AttributeError：'str‘对象没有属性'_historical_klines’

Question

我是全新的编码机器人和编码在总体上。我为初学者复制了一个简单的机器人教程。其中的一部分是为了获取密码股票的历史数据：

def gethourlydata(symbol):
    frame = pd.DataFrame(Client.get_historical_klines(symbol,
                                                      '1hr',
                                                      'now UTC',
                                                      '25 hours ago UTC'))
    frame = frame.iloc[:,:5]
    frame.columns = ['Time','Open','High','Low','Close']
    frame[['Open','High','Low','Close']] = frame[['Open','High','Low','Close']].astype(float)
    frame.Time = pd.to_datetime(frame.Time, unit='ms')
    return frame

首先，我不得不输入一个start_str，因为它应该是失踪的。我这样做了，执行了'BTCUSDT‘的函数，得到了如下结果：

    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_1473/2916929938.py in <module>
----> 1 df = gethourlydata('BTCUSDT')

/tmp/ipykernel_1473/2893431243.py in gethourlydata(symbol)
      3                                                       '1hr',
      4                                                       'now UTC',
----> 5                                                       '25 hours ago UTC'))
      6     frame = frame.iloc[:,:5]
      7     frame.columns = ['Time','Open','High','Low','Close']

~/.local/lib/python3.7/site-packages/binance/client.py in get_historical_klines(self, symbol, interval, start_str, end_str, limit, klines_type)
    930 
    931         """
--> 932         return self._historical_klines(symbol, interval, start_str, end_str=end_str, limit=limit, klines_type=klines_type)
    933 
    934     def _historical_klines(self, symbol, interval, start_str, end_str=None, limit=500,

AttributeError: 'str' object has no attribute '_historical_klines'

我尝试过许多不同的方法，例如定义“self”、“klines”等，但仍然出现了一些错误。我要做的就是向自己证明我至少可以在我的笔记本上运行一个机器人。

有人能帮上忙吗?或者至少给点建议？

谢谢!

Answer 1

您首先必须初始化客户端。

试试这个-

from binance.client import Client
my_client = Client("","") # for this operation you dont need to use keys
my_client.get_historical_klines((symbol,'1hr','now UTC','25 hours ago UTC'))