none (110863 bytes) */ +const char* const bytes = ": 3ADXR has no unstable period of its own; it follows the inner ADX. Set 'ADX' instead.A period of 1 performs no smoothingAllocation Error (TA_ALLOC_ERR)Bad Object (TA_BAD_OBJECT)Bad Parameter (TA_BAD_PARAM)Bull/Bear Pattern (Bearish < 0, Neutral = 0, Bullish > 0)Cannot mix polars and pandasDashed LineDotted LineDouble Exponential Moving AverageExponential Moving AverageFunction Not Found (TA_FUNC_NOT_FOUND)Function has a streaming APIFunction has an unstable periodGroup Not Found (TA_GROUP_NOT_FOUND)Hull Moving AverageInput Not All Initialized (TA_INPUT_NOT_ALL_INITIALIZE)Inputs:Insufficient History (TA_INSUFFICIENT_HISTORY)Internal Error (TA_INTERNAL_ERROR)Invalid Handle (TA_INVALID_HANDLE)Invalid List Type (TA_INVALID_LIST_TYPE)Invalid Parameter Function (TA_INVALID_PARAM_FUNCTION)Invalid Parameter Holder (TA_INVALID_PARAM_HOLDER)Invalid Parameter Holder Type (TA_INVALID_PARAM_HOLDER_TYPE)Invalid parameter value for Kaufman Adaptive Moving AverageLibrary Not Initialized (TA_LIB_NOT_INITIALIZE)MESA Adaptive Moving AverageMFI's unstable period was retired in TA-Lib C.No Moving Average (identity)NoneNot Supported (TA_NOT_SUPPORTED)Not enough history to open a stream (TA_INSUFFICIENT_HISTORY).\n\n Recoverable: collect more bars and try again.Not enough price arguments: expected Note that Cython is deliberately stricter than PEP-484 and rejects subclasses of builtin types. If you need to pass subclasses then set the 'annotation_typing' directive to False.Out-of-Range End Index (TA_OUT_OF_RANGE_END_INDEX)Out-of-Range Start Index (TA_OUT_OF_RANGE_START_INDEX)Output Not All Initialized (TA_OUTPUT_NOT_ALL_INITIALIZE)Output can be NaN or infiniteOutput can be negativeOutput can be positiveOutput can be zeroOutput is a candlestickOutput is optional (nullable)Output is over volumeOutput is path-dependentOutput scale same as inputOutputs:Parameters:Pattern (Bool)STOCHRSI has no unstable period of its own; it follows the inner RSI. Set 'RSI' instead.Simple Moving AverageStr""ength Pattern ([-200..-100] = Bearish, [-100..0] = Getting Bearish, 0 = Neutral, [0..100] = Getting Bullish, [100-200] = Bullish)The Function's Own Default Moving Average\n This is a pythonic wrapper around TALIB's abstract interface. It is\n intended to simplify using individual TALIB functions by providing a\n unified interface for setting/controlling input data, setting function\n parameters and retrieving results. Input data consists of a ``dict`` of\n ``numpy`` arrays (or a ``pandas.DataFrame`` or ``polars.DataFrame``), one\n array for each of open, high, low, close and volume. This can be set with\n the set_input_arrays() method. Which keyed array(s) are used as inputs when\n calling the function is controlled using the input_names property.\n\n This class gets initialized with a TALIB function name and optionally an\n input_arrays object. It provides the following primary functions for\n setting inputs and retrieving results:\n\n ---- input_array/TA-function-parameter set-only functions -----\n - set_input_arrays(input_arrays)\n - set_function_args([input_arrays,] [param_args_andor_kwargs])\n\n Documentation for param_args_andor_kwargs can be seen by printing the\n Function instance or programmatically via the info, input_names and\n parameters properties.\n\n ----- result-returning functions -----\n - the outputs property wraps a method which ensures results are always valid\n - run([input_arrays]) # calls set_input_arrays and returns self.outputs\n - FunctionInstance([input_arrays,] [param_args_andor_kwargs]) # calls set_function_args and returns self.outputs\n Too many price arguments: expected Triangular Moving AverageTriple Exponential Moving AverageTriple Generalized Double Exponential Moving AverageUnknown ErrorUnknown Error (TA_UNKNOWN_ERR)Values represent a lower limitValues represent an upper limitWeighted Moving AverageWilder's Smoothed Moving AverageZero-Lag Exponential Moving Avera""ge] )\n\n.?, ()( [=add_note(any ndarray) bars of history, at least begidx nbelementcannot pickle %s: a stream handle points into the TA-Lib C library, and does not cross a process boundarydisable%(display_name)s (%(group)s)\nenable (expected function failed with error code gc, got input array has wrong dimensionsinput array lengths are differentinput array type is not double[input_arrays]input_arrays parameter missing required data keyinput must be a numpy array or a pandas or polars Series, not %sinteger (values are -100, 0 or 100)' is deprecated and has no effect: isenabled needed (a leading bar that is NaN in any input is not history)no history: the input array is emptynumpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to import%s(%s) %s%s.advance%s.out_rangetalib/_abstract.pxitalib/_common.pxitalib/_func.pxitalib/_stream.pxitalib.collectionstalib.numpytalib.ordereddicttalib.pandastalib.polarstalib.systalib.threadingtalib.warningstoo many input arraysunstable period 'ACACCBANDSACCBANDS_StreamACCBANDS_Stream.open_and_fillACOSACOS_StreamACOS_Stream.open_and_fillAC_StreamAC_Stream.open_and_fillADADDADD_StreamADD_Stream.open_and_fillADOSCADOSC_StreamADOSC_Stream.open_and_fillADRADR_StreamADR_Stream.open_and_fillADXADXRADXR_StreamADXR_Stream.open_and_fillADX_StreamADX_Stream.open_and_fillAD_StreamAD_Stream.open_and_fillALLAOAO_StreamAO_Stream.open_and_fillAPOAPO_StreamAPO_Stream.open_and_fillAROONAROONOSCAROONOSC_StreamAROONOSC_Stream.open_and_fillAROON_StreamAROON_Stream.open_and_fill_ARRAY_TYPESASINASIN_StreamASIN_Stream.open_and_fillATANATAN_StreamATAN_Stream.open_and_fillATRATR_StreamATR_Stream.open_and_fillAVGDEVAVGDEV_StreamAVGDEV_Stream.open_and_fillAVGPRICEAVGPRICE_StreamAVGPRICE_Stream.open_and_fillAllCandleSettingsBBANDSBBANDS_StreamBBANDS_Stream.open_and_fillBETABETA_StreamBETA_Stream.open_and_fillBOPBOP_StreamBOP_Stream.open_and_fillBodyDojiBodyLongBodyShortBodyVeryLongCCICCI_StreamCCI_Stream.open_and_fillCDL2CROWSCDL2CROWS_StreamCDL2C""ROWS_Stream.open_and_fillCDL3BLACKCROWSCDL3BLACKCROWS_StreamCDL3BLACKCROWS_Stream.open_and_fillCDL3INSIDECDL3INSIDE_StreamCDL3INSIDE_Stream.open_and_fillCDL3LINESTRIKECDL3LINESTRIKE_StreamCDL3LINESTRIKE_Stream.open_and_fillCDL3OUTSIDECDL3OUTSIDE_StreamCDL3OUTSIDE_Stream.open_and_fillCDL3STARSINSOUTHCDL3STARSINSOUTH_StreamCDL3STARSINSOUTH_Stream.open_and_fillCDL3WHITESOLDIERSCDL3WHITESOLDIERS_StreamCDL3WHITESOLDIERS_Stream.open_and_fillCDLABANDONEDBABYCDLABANDONEDBABY_StreamCDLABANDONEDBABY_Stream.open_and_fillCDLADVANCEBLOCKCDLADVANCEBLOCK_StreamCDLADVANCEBLOCK_Stream.open_and_fillCDLBELTHOLDCDLBELTHOLD_StreamCDLBELTHOLD_Stream.open_and_fillCDLBREAKAWAYCDLBREAKAWAY_StreamCDLBREAKAWAY_Stream.open_and_fillCDLCLOSINGMARUBOZUCDLCLOSINGMARUBOZU_StreamCDLCLOSINGMARUBOZU_Stream.open_and_fillCDLCONCEALBABYSWALLCDLCONCEALBABYSWALL_StreamCDLCONCEALBABYSWALL_Stream.open_and_fillCDLCOUNTERATTACKCDLCOUNTERATTACK_StreamCDLCOUNTERATTACK_Stream.open_and_fillCDLDARKCLOUDCOVERCDLDARKCLOUDCOVER_StreamCDLDARKCLOUDCOVER_Stream.open_and_fillCDLDOJICDLDOJISTARCDLDOJISTAR_StreamCDLDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLDOJI_StreamCDLDOJI_Stream.open_and_fillCDLDRAGONFLYDOJICDLDRAGONFLYDOJI_StreamCDLDRAGONFLYDOJI_Stream.open_and_fillCDLENGULFINGCDLENGULFING_StreamCDLENGULFING_Stream.open_and_fillCDLEVENINGDOJISTARCDLEVENINGDOJISTAR_StreamCDLEVENINGDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLEVENINGSTARCDLEVENINGSTAR_StreamCDLEVENINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLGAPSIDESIDEWHITECDLGAPSIDESIDEWHITE_StreamCDLGAPSIDESIDEWHITE_Stream.open_and_fillCDLGRAVESTONEDOJICDLGRAVESTONEDOJI_StreamCDLGRAVESTONEDOJI_Stream.open_and_fillCDLHAMMERCDLHAMMER_StreamCDLHAMMER_Stream.open_and_fillCDLHANGINGMANCDLHANGINGMAN_StreamCDLHANGINGMAN_Stream.open_and_fillCDLHARAMICDLHARAMICROSSCDLHARAMICROSS_StreamCDLHARAMICROSS_Stream.open_and_fillCDLHARAMI_StreamCDLHARAMI_Stream.open_and_fillCDLHIGHWAVECDLHIGHWAVE_StreamCDLHIGHWAVE_Stream.open_and_fillCDLHIKKAKECDLHIKKAKEMODCDLHIKKAKEMOD_StreamCDLHIKKAKEMOD_Stream.open_and_fillCDLHIKKAKE_Str""eamCDLHIKKAKE_Stream.open_and_fillCDLHOMINGPIGEONCDLHOMINGPIGEON_StreamCDLHOMINGPIGEON_Stream.open_and_fillCDLIDENTICAL3CROWSCDLIDENTICAL3CROWS_StreamCDLIDENTICAL3CROWS_Stream.open_and_fillCDLINNECKCDLINNECK_StreamCDLINNECK_Stream.open_and_fillCDLINVERTEDHAMMERCDLINVERTEDHAMMER_StreamCDLINVERTEDHAMMER_Stream.open_and_fillCDLKICKINGCDLKICKINGBYLENGTHCDLKICKINGBYLENGTH_StreamCDLKICKINGBYLENGTH_Stream.open_and_fillCDLKICKING_StreamCDLKICKING_Stream.open_and_fillCDLLADDERBOTTOMCDLLADDERBOTTOM_StreamCDLLADDERBOTTOM_Stream.open_and_fillCDLLONGLEGGEDDOJICDLLONGLEGGEDDOJI_StreamCDLLONGLEGGEDDOJI_Stream.open_and_fillCDLLONGLINECDLLONGLINE_StreamCDLLONGLINE_Stream.open_and_fillCDLMARUBOZUCDLMARUBOZU_StreamCDLMARUBOZU_Stream.open_and_fillCDLMATCHINGLOWCDLMATCHINGLOW_StreamCDLMATCHINGLOW_Stream.open_and_fillCDLMATHOLDCDLMATHOLD_StreamCDLMATHOLD_Stream.open_and_fillCDLMORNINGDOJISTARCDLMORNINGDOJISTAR_StreamCDLMORNINGDOJISTAR_Stream.open_and_fillCDLMORNINGSTARCDLMORNINGSTAR_StreamCDLMORNINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLONNECKCDLONNECK_StreamCDLONNECK_Stream.open_and_fillCDLPIERCINGCDLPIERCING_StreamCDLPIERCING_Stream.open_and_fillCDLRICKSHAWMANCDLRICKSHAWMAN_StreamCDLRICKSHAWMAN_Stream.open_and_fillCDLRISEFALL3METHODSCDLRISEFALL3METHODS_StreamCDLRISEFALL3METHODS_Stream.open_and_fillCDLSEPARATINGLINESCDLSEPARATINGLINES_StreamCDLSEPARATINGLINES_Stream.open_and_fillCDLSHOOTINGSTARCDLSHOOTINGSTAR_StreamCDLSHOOTINGSTAR_Stream.open_and_fillCDLSHORTLINECDLSHORTLINE_StreamCDLSHORTLINE_Stream.open_and_fillCDLSPINNINGTOPCDLSPINNINGTOP_StreamCDLSPINNINGTOP_Stream.open_and_fillCDLSTALLEDPATTERNCDLSTALLEDPATTERN_StreamCDLSTALLEDPATTERN_Stream.open_and_fillCDLSTICKSANDWICHCDLSTICKSANDWICH_StreamCDLSTICKSANDWICH_Stream.open_and_fillCDLTAKURICDLTAKURI_StreamCDLTAKURI_Stream.open_and_fillCDLTASUKIGAPCDLTASUKIGAP_StreamCDLTASUKIGAP_Stream.open_and_fillCDLTHRUSTINGCDLTHRUSTING_StreamCDLTHRUSTING_Stream.open_and_fillCDLTRISTARCDLTRISTAR_StreamCDLTRISTAR_Stream.open_and_fillCDLUNIQUE3RIVERCDLUNIQUE3RI"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PyObject *data = NULL; CYTHON_UNUSED_VAR(__Pyx_DecompressString); #endif @@ -302669,12 +302669,12 @@ static int __Pyx_CreateCodeObjects(__pyx_mstatetype *__pyx_mstate) { { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {1, 0, 0, 2, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 215}; PyObject* const varnames[] = {__pyx_mstate->__pyx_n_u_self, __pyx_mstate->__pyx_n_u_local}; - __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[224] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_get_input_arrays, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_gQ_5_q_5_V1_5_U, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[224])) goto bad; + __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[224] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_get_input_arrays, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_WA_5_q_5_V1_5_U, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[224])) goto bad; } { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {2, 0, 0, 6, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 226}; PyObject* const varnames[] = {__pyx_mstate->__pyx_n_u_self, __pyx_mstate->__pyx_n_u_input_arrays, __pyx_mstate->__pyx_n_u_local, __pyx_mstate->__pyx_n_u_missing_keys, __pyx_mstate->__pyx_n_u_key, __pyx_mstate->__pyx_n_u_missing}; - __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[225] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_set_input_arrays, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A2_A_QnA_1_t_6a_gQ_d_Q_d_1_q_s_A, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[225])) goto bad; + __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[225] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_set_input_arrays, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A2_A_QnA_1_t_6a_WA_d_Q_d_1_q_s_A, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[225])) goto 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__pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_4uA_e87_4z_q_aq_WE_5_q_E_a_s, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[231])) goto bad; } { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {2, 0, 0, 2, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 398}; @@ -302724,7 +302724,7 @@ static int __Pyx_CreateCodeObjects(__pyx_mstatetype *__pyx_mstate) { { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {1, 0, 0, 12, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 488}; PyObject* const varnames[] = {__pyx_mstate->__pyx_n_u_self, __pyx_mstate->__pyx_n_u_local, __pyx_mstate->__pyx_n_u_input_price_series_names, __pyx_mstate->__pyx_n_u_args, __pyx_mstate->__pyx_n_u_price_series, __pyx_mstate->__pyx_n_u_series, __pyx_mstate->__pyx_n_u_opt_input, __pyx_mstate->__pyx_n_u_value, __pyx_mstate->__pyx_n_u_results, __pyx_mstate->__pyx_n_u_keys, __pyx_mstate->__pyx_n_u_i, __pyx_mstate->__pyx_n_u_output}; - __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[235] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_call_function, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_4_B_q_A_U_q_we1_axq_wgQa_Q_a, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[235])) goto bad; + __pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[235] = __Pyx_PyCode_New(descr, varnames, __pyx_mstate->__pyx_kp_u_talib__abstract_pxi, __pyx_mstate->__pyx_n_u_call_function, __pyx_mstate->__pyx_kp_b_iso88591_A_A_4_B_q_A_U_q_gU_axq_wgQa_uA_a, tuple_dedup_map); if (unlikely(!__pyx_mstate_global->__pyx_codeobj_tab[235])) goto bad; } { const __Pyx_PyCode_New_function_description descr = {3, 0, 0, 4, (unsigned int)(CO_OPTIMIZED|CO_NEWLOCALS), 519}; diff --git a/tools/generate_stream.py b/tools/generate_stream.py index 6edc14f42..d34f616f7 100644 --- a/tools/generate_stream.py +++ b/tools/generate_stream.py @@ -130,8 +130,8 @@ def parse(name, decls, defaults, output_names): cimport _ta_lib as lib from _ta_lib cimport TA_RetCode, TA_MAType, TA_BAD_PARAM # NOTE: _ta_check_success and InsufficientHistory come from _common.pxi, -# check_array / make_*_array from _func.pxi, and __PANDAS_SERIES / -# __POLARS_SERIES from _abstract.pxi. +# check_array / make_*_array from _func.pxi, and _PANDAS_SERIES / +# _POLARS_SERIES from _abstract.pxi. np.import_array() # Initialize the NumPy C API ''' @@ -173,7 +173,7 @@ def parse(name, decls, defaults, output_names): """What the Function API accepts, through the same checks.""" if isinstance(values, np.ndarray): return check_array(values) - for series in (__PANDAS_SERIES, __POLARS_SERIES): + for series in (_PANDAS_SERIES, _POLARS_SERIES): if series is not None and isinstance(values, series): return check_array(values.to_numpy().astype(float)) raise TypeError("input must be a numpy array or a pandas or polars Series, " @@ -198,15 +198,15 @@ def parse(name, decls, defaults, output_names): cdef _stream_like(tuple sources, object result): pandas = [s for s in sources - if __PANDAS_SERIES is not None and isinstance(s, __PANDAS_SERIES)] + if _PANDAS_SERIES is not None and isinstance(s, _PANDAS_SERIES)] polars = [s for s in sources - if __POLARS_SERIES is not None and isinstance(s, __POLARS_SERIES)] + if _POLARS_SERIES is not None and isinstance(s, _POLARS_SERIES)] if pandas and polars: raise Exception("Cannot mix polars and pandas") if pandas: - return __PANDAS_SERIES(result, index=pandas[0].index) + return _PANDAS_SERIES(result, index=pandas[0].index) if polars: - return __POLARS_SERIES(result) + return _POLARS_SERIES(result) return result