在平常的开发过程中，我们可能需要写一小段代码来分析某个数据，或者验证某个功能的实现是否正确，比如：

  • 对一段字符串进行解析，通常会使用IndexOf方法来查找想要字符串的起始位置，但这通常需要+1或-1来进行微调才能得到想要的结果，如何快速验证代码是否正确？
  • 使用正则表达式匹配时，如何验证结果是否正确等等？
  • .NET最大的工作线程数量和完成端口线程数量是多少？
  • .......

    要实现这些小功能，可以打开Visual Studio，然后创建项目，保存解决方案，添加类，然后才能开始写代码。从Visual Studio启动完成，到开始编写第一行代码，这通常需要很多时间（当然，随着Visual Studio版本的更新，以及计算机剩余可用内存量，打开可能需要更长的时间），显然效率十分低下。 我以前就是这样做的，非常的繁琐。

▲ 少不更事的我，用Visual Studio来做概念验证，新建了不少乱七八糟的测试项目

    如果有一款类似记事本这样的小工具，能秒开，然后不用繁琐的创建解决方案，添加工程文件，可以直接写代码并运行，并且能很方便的看到运行结果，就能极大的节省时间，这就工具就是LINQPad。

LINQPad介绍

    千万不要被这个名字所误导，误以为它只能进行LINQ相关的操作，我之前也是这么认为的，但当我试用后发现，这个工具简直就是一把瑞士军刀，能非常很方便的进行一些概念验证（POC—Proof of Concept）。

    打开LINQPad之后，在左下角有自带的一些教程，可以快速入门。具体的更多应用场景可以看LINQPad，我的C#/.NET学习诀窍这篇文章，说实话我也是从这篇文章开始注意LINQPad的。

一个例子

    比如我现在刚好有一个数据分析的例子，我们从行情供应商那里获取了某只股票的逐比成交落地数据"000629.tbt"，在托管机器上也落地了同样这只股票的数据"20220726Real.txt"，我需要分析：

  1. 行情供应商那边落地数据的本身延迟情况。
  2. 数据从行情供应商，通过API传输到托管机上的数据耗时。

     我这里演示如何通过LINQPad来实现这一简单的需求：

    "000629.tbt"的数据格式如下，第1列是本机时间记为O1，第2列数行情数据时间记为O2，第3列是类型记为O3，第5列是逐比成交序号记为O5：

20220726112648.767971  20220726112648760	2	2011	21305159	000629	0	20132735	0.000000	2700	4	20220726112648760

     通过第1列-第2列的时间，就能获取行情供应商本身落地数据时存在的延迟。

    "20220726Real.txt"的数据格式如下，中括号“[]”括起来的是托管机本机时间记为L1，"Time"后面是行情数据时间记为L2，“SN”是逐比成交序列号记为L5

[11:26:48.838]  {"Exchange":1,"Symbol":"000629","SN":21305159,"Time":"2022-07-26T11:26:48.76","Price":0.0,"Size":2700,"BSFlag":1,"TradeType":1,"AskOrder":20132735,"BidOrder":0,"QtyType":0,"qty":0.0,"Source":"","VolMultipiler":1}

    现在，解析出来数据之后，对于相同的逐比成交序列号O5==L5 就能计算出：

  1. 行情供应商落地数据本身延迟（可以认为是交易所发出数据延迟）=O1-O2
  2. 传输耗时，包括数据传输和处理=L1-O1

   下面来演示步骤：

Step1:单条数据的解析

    首先第一步，就是研究如何从上述两个文件中，解析出需要的数据，可以先从单行数据开始，打开LINQPad，将“Language”类型设置为“C# Program”，然后保存为"DiffAnalysis"，然后就可以在Main函数内部写测试代码了，这部分的代码就是验证性质的，首先来解析托管机落地的数据"20220726Real.txt"中的某一行。

    解析的结果，可以使用.Dump方法直接输出，在图中，大量使用了Substring字符串截取，字符串的起始位置和长度，一开始可能不容易得到正确答案，需要不断的微调，这种修改、保存、运行过程非常容易，能很快调整得到正确的结果。

    然后解析行情供应商的数据文件"000629.tbt"中的某一行，也非常简单：

    这里需要注意，它是使用空格分隔的，有多少个空格不确定，所以这里不能直接使用Split方法，需要使用正则表达式。这里还可以设置断点，查看详细结果，如果要Dump日期里面的毫秒，需要去“Preferences-Result”里设置全局的格式

  设置好之后，再次运行Dump，就可以看到时间输出的毫秒了。

  在验证完两个数据文件的单条数据解析全部正确之后，就可以将这部分的解析逻辑移植到文件的解析里面了。

Step2:文件解析

   在解析文件之前，我们先在文件底部定义一个类，用来保存结果。这非常简单，直接在文件后面输入就可以了，当然，也可以单独放到另外的文件，然后使用"#load 文件名"的方式引入进来。

   然后，编写解析“20220726Real.txt"的整个逻辑，同样，直接添加一个方法“LoadLocalFile”，这里面的解析逻辑直接从Step1里面复制过来，微调即可：

   继续编写解析"000629.tbt"的方法，添加“LoadOrgFile”方法，

  最后，编写一个方法，调用这两个函数：

  分别解析出两个文件之后，使用Combine方法来计算两个差值，然后把结果更新到其中的一个Dictionary中。最后调用Util函数，将Dictionary的Values写入到CSV文件中。

Step3 结果分析

    使用Excel打开Step2步骤导出的结果.csv文件，然后直接作图，就能清晰直观的显示分析结果。

    从上图可以看到：

  1. 行情供应商那边自己落地的数据本身在早盘开盘阶段存在延迟，在大概开盘后10秒内最高延迟有5000毫秒，15秒后恢复正常。在下午开盘阶段也存在2000豪秒左右的延迟，这个问题是交易所发送数据时限流导致的，只有等交易所解决。
  2. 从行情供应商到我们本地托管机落地数据的延迟，在早盘阶段和下午开盘阶段也存在超过1000毫秒左右的延迟，且在全天各阶段都存在。
  3. 最终到达用户端的行情延迟等于上面两部分延迟的叠加，第一部分我们无法优化，需要优化的是第二部分的延迟。

     到此为止，我们从两份落地的行情数据文件中，得到了需要的信息和看到了存在的问题，下一步就是着手进行优化了。

其它场景

     上面只是我使用LINQPad来实现短平快功能的一个例子。在学习一些C#语言特性或其他类库的时候，使用LINQPad来编写也非常方便，省去了在一个解决方案下面添加过多项目文件的麻烦和性能消耗。比如我最近在看ReactiveExtension，跟着书本里的章节练习，可以将每一个章节作为一个LINQPad文件来直接编写，传统的方式需要在Visual Studio里面创建很多很多个项目文件。

    前几天在某乎上看到大神也在用这个工具，确实非常好用，值的推荐😂

    当然，LINQPad也不是没有缺点，比如在一些场景比如WindowsForm或WPF编程方面，可能使用Visual Studio还是更方便。

 

参考