在编程时，K线图可以通过以下步骤进行查看和解读：
理解K线基础
K线由四个价格组成：开盘价（O）、收盘价（C）、最高价（H）、最低价（L）。
K线分为阳线和阴线：收盘价高于开盘价为阳线（红色），低于开盘价为阴线（青色）。
K线还可以包含影线，分为上影线（上方的虚线）和下影线（下方的虚线）。
使用公式编辑器
在编程环境中，如通达信等，可以通过公式管理器查看和编辑K线指标。
编辑器中可以看到K线的各项参数，如开盘价、收盘价、最高价、最低价，并可以通过代码对K线进行认定和个性化设置。
编程实现K线图
可以使用编程语言（如Python、R、Java、C++）获取市场数据，并进行处理和可视化，生成K线图。
常用的数据可视化库包括Matplotlib、Plotly、Highcharts等，可以方便地将K线数据以图表形式展示。
分析K线图
支撑和压力：观察K线图的波动范围，找出股价的支撑位和压力位。支撑位是股价下跌过程中的反弹点，压力位是股价上涨过程中的回落点。如果支撑位和压力位被突破，股价可能出现较大波动。
成交量分析：结合成交量判断市场的活跃程度和多空双方的力量对比。
使用第三方库
在Python中，可以使用tushare、akshare等第三方库获取股票数据，并使用matplotlib等库绘制K线图。
示例代码（Python）
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
示例数据
dates = ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05']
opens = [100, 102, 101, 103, 104]
closes = [101, 103, 102, 104, 105]
highs = [105, 106, 104, 107, 108]
lows = [98, 99, 97, 99, 100]
绘制K线图
fig, ax = plt.subplots（）
ax.plot（dates, opens, label='Open', marker='o'）
ax.plot（dates, closes, label='Close', marker='x'）
ax.plot（dates, highs, label='High', marker='^'）
ax.plot（dates, lows, label='Low', marker='v'）
设置图表格式
ax.set_xlabel（'Date'）
ax.set_ylabel（'Price'）
ax.set_title（'K Line Chart'）
ax.legend（）
ax.xaxis.set_major_formatter（mdates.DateFormatter（'%Y-%m-%d'））
plt.show（）
```
通过以上步骤和代码示例，你可以在编程时有效地查看和分析K线图，从而更好地理解市场动态和价格走势。