Я пытался работать над проектом человека (прогнозы на фондовом рынке) для школы, когда Google снова начал действовать снова...
Я понимаю, что Google Finance был полным мусором в прошлом году, но до сих пор он все еще работал немного вверх. Я получил ошибку при первом запуске кода, хотя вчера он работал хорошо.
Поэтому я попробовал запустить образец кода с фактической страницы библиотеки: https://pypi.org/project/googlefinance.client/
!pip install googlefinance.client
from googlefinance.client import get_price_data, get_prices_data, get_prices_time_data
# Dow Jones
param = {
'q': ".DJI", # Stock symbol (ex: "AAPL")
'i': "86400", # Interval size in seconds ("86400" = 1 day intervals)
'x': "INDEXDJX", # Stock exchange symbol on which stock is traded (ex: "NASD")
'p': "1Y" # Period (Ex: "1Y" = 1 year)
}
# get price data (return pandas dataframe)
df = get_price_data(param)
print(df)
params = [
# Dow Jones
{
'q': ".DJI",
'x': "INDEXDJX",
},
# NYSE COMPOSITE (DJ)
{
'q': "NYA",
'x': "INDEXNYSEGIS",
},
# S&P 500
{
'q': ".INX",
'x': "INDEXSP",
}
]
period = "1Y"
# get open, high, low, close, volume data (return pandas dataframe)
df = get_prices_data(params, period)
print(df)
и до сих пор
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-df3429694fd0> in <module>()
9 }
10 # get price data (return pandas dataframe)
---> 11 df = get_price_data(param)
12 print(df)
13
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/googlefinance/client.py in get_price_data(query)
13 cols = price.split(",")
14 if cols[0][0] == 'a':
---> 15 basetime = int(cols[0][1:])
16 index.append(datetime.fromtimestamp(basetime))
17 data.append([float(cols[4]), float(cols[2]), float(cols[3]), float(cols[1]), int(cols[5])])
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'nd ...</span><br></div></div><div class="g"><h3 class="r"><a href="/url?q=https://en.wikipedia.org/wiki/DJI_(company)&sa=U&ved=0ahUKEwiB-e_gjMzcAhUpwlkKHTTUC74QFghGMAw&usg=AOvVaw1ugw
кто-нибудь сталкивается с этим раньше и знает, что неправильно или как его исправить?
Или, по отдельному поводу, знает ли кто-нибудь хорошую альтернативу Google Finance?
Это была проблема с примером кода. Если вы перейдете на главную страницу GitHub, вы получите последнюю версию - даже небольшие обновления.
Я слегка изменил client.py
и не имел проблем с выходом.
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import requests
from datetime import datetime
import pandas as pd
def get_price_data(query):
r = requests.get(
"https://finance.google.com/finance/getprices", params=query)
lines = r.text.splitlines()
data = []
index = []
basetime = 0
for price in lines:
cols = price.split(",")
if cols[0][0] == 'a':
basetime = int(cols[0][1:])
index.append(datetime.fromtimestamp(basetime))
data.append([float(cols[4]), float(cols[2]), float(
cols[3]), float(cols[1]), int(cols[5])])
elif cols[0][0].isdigit():
date = basetime + (int(cols[0]) * int(query['i']))
index.append(datetime.fromtimestamp(date))
data.append([float(cols[4]), float(cols[2]), float(
cols[3]), float(cols[1]), int(cols[5])])
return pd.DataFrame(data, index=index, columns=['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'])
def get_closing_data(queries, period):
closing_data = []
for query in queries:
query['i'] = 86400
query['p'] = period
r = requests.get(
"https://finance.google.com/finance/getprices", params=query)
lines = r.text.splitlines()
data = []
index = []
basetime = 0
for price in lines:
cols = price.split(",")
if cols[0][0] == 'a':
basetime = int(cols[0][1:])
date = basetime
data.append(float(cols[1]))
index.append(datetime.fromtimestamp(date).date())
elif cols[0][0].isdigit():
date = basetime + (int(cols[0]) * int(query['i']))
data.append(float(cols[1]))
index.append(datetime.fromtimestamp(date).date())
s = pd.Series(data, index=index, name=query['q'])
closing_data.append(s[~s.index.duplicated(keep='last')])
return pd.concat(closing_data, axis=1)
def get_open_close_data(queries, period):
open_close_data = pd.DataFrame()
for query in queries:
query['i'] = 86400
query['p'] = period
r = requests.get(
"https://finance.google.com/finance/getprices", params=query)
lines = r.text.splitlines()
data = []
index = []
basetime = 0
for price in lines:
cols = price.split(",")
if cols[0][0] == 'a':
basetime = int(cols[0][1:])
date = basetime
data.append([float(cols[4]), float(cols[1])])
index.append(datetime.fromtimestamp(date).date())
elif cols[0][0].isdigit():
date = basetime + (int(cols[0]) * int(query['i']))
data.append([float(cols[4]), float(cols[1])])
index.append(datetime.fromtimestamp(date).date())
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=[
query['q'] + '_Open', query['q'] + '_Close'])
open_close_data = pd.concat(
[open_close_data, df[~df.index.duplicated(keep='last')]], axis=1)
return open_close_data
def get_prices_data(queries, period):
prices_data = pd.DataFrame()
for query in queries:
query['i'] = 86400
query['p'] = period
r = requests.get(
"https://finance.google.com/finance/getprices", params=query)
lines = r.text.splitlines()
data = []
index = []
basetime = 0
for price in lines:
cols = price.split(",")
if cols[0][0] == 'a':
basetime = int(cols[0][1:])
date = basetime
data.append([float(cols[4]), float(cols[2]), float(
cols[3]), float(cols[1]), int(cols[5])])
index.append(datetime.fromtimestamp(date).date())
elif cols[0][0].isdigit():
date = basetime + (int(cols[0]) * int(query['i']))
data.append([float(cols[4]), float(cols[2]), float(
cols[3]), float(cols[1]), int(cols[5])])
index.append(datetime.fromtimestamp(date).date())
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=[
query['q'] + '_Open', query['q'] + '_High', query['q'] + '_Low', query['q'] + '_Close', query['q'] + '_Volume'])
prices_data = pd.concat(
[prices_data, df[~df.index.duplicated(keep='last')]], axis=1)
return prices_data
def get_prices_time_data(queries, period, interval):
prices_time_data = pd.DataFrame()
for query in queries:
query['i'] = interval
query['p'] = period
r = requests.get(
"https://finance.google.com/finance/getprices", params=query)
lines = r.text.splitlines()
data = []
index = []
basetime = 0
for price in lines:
cols = price.split(",")
if cols[0][0] == 'a':
basetime = int(cols[0][1:])
date = basetime
data.append([float(cols[4]), float(cols[2]), float(
cols[3]), float(cols[1]), int(cols[5])])
index.append(datetime.fromtimestamp(date))
elif cols[0][0].isdigit():
date = basetime + (int(cols[0]) * int(query['i']))
data.append([float(cols[4]), float(cols[2]), float(
cols[3]), float(cols[1]), int(cols[5])])
index.append(datetime.fromtimestamp(date))
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=[
query['q'] + '_Open', query['q'] + '_High', query['q'] + '_Low', query['q'] + '_Close', query['q'] + '_Volume'])
prices_time_data = pd.concat(
[prices_time_data, df[~df.index.duplicated(keep='last')]], axis=1)
return prices_time_data
отрывок
params = {
'q': ".DJI", # Stock symbol (ex: "AAPL")
'i': "86400", # Interval size in seconds ("86400" = 1 day intervals)
# Stock exchange symbol on which stock is traded (ex: "NASD")
'x': "INDEXDJX",
'p': "1Y" # Period (Ex: "1Y" = 1 year)
}
df = get_price_data(params)
print(df)
Выход
Объем открытого максимума... Закрыть
328405532 2017-08-01 15:00:00 21961,42 21990,96... 21963,92
328405532 2017-08-02 15:00:00 22004.36 22036.10... 22016.24
336824836 2017-08-03 15:00:00 22007,58 22044,85... 22026,10
278731064 2017-08-04 15:00:00 22058.39 22092.81... 22092.81
253635270 2017-08-07 15:00:00 22100.20 22121.15... 22118.42
213012378 2017-08-08 15:00:00 22095.14 22179.11... 22085.34
За последние 48 часов или около того ".INX"
не обновлялся на моих листах Google. .DJI
и .IXIC
по - прежнему обновления, хотя я думаю, что один из них не был на некоторое время в последнее время.
nd ...</span><br></div></div><div class="g"><h3 class="r"><a href="/url?q=https://en.wikipedia.org/wiki/DJI_(company)&sa=U&ved=0ahUKEwiB-e_gjMzcAhUpwlkKHTTUC74QFghGMAw&usg=AOvVaw1ugw
определенно не является целым числом. Мне кажется, что данные неверны Не могли бы вы опубликовать необработанные данные, которые вы получите от Google?