$prime = $this->db->insert_id();：这是核心。
代码示例与解析 以下是应用上述解决方案后的代码，它能够正确地提取基于结算日的折现因子：import QuantLib as ql import pandas as pd # 假设已初始化 QuantLib 环境，包括设置评估日、日计数规则、日历等 # 并已构建好收益率曲线 'curve' 和债券对象 'bond' # 示例初始化，实际应用中这些对象应通过实际数据构建 today = ql.Date(15, ql.January, 2024) ql.Settings.instance().evaluationDate = today calendar = ql.UnitedStates() day_count = ql.Actual360() # 示例收益率曲线 (实际应用中会通过插值构建) # 这里仅为示例提供一个简化的固定零利率曲线 rate = 0.03 ts_day_count = ql.Actual360() ts_calendar = ql.UnitedStates() curve = ql.FlatForward(today, rate, ts_day_count, ql.Compounded, ql.Annual) # 示例债券 (实际应用中会通过实际参数构建) issue_date = ql.Date(15, ql.January, 2023) maturity_date = ql.Date(15, ql.January, 2025) settlement_days = 2 face_amount = 100 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) # 确保债券结算日已设置 bond.setPricingEngine(ql.DiscountingBondEngine(ql.YieldTermStructureHandle(curve))) bond_settlement_date = calendar.advance(today, settlement_days, ql.Days) # 也可以直接从 bond 对象获取，如果已通过引擎设置 # bond_settlement_date = bond.settlementDate() fields = ['accrualStartDate', 'accrualEndDate', 'date', 'nominal', 'rate', 'amount', 'accrualDays', 'accrualPeriod'] BondCashflows = [] # 遍历债券现金流，通常不包含最后一期本金，如果需要则调整切片 for cf in list(map(ql.as_fixed_rate_coupon, bond.cashflows()))[:-1]: row = {fld: eval(f"cf.{fld}()") for fld in fields} # 注意：eval() 在生产环境中存在安全风险，此处仅作示例 row['AccrualPeriod'] = round((row['accrualEndDate'] - row['accrualStartDate']) / 365, 4) # 只处理未来现金流 if row['date'] >= today: # 计算基于评估日的零利率和折现因子 (用于NPV) row['ZeroRate (NPV)'] = round(curve.zeroRate(row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) row['DiscFactor (NPV)'] = round(curve.discount(row['date']), 9) # 计算基于结算日的零利率和折现因子 (用于Dirty Price) # 基于结算日的零利率，实际上是从结算日到现金流日的远期零利率 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = round(curve.forwardRate(bond_settlement_date, row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) # 关键步骤：计算基于结算日的折现因子 # DF(Settlement, Cashflow) = DF(Evaluation, Cashflow) / DF(Evaluation, Settlement) df_eval_to_cashflow = curve.discount(row['date']) df_eval_to_settlement = curve.discount(bond_settlement_date) row['DiscFactor (Dirty Price)'] = round(df_eval_to_cashflow / df_eval_to_settlement, 9) else: # 处理历史现金流或不适用的情况 row['ZeroRate (NPV)'] = 0 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = 0 row['DiscFactor (NPV)'] = 0 row['DiscFactor (Dirty Price)'] = 0 row['NPV'] = round(row['DiscFactor (NPV)'] * row['amount'], 9) row['Dirty Price'] = round(row['DiscFactor (Dirty Price)'] * row['amount'], 9) # 使用基于结算日的折现因子计算脏价 BondCashflows.append(row) BondCashflows = pd.DataFrame(BondCashflows) print(BondCashflows)代码解析： bond_settlement_date: 首先需要确定债券的结算日。
1. 内联函数的基本定义语法 在函数返回类型前加上 inline 关键字即可声明一个内联函数： inline 返回类型 函数名(参数列表) { // 函数体 } 例如： 即构数智人 即构数智人是由即构科技推出的AI虚拟数字人视频创作平台，支持数字人形象定制、短视频创作、数字人直播等。
在命令行应用中，我们有时希望输出的内容能够动态更新，例如显示一个进度条或者一个不断变化的计数器，而不是每输出一次就换一行。
json.Marshaler / Unmarshaler：自定义类型的序列化行为。
例如，对于物理公式V = U + A * T，用户可能输入A * T + U或U + T * A，这些在数学上是等价的，但在字符串形式上却不同。
但随着项目复杂度的提升，尤其是在维护那些几十个甚至上百个类相互依赖的“意大利面条”代码时，我才真正体会到DI容器的价值。
我们必须警惕“三座大山”：缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿，它们都可能在不经意间把我们的数据库压垮。
在Linux服务器上部署Go Web服务时，一个核心需求是确保其持续稳定运行。
定期清理未关联业务数据的临时文件。
适用于返回值基于某个条件的简单判断。
解决方案 搭建PHP开发环境，我们通常会选择一个Linux发行版，比如Ubuntu Server，因为它轻量且社区支持广泛。
面试猫 AI面试助手，在线面试神器，助你轻松拿Offer 39 查看详情 避免编译器优化干扰测试结果 Go编译器可能优化掉“无副作用”的计算，导致测试失真。
使用 crypto/md5 时注意它不是加密工具，仅用于完整性校验或唯一标识生成。
\$str = "Hello World, welcome to PHP"; \$pos = strripos(\$str, "world"); // 忽略大小写 echo \$pos; // 输出：6 查找结果的判断方式 由于位置可能为0（即子串在开头），所以判断是否找到时，应使用全等比较： if (strrpos(\$str, "world") !== false) {   echo "找到了"; } else {   echo "未找到"; } 基本上就这些。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 避免沉默错误或过度打印 在中间层函数中，不要只打印日志而不返回错误，这会导致上层无法感知失败。
它主要应用于以下场景： 原始字符串非常大，而你只需要保留其中一个很小的子字符串。
插入位置通常有三种：头部插入、尾部插入、中间指定位置插入。
索引： 确保COUNT(*)如果涉及到WHERE条件，条件字段有索引。
1. 定义RPC的基本流程 一个基本的RPC调用流程包括： 客户端调用本地存根（stub）函数 参数被序列化并发送到服务端 服务端反序列化请求，执行对应函数 结果序列化后返回给客户端 客户端反序列化结果并返回给调用者 整个过程对用户透明，看起来就像本地函数调用。

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