K线画线算法模块开发——基于Rust与Python混合编程的高性能支撑/阻力线检测系统一、项目背景与技术选型1.1 开发目标在量化交易与技术分析领域，支撑线（Support Line）和阻力线（Resistance Line）是最基础也最核心的分析工具。支撑线指股价下跌时可能遇到买盘支撑的位置，阻力线则指股价上涨时可能遇到卖盘压力的位置[reference:0]。由于支撑线和阻力线的识别具有较强的主观性，不同交易者可能作出完全不同的判断，因此需要一套精确的数学算法来自动生成[reference:1]。本项目的开发目标是：删除CSV中的实线：对输入的OHLCV（Open-High-Low-Close-Volume）CSV数据进行预处理，移除或标记现有的实线信息；实现高性能画线算法：使用Rust语言实现核心的线段检测算法，通过PyO3绑定暴露给Python调用；直接输出线段：算法输出检测到的支撑线和阻力线（即线段端点坐标），供上层可视化模块使用；图例算法集成：参考现有支撑/阻力线算法的四步逻辑——多项式拟合、寻找极值、聚类分析、图像绘制——进行实现与优化。1.2 技术选型理由为什么使用Rust？作为系统级编程语言，Ru