Echtzeit-Aktienkurse mit Python erhalten
Anleger und Interessierte an wirtschaftlichen Trends empfinden die tägliche Überprüfung der Aktienkurse oft als mühsame Pflicht. In der heutigen Zeit wäre eine automatische, Echtzeit-Überwachung hilfreich. In diesem Artikel präsentieren wir eine Methode, um mit Python Aktienkurse in Echtzeit abzurufen.
Gibt es eine Python-Bibliothek für die Echtzeiterfassung von Aktienkursen?
Ja, es gibt mehrere Python-Bibliotheken, die sich für die Echtzeiterfassung von Aktienkursen eignen:
1. yfinance: Diese Bibliothek nutzt Yahoo Finance, um Echtzeit- und historische Finanzdaten zu laden. Sie ist einfach zu verwenden:
python
import yfinance as yf
Holen der Echtzeitdaten für eine Aktie
stock = yf.Ticker(“AAPL”)
data = stock.history(period=”1d”, interval=”1m”)
print(data)
2. Alpha Vantage: Diese API bietet Echtzeit- und historische Marktdaten. Es gibt eine Python-Bibliothek, die leicht zu integrieren ist.
python
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
key = “dein_api_key”
ts = TimeSeries(key=key, output_format=’pandas’)
Holen der Echtzeitdaten
data, meta_data = ts.get_quote_endpoint(symbol=’AAPL’)
print(data)
3. IEX Cloud: Eine weitere populäre API für Echtzeit- und historische Marktdaten, die über eine Python-Bibliothek zugänglich ist.
python
from iexfinance.stocks import Stock
stock = Stock(“AAPL”, token=”dein_api_key”)
print(stock.get_quote())
Diese Bibliotheken bieten einfache Möglichkeiten, um Echtzeit-Aktienkurse zu überwachen und in eigene Anwendungen zu integrieren.
Echtzeit-Aktienkurse mit Python abrufen (inkl. Beispielcode)
Um Echtzeit-Aktienkurse mit Python abzurufen, kannst du die yfinance Bibliothek verwenden, die sehr beliebt ist und einfach zu bedienen ist. Hier ein Beispiel, wie du dies tun kannst:
Schritt 1: Installation der Bibliothek
Zuerst musst du die yfinance Bibliothek installieren:
pip install yfinance
Schritt 2: Beispielcode zum Abrufen von Echtzeit-Aktienkursen
Hier ist ein einfaches Beispiel, um Echtzeitdaten für eine Aktie (z.B. Apple — AAPL) zu erhalten:
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())
Erklärung:
- yf.Ticker(“AAPL”): Erzeugt ein Ticker-Objekt für Apple (AAPL). Du kannst den Ticker für andere Unternehmen verwenden.
- history(period=”1d”, interval=”1m”): Holt historische Daten für den letzten Tag (1d) mit einem Intervall von einer Minute (1m). Dies ist praktisch für die Echtzeiterfassung von Kursen.
- data.tail(): Gibt die letzten 5 Minuten-Daten aus.
Schritt 3: Erweiterung (Optional)
Wenn du regelmäßig die Daten aktualisieren möchtest, kannst du dies in einer Schleife tun, um zum Beispiel jede Minute die aktuellen Kurse zu bekommen:
pip install yfinance
Hinweis:
- Die yfinance-Daten sind keine echten Echtzeitdaten (wie sie auf Börsenplätzen angezeigt werden), sondern stellen eine Verzögerung von einigen Minuten dar.
- Für präzisere und schnellere Daten könntest du auch APIs wie Alpha Vantage oder IEX Cloud in Betracht ziehen.
Das ist eine einfache Möglichkeit, um Echtzeit-Aktienkurse mit Python zu erfassen.
Zusammenfassung
Wie wäre es damit? Wir haben gezeigt, wie man mit Python Aktienkursdaten in Echtzeit erhält. Durch eine gängige Python-Bibliothek kann jeder ein eigenes Programm zur Abfrage von Aktienkursdaten entwickeln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEchtzeit-Aktienkurse mit Python erhalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
