投資家や経済動向に興味がある人は、株価を毎日チェックするのが面倒な作業であると感じることがよくあります。この時代では、自動リアルタイム監視が役立つでしょう。この記事では、Python を使用してリアルタイムの株価を取得する方法を紹介します。
株価をリアルタイムに取得するための Python ライブラリはありますか?
はい、リアルタイムの株価取得に適した Python ライブラリがいくつかあります。
1. yfinance: このライブラリは Yahoo Finance を使用して、リアルタイムおよび過去の財務データを読み込みます。使い方は簡単です:
パイソン
yfinance を yf
株式のリアルタイム データを取得します
在庫 = yf.Ticker(“AAPL”)
データ = 在庫.履歴(期間=”1d”, 間隔=”1m”)
print(データ)
2. Alpha Vantage: この API は、リアルタイムおよび過去の市場データを提供します。簡単に統合できる Python ライブラリがあります。
パイソン
alpha_vantage.timeseries から TimeSeries をインポート
キー = “your_api_key”
ts = TimeSeries(key=key、output_format=’pandas’)
リアルタイムデータの取得
データ、meta_data = ts.get_quote_endpoint(symbol=’AAPL’)
print(データ)
3. IEX クラウド: Python ライブラリ経由でアクセスできるリアルタイムおよび過去の市場データ用のもう 1 つの人気のある API。
パイソン
iexfinance.stocks から株式をインポート
stock = Stock(“AAPL”, token=”your_api_key”)
print(stock.get_quote())
これらのライブラリは、リアルタイムの株価を監視し、独自のアプリケーションに統合する簡単な方法を提供します。
Python でリアルタイム株価を取得する (サンプルコード付き)
Python を使用してリアルタイムの株価を取得するには、非常に人気があり使いやすい yfinance ライブラリを使用できます。これを行う方法の例を次に示します。
ステップ 1: ライブラリのインストール
まず、yfinance ライブラリをインストールする必要があります:
pip install yfinance
ステップ 2: リアルタイムの株価を取得するサンプルコード
これは、株式のリアルタイム データを取得する簡単な例です (例: 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())
説明:
- yf.Ticker(“AAPL”): Apple (AAPL) の Ticker オブジェクトを作成します。他社のティッカーも使用できます。
- History(period=”1d”, Interval=”1m”): 過去 1 日 (1d) の履歴データを 1 分 (1m) 間隔で取得します。リアルタイムの価格把握に便利です。
- data.tail(): 過去 5 分間のデータを出力します。
ステップ 3: 拡張 (オプション)
データを定期的に更新したい場合は、これをループ内で実行して、たとえば現在の価格を毎分取得できます。
pip install yfinance
注:
- yfinance データは (証券取引所に表示されるような) 本当のリアルタイム データではなく、数分の遅れを表します。
- より正確で高速なデータを得るには、Alpha Vantage や IEX Cloud などの API を検討することもできます。
これは、Python を使用してリアルタイムの株価を取得する簡単な方法です。
まとめ
これはどうでしょうか? Pythonを使用してリアルタイムの株価データを取得する方法を説明しました。一般的な Python ライブラリを使用すると、誰でも株価データをクエリする独自のプログラムを開発できます。
以上がPython でリアルタイムの株価を取得するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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