


Obtenez les cours des actions en temps réel avec Python
Les investisseurs et ceux qui s'intéressent aux tendances économiques trouvent souvent que vérifier quotidiennement les cours des actions est une corvée fastidieuse. De nos jours, une surveillance automatique et en temps réel serait utile. Dans cet article, nous présentons une méthode pour obtenir les cours boursiers en temps réel à l'aide de Python.
Existe-t-il une bibliothèque Python pour la capture du cours des actions en temps réel ?
Oui, il existe plusieurs bibliothèques Python adaptées à la capture du cours des actions en temps réel :
1. yfinance : Cette bibliothèque utilise Yahoo Finance pour charger des données financières historiques et en temps réel. C'est facile à utiliser :
python
importer yfinance en tant que yf
Obtenez les données en temps réel pour un stock
stock = yf.Ticker("AAPL")
data = stock.history(period=”1d”, interval=”1m”)
imprimer (données)
2. Alpha Vantage :Cette API fournit des données de marché historiques et en temps réel. Il existe une bibliothèque Python facile à intégrer.
python
depuis alpha_vantage.timeseries importer TimeSeries
key = « votre_api_key »
ts = TimeSeries(key=key, output_format=’pandas’)
Obtenir les données en temps réel
data, meta_data = ts.get_quote_endpoint(symbol=’AAPL’)
imprimer (données)
3. IEX Cloud :Une autre API populaire pour les données de marché historiques et en temps réel accessibles via une bibliothèque Python.
python
depuis iexfinance.stocks importer des actions
stock = Stock("AAPL", token="your_api_key")
imprimer(stock.get_quote())
Ces bibliothèques offrent des moyens simples de surveiller les cours des actions en temps réel et de les intégrer dans vos propres applications.
Obtenez les cours des actions en temps réel avec Python (y compris un exemple de code)
Pour obtenir les cours des actions en temps réel à l'aide de Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque yfinance, très populaire et facile à utiliser. Voici un exemple de la façon dont vous pouvez procéder :
Étape 1 : Installation de la bibliothèque
Vous devez d'abord installer la bibliothèque yfinance :
pip install yfinance
Étape 2 : Exemple de code pour obtenir les cours des actions en temps réel
Voici un exemple simple pour obtenir des données en temps réel pour un titre (par exemple Apple — AAPL) :
import yfinance as yf Erstellen eines Ticker-Objekts für eine Aktie (z.B. Apple) ticker = “AAPL” stock = yf.Ticker(ticker) Abrufen von Echtzeitdaten (historische Daten mit einem kurzen Zeitraum) data = stock.history(period=”1d”, interval=”1m”) # “1d” für einen Tag, “1m” für jede Minute Anzeige der letzten 5 Minuten-Daten print(data.tail())
Explication :
- yf.Ticker(« AAPL ») : crée un objet Ticker pour Apple (AAPL). Vous pouvez utiliser le ticker pour d'autres entreprises.
- history(period=”1d”, interval=”1m”) : obtient les données historiques du dernier jour (1d) avec un intervalle d'une minute (1m). C'est pratique pour la capture des prix en temps réel.
- data.tail() : affiche les données des 5 dernières minutes.
Étape 3 : Extension (Facultatif)
Si vous souhaitez mettre à jour les données régulièrement, vous pouvez le faire en boucle, par exemple pour obtenir les prix actuels toutes les minutes :
pip install yfinance
Remarque :
- Les données yfinance ne sont pas de véritables données en temps réel (telles qu'affichées en bourse), mais représentent un retard de quelques minutes.
- Pour des données plus précises et plus rapides, vous pouvez également envisager des API comme Alpha Vantage ou IEX Cloud.
Il s'agit d'un moyen simple de capturer les cours boursiers en temps réel à l'aide de Python.
Résumé
Et ça ? Nous avons montré comment obtenir des données boursières en temps réel à l'aide de Python. En utilisant une bibliothèque Python commune, n'importe qui peut développer son propre programme pour interroger les données boursières.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
