python动态图假设你在跟踪一只股票的价格变化，数据包含时间和价格。请使用 Plotly 或 Bokeh 库生成一个动态折线图，展示股票价格的实时变化情况。请将代码和输出结果粘贴出来要求每秒钟更新一次价格，模拟一个实时的股票价格展示系统

在Python中，我们可以使用Plotly库创建一个动态的交互式折线图，来模拟股票价格的实时变化。这里我们先安装必要的库，然后编写一个简单的脚本：

首先，确保已经安装了`plotly`和`streamlit`（如果还没有安装的话），如果没有，可以运行以下命令：

pip install plotly streamlit

然后，我们可以开始编写代码：

import plotly.express as px
import time
from datetime import datetime

# 假设这是你的股票价格数据，你可以从API获取实际数据
stock_data = [
    {'time': datetime.now(), 'price': 100},
    # ... 更多的时间点和对应的价格
]

def update_data():
    # 模拟获取新数据（这里我们简单地增加每秒1的价格）
    new_price = stock_data[-1]['price'] + 1
    next_time = datetime.now() + timedelta(seconds=1)
    new_data = [{'time': next_time, 'price': new_price}]
    return new_data

app = st.plotly_chart(
    px.line(stock_data, x='time', y='price'),
    use_container_width=True,
)

while True:
    new_data = update_data()
    app.add_rows(new_data)  # 更新数据
    time.sleep(1)  # 等待1秒

在这个脚本中，我们首先导入所需的库，然后创建一个基础的股票价格折线图。`update_data()`函数用于模拟每秒钟获取新的股票价格并添加到图表上。`st.plotly_chart`用于显示初始的静态图表，而`add_rows`则在循环中不断更新数据。

注意：这只是一个基本的示例，实际上创建真实的动态股票价格模拟需要连接到实时数据源，并且可能需要处理网络延迟等问题。此外，`timedelta`是`datetime`模块的一部分，代表时间差。