Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Echtzeit-Aktienkurse mit Python erhalten

Echtzeit-Aktienkurse mit Python erhalten

Nov 16, 2024 am 05:41 AM

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
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

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())
Nach dem Login kopieren

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
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

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!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - So erhalten und verwenden Sie Royal Keys
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Fusionssystem, erklärt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1675
14
PHP-Tutorial
1278
29
C#-Tutorial
1257
24
Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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 vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

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

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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

See all articles