Onepy_trader 2.2:Python交易开发库发布

版权申诉
0 下载量 2 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 28KB GZ 举报
资源摘要信息:"Onepy_trader-2.2.tar.gz是一个Python库资源包,属于Python编程语言范畴。该资源包的全名为Onepy_trader-2.2,是一个官方提供的资源。根据提供的描述信息,可以通过一个网络链接(***)查看具体的安装方法。" 知识点详细说明: 1. Python库:Python库是Python编程语言的模块化扩展,为特定的功能提供代码实现。库通常包含了预编译好的文件,可以直接在Python程序中导入使用,极大地简化了开发流程,避免了重复造轮子的工作。Python库广泛应用于数据分析、网络编程、科学计算、人工智能、图形用户界面设计等多个领域。 2. Python语言特点:Python是一种高级编程语言,以其简洁的语法和强大的功能而闻名。它支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进来定义代码块,而非大括号或关键字)。这些特性使得Python成为初学者学习编程的首选语言,同时也受到专业开发者的青睐。 3. Onepy_trader库功能:虽然给出的资源信息中没有提供Onepy_trader库的具体功能描述,但根据资源名称中的“trader”可以推测,这个库可能与交易相关,可能是一个用于股票、期货或其他金融产品交易的自动化交易平台。在金融领域,Python因其丰富的数据处理能力和强大的数学计算库(如NumPy、pandas)而被广泛使用,这些库可以帮助开发量化交易策略、风险评估模型和市场分析工具等。 4. 安装方法:通常,一个Python库的安装可以通过多种方式完成,最常见的是使用Python自带的包管理工具pip进行安装。pip可以下载指定的库并自动处理库之间的依赖关系。给出的安装方法链接指向了一个网络博客文章,提供了详细的步骤说明,用户通过阅读该文章可以获得安装Onepy_trader库的具体指导。 5. 官方资源:资源来源标明为官方,这通常意味着用户可以获取到最新且最稳定的版本,官方资源一般会保证质量和安全,减少因使用第三方非官方资源可能导致的安全隐患。 6. 文件压缩包:Onepy_trader-2.2是一个压缩包文件,以.tar.gz格式结尾,表明它是一个由tar工具打包并用gzip工具压缩过的文件。在Unix/Linux系统中,tar命令常用于将多个文件和目录打包成一个文件,而gzip用于压缩文件,以减少存储空间并提高传输效率。用户需要在安装之前先解压这个压缩包,解压后才能使用该库。 综上所述,Onepy_trader-2.2是一个专门针对Python语言开发的交易类库,属于较为专业的领域应用。用户在安装此类库时,需要确保其开发环境配置正确,尤其是Python版本与库要求的版本相匹配。此外,阅读官方文档或者权威博客文章来获取准确的安装和使用指南是非常必要的,以确保库可以正常工作并达到预期效果。

2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

2023-06-09 上传