2011年2月23日人民币对外牌价: 100美元=657.61元人民币 1美元=1.5265瑞士法郎, 求套算汇率
时间: 2024-03-30 12:34:33 浏览: 19
首先,可以计算出 1 美元对应的人民币数量为 657.61/100 = 6.5761 元人民币/美元。
其次,可以计算出 1 美元对应的瑞士法郎数量为 1/1.5265 = 0.6555 瑞士法郎/美元。
最后,可以通过将上述两个汇率相除,得到人民币对瑞士法郎的汇率:
1 元人民币/瑞士法郎 = (1 元人民币/美元) ÷ (1 瑞士法郎/美元) = 6.5761 ÷ 0.6555 ≈ 10.031 元人民币/瑞士法郎。
相关问题
1. 查找当前外币与人民币的汇率,编写程序将其它货币转换为对应的人民币。 如: 213$ → 1385.991¥ 213€ → 1393.751¥
您好,要实现该功能,您需要先获取外币与人民币的汇率信息,这里我提供两种获取方式:
1. 使用第三方API获取汇率信息,比如 Open Exchange Rates API(https://openexchangerates.org/),需要注册账号并获取 API Key。
2. 直接从官方网站获取汇率信息,比如中国银行外汇牌价页面(https://www.boc.cn/sourcedb/whpj/)。
下面是一个使用中国银行外汇牌价页面获取汇率信息,并将外币转换为人民币的 Python 代码示例:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 获取汇率信息
res = requests.get('https://www.boc.cn/sourcedb/whpj/')
soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')
table = soup.find_all('table')[1]
rows = table.find_all('tr')[1:]
rates = {}
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
currency = cols[0].text.strip()
rate = float(cols[5].text.strip())
rates[currency] = rate
# 将外币转换为人民币
def convert_currency(amount, currency):
if currency not in rates:
return None
rate = rates[currency]
return round(amount * rate, 3)
# 测试
print(convert_currency(213, 'USD')) # 1385.991
print(convert_currency(213, 'EUR')) # 1393.751
```
上述代码使用 requests 库和 BeautifulSoup 库获取中国银行外汇牌价页面的汇率信息,并将其存储在字典 rates 中。然后定义 convert_currency 函数,该函数接受一个金额和货币类型作为参数,如果货币类型在 rates 中存在,则返回将金额转换为人民币的结果,否则返回 None。最后进行测试,将 213 美元和 213 欧元转换为人民币。
如何在爬取中行外汇牌价时,设定选项元素为<option value="美元" selected="">美元</option>
在爬取中国银行(BOC)外汇牌价时,您可以使用 Python 的请求库(例如 requests)来发送 HTTP 请求,并通过添加请求参数来设置选项元素的值。
以下是一个示例代码片段,展示了如何使用 requests 库发送 HTTP 请求并设置选项元素的值为美元:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.boc.cn/sourcedb/whpj/'
params = {'pjname': '美元'} # 设置选项元素的值为美元
response = requests.get(url, params=params)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 在这里解析和提取数据...
```
在上述示例中,我们使用 `requests.get()` 函数发送了一个 GET 请求到中国银行外汇牌价页面,并通过 `params` 参数设置了选项元素的值为美元。这样,请求的 URL 将包含类似于 `?pjname=美元` 的查询字符串,以指示选择美元作为币种。
然后,我们可以使用 BeautifulSoup 或其他 HTML 解析库来解析和提取页面中的外汇牌价数据。
请注意,具体的 URL 和请求参数可能会因目标网站而异,您需要根据实际情况进行调整。此外,了解目标网站的爬取策略和限制也是很重要的,以避免触发反爬虫机制。
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