Python金融大数据分析——第14章 Web集成笔记1

Myth丶恋晨 2022-05-20 07:37 143阅读 0赞

*  第14章 Web集成
    
     *  14.1 Web基础知识
        
         *  14.1.1 ftplib
         *  14.1.2 http.client
         *  14.1.3 requests
     *  14.2 Web图表绘制
        
         *  14.2.1 静态图表绘制
         *  14.2.2 交互式图表绘制
         *  14.2.3 实时图表绘制

# 第14章 Web集成 #

## 14.1 Web基础知识 ##

### 14.1.1 ftplib ###

# 将文件传输到FTP服务器
    import ftplib
    import numpy as np
    
    ftp = ftplib.FTP('quant-platform.com')
    ftp.login(user='***', passwd='***')
    # 生成一个包含随机数据的NumPy ndarray 对象 ， 保存到磁盘作为传输文件
    np.save('./data/array', np.random.standard_normal((100, 100)))
    f = open('./data/array.npy', 'r')
    # 二进制传输, 写人服务器
    ftp.storbinary('STOR array.npy', f)
    # 查看一下FTP服务器的目录
    ftp.retrlines('LIST')
    
    # 反向操作，读取一个远程文件并保存到磁盘
    f = open('./data/array_ftp.npy', 'wb').write
    ftp.retrbinary('RETR array.npy', f)
    # 现在不再需要将文件保存在服务器了，可以删除它：
    ftp.delete('array.npy')
    ftp.retrlines('LIST')
    # 关闭FTP服务器连接
    ftp.close()
    
    # ftpllb可以通过函数FTP_TLS安全连接到FTP服务器。
    # 一旦建立了这样的安全连接，所有其他操作都保持不变
    ftps = ftplib.FTP_TLS('quant-plltform.com')
    ftps.login(user='***', passwd='***')
    ftps.prot_p()
    ftp.retrlines('LIST')
    ftps.close()
    
    # 因为用的比较少，所以没有测试，了解思路就好

### 14.1.2 http.client ###

import http.client as hc
    
    http = hc.HTTPConnection('www.baidu.com')
    http.request('GET', '/')
    resp = http.getresponse()
    resp.status, resp.reason
    # (200, 'OK')
    content = resp.read()
    content[:100]
    # b'<!DOCTYPE html>\r\n<html>\r\n<head>\r\n\t<meta http-equiv="content-type" content="text/html'
    http.close()

### 14.1.3 requests ###

import requests
    
    url = 'http://www.baidu.com'
    response = requests.get(url)
    data = response.content

## 14.2 Web图表绘制 ##

### 14.2.1 静态图表绘制 ###

import tushare as ts
    
    # 中国卫星（600118）股票2014年以来的股票走势
    data = ts.get_k_data('600118', '2014-01-01', ktype='D')
    data.plot(x='date', y='close')

![中国卫星（600118）股票2014年以来的股票走势][600118_2014]

import bokeh.plotting as bp
    
    bp.output_file('E:/project/MyPyTest/python_for_finance/data/600118.html', title='Bokeh Example (Static)')
    
    p = bp.figure(title="line", plot_width=800, plot_height=600)
    
    p.line(
        x=data['date'].astype('datetime64[ns]').values.tolist(),  # x coordinates
        y=data['close'].values.tolist(),  # y coordinates
        color='#0066cc',  # set acolor for the line
        legend='中国卫星'
    )
    bp.show(p)

图像自动在浏览器中打开  
![这里写图片描述][70]

更多关于 bokeh 的例子 参考： [https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html][https_bokeh.pydata.org_en_latest_docs_gallery.html]

### 14.2.2 交互式图表绘制 ###

bokeh 还包括一些交互性元素（“工具”）：  
pan  
支持图表平移（就像用摄影机摇拍）；也就是说， 相对于固定的画框移动图表（包括x和y 坐标）

wheel zoom  
使用鼠标滚轮实现图像缩放  
bοx zoom  
用鼠标标记一个方框实现缩放  
reset  
重置图表的原始／默认视图  
save  
生成可以保存为PNG格式的图表静态（位图）版本

具体的例子参见 [https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html][https_bokeh.pydata.org_en_latest_docs_gallery.html]  
中的 stocks 例子  
![这里写图片描述][70 1]

### 14.2.3 实时图表绘制 ###

在这里我们用随机数代替实时数据，创建一个 bokeh\_test.py：

import bokeh.plotting as bp
    from bokeh.layouts import column
    from bokeh.models import Button
    import time
    import random
    
    p = bp.figure(x_range=(0, 100), y_range=(0, 100))
    r = p.line(
        x=[],  # x coordinates
        y=[],  # y coordinates
        color='#0066cc',  # set acolor for the line
        legend='random'
    )
    
    ds = r.data_source
    
    clicked = False
    
    
    def callback():
        global clicked
        if (clicked):
            return
        else:
            clicked = True
    
        i = 0
        start = time.time()
        # run for 60 seconds
        while (time.time() - start) < 60:
            new_data = dict()
            y = random.randint(0, 100)
            new_data['x'] = ds.data['x'] + [i]
            new_data['y'] = ds.data['y'] + [y]
            ds.data = new_data
            i += 1
            time.sleep(1)
    
    
    button = Button(label="Start")
    button.on_click(callback)
    
    bp.curdoc().add_root(column(button, p))

启动 bokeh服务

E:\\project\\MyPyTest\\python\_for\_finance\\data>**bokeh serve –show bokeh\_test.py**

关于 bokeh服务 参考：[http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user\_guide/server.html][http_bokeh.pydata.org_en_latest_docs_user_guide_server.html]

启动后浏览器会自动打开连接： [http://localhost:5006/bokeh\_test][http_localhost_5006_bokeh_test]

点击网页中的 “Start” 按钮，程序就开始显示实时数字了：  
![这里写图片描述][70 2]

如果想要展示真实的数据，把while循环中的代码变成获取股票、汇率等实时数据的 api 代码即可。

^\_^

[600118_2014]: /images/20220520/ff6fec23636c4ebc8a63938f3b1ebf9e.png
[70]: /images/20220520/bc74fefd55b14c15ab6205c70c754536.png
[https_bokeh.pydata.org_en_latest_docs_gallery.html]: https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html
[70 1]: /images/20220520/2ac763ecf61742318047704d87ea01de.png
[http_bokeh.pydata.org_en_latest_docs_user_guide_server.html]: http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/server.html
[http_localhost_5006_bokeh_test]: http://localhost:5006/bokeh_test
[70 2]: /images/20220520/5aa567bf14a44b6aab01e39f347316dc.png