Python是一种功能强大的编程语言，可以用于编写自动期货交易软件。下面是一个概述，介绍了如何使用Python编写自动期货交易软件的基本步骤和要点。

1. 确定需求：首先，需要明确你希望你的自动期货交易软件具备哪些功能和特性。例如，你可能需要实时获取期货市场数据、执行交易策略、生成交易信号等。

2. 数据获取：使用Python的第三方库，比如pandas、numpy和requests等，可以方便地获取期货市场的实时数据。你可以从期货交易所或者其他数据供应商获取数据，比如行情数据、交易数据等。

3. 数据处理和分析：使用Python的数据处理和分析库，比如pandas和numpy，可以对获取到的期货市场数据进行处理和分析。你可以计算各种技术指标，比如移动平均线、相对强弱指标等，以辅助你的交易决策。

4. 策略开发：编写交易策略是自动交易软件的核心部分。你可以使用Python编写策略，根据你的交易逻辑和指标计算结果，制定交易决策。你可以使用Python的条件语句、循环语句和函数等基本编程结构来实现你的交易策略。

5. 执行交易：使用Python的交易执行库，比如pytz、ibapi等，可以与期货交易所的交易接口进行连接，实现自动化的交易执行。你可以使用这些库来下单、撤单、查询账户信息等。

6. 风险管理：在编写自动期货交易软件时，风险管理是非常重要的。你可以使用Python编写风险管理模块，监控你的交易策略的风险水平，设置止损和止盈等风险控制参数。

7. 回测和优化：使用Python的回测框架，比如Backtrader和Zipline等，可以对你的交易策略进行回测和优化。回测可以模拟历史市场数据，并根据你的交易策略计算回测结果，评估策略的性能和稳定性。

8. 监控和报告：使用Python的数据可视化库，比如matplotlib和seaborn等，可以将交易数据和策略结果可视化，以便于监控和生成交易报告。

总结：使用Python编写自动期货交易软件需要掌握Python编程基础和相关的第三方库。这些库可以帮助你获取市场数据、开发交易策略、执行交易、管理风险和评估策略性能。需要注意的是，期货交易涉及风险，建议在实际交易之前进行充分的回测和验证。