- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏一行数据
4行Python代码实时获取股市数据
最近股市特别火，正在学/学会Python的读者想尝试一下股市交易或者练练项目，获取数据便必不可少。这不，行哥给大家介绍一个专门获取股市数据的方法，有了数据之后数据分析、机器学习还不赶紧跑起来？ 毕竟这社会毒打实践课经历一次就少一次 社会毒打实践课 Tushare介绍 获取token值 数据获取-以茅台为例 1.初始化 2.股票列表 3.上市公司基本信息 4.日线行情 5.其它数据 最后 Tushare 主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上 token值获取方式如下 1、登录成功后，点击右上角->个人主页 2、 在“用户中心”中点击“接口TOKEN” 3、 可以点击右侧复制按钮复制token 4、或者点击右侧睁开眼睛来获取token明文，复制并保存 .SH", exchange='SSE', fields='ts_code,chairman,manager,secretary,reg_capital,setup_date,province') 4.
4.3K40发布于 2020-07-14 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（4）——Greenplum安装部署
100台以上的集群，可以考虑增加Master的网络带宽为4个万兆口做mode4的链路聚合。 4. 行开销：在常规堆表中，每行数据有24字节的行开销，AO表只有4字节的行开销。 列开销：对于数据值本身，与每个属性值关联的大小取决于所选的数据类型。一般来说，希望使用尽可能小的数据类型来存储数据。 软件版本如表4-4所示。 Greenplum数据库使用的数据盘不需要在安装操作系统时配置（表4-5中未列出数据盘），可以在装好操作系统之后，在准备安装部署Greenplum数据库时再统一按照文件系统挂载要求进行配置。 一个数据库角色有很多属性，用以定义该角色可以在数据库中执行的任务，或者具有的系统权限。表4-9描述了有效的角色属性。
2.9K31编辑于 2021-12-07 - 来自专栏华章科技
什么是大数据「实时流计算」？深度解析它的4大应用及4个特点
通过实时流计算技术，在秒级甚至亚秒级，对用户信用和欺诈风险做出判定，在保证可控风险的同时，提供良好的用户体验，进一步提高现金贷产品整体的竞争力。 4. 现代推荐系统（见图1-4）背后越来越多地出现了实时流计算技术的影子，通过实时分析从用户手机上收集而来的行为数据，发掘用户的兴趣、偏好，给用户推荐可能感兴趣的内容或商品。 ▲图1-4 基于Spark Streaming的实时零售推荐系统 这里只是简单地列举了几个流计算技术使用的场景。 实时流计算技术的处理对象是实时流数据。尽管实时流数据的来源千变万化、丰富多彩，但归纳起来，实时流数据通常具有实时性、随机性、无序性和无限性。 1. 4. 无限性 流数据是一种随时间无限增长的数据序列。这是流数据和批数据最本质的区别。批数据在每次处理时数据量是有限的，而流数据没有“每次”的概念，它总在不断产生，无穷无尽。
1.7K11发布于 2020-03-16 - 来自专栏写代码和思考
SRS(简单实时视频服务) 笔记（4）- 截图
这个服务可以接收来自 SRS 的HTTP回调 2、启动SRS， 3、当客户端发布流时SRS触发回调事件 on_publish，on_unpublish ，会发送 HTTP请求到第一步的“HTTP服务” 4、 4. 参考 https://gitee.com/winlinvip/srs.oschina/wikis/v4_CN_Snapshot?sort_id=3298613
1.8K20发布于 2021-05-10 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（5）——实时数据同步
自动切换 5.6.5 实时CDC 5.6.6 消费延迟监控 小结 构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据，即ETL过程中的Extract部分。 时间戳和基于序列的数据抽取一般适用于批量操作，不适合于实时场景下的数据抽取。 有些方案通过高频率扫描递增列的方式实现准实时数据抽取。 本篇介绍的两种实时数据同步方案都是使用开源组件完成类似功能。 (4 rows) MySQL中的数据变化被实时同步到Greenplum中。
4.6K30编辑于 2021-12-17 - 来自专栏大数据和云计算技术
大数据应用--实时路况数据
现在手机上装个导航软件，如高德地图，百度地图等等都有实时路况显示，导航和道路规划可以根据实时路况来实施，从而动态躲避拥堵，为出行节省时间，为了显示实时路况就必须有路况数据，今天来说下实时数据的获取方法。 一般来说有以下几种典型数据来源获取方法： 1、实时路况数据最主要的收集方式，还是浮动车。这个浮动车包括出租车、长途客车、物流车辆等等，其中主力就是在城市市区里活动的出租车。 理论上浮动车的数量越多，数据的准确率也就越高。北京、上海这些大城市的实时路况数据要比其他城市的更为准确，原因就是大城市出租车的数量多，统计也更为精准。 4、UGC模式(User Generated Content)：通过用户自行上报或是收集用户位置信息方式获取所需数据，如路况、导航软件等在运动过程中定时将自己的位置、速度、方向等信息发送到数据处理中心 由于采集实时路况数据投入巨大，因此进入门槛也较高，目前能够提供此数据的供应商主要有高德、世纪高通、掌城科技以及九州联宇，根据官方发布数据，高德的实时路况可覆盖63个城市，世纪高通34家，另外两家也均在30
2.1K70发布于 2018-03-08 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（6）——实时数据装载
创建实时装载规则 6.3.4 启动实时装载 6.3.5 测试 1. 生成测试数据 2. 对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为： 1. 要实现数据的实时装载，同样也需要有个程序能实时捕获数据变化，并自动触发执行ETL逻辑。在数据库中，能做这件事的首先一定是想到触发器。 假设有一个维度表包含c1，c2、c3、c4四个字段，c1是代理键，c2是业务主键，c3使用SCD1，c4使用SCD2。源数据从1、2、3变为1、3、4。 如果先处理SCD2，后处理SCD1，则数据的变化过程是先新增一条记录2、1、2、4，再把1、1、2、3和2、1、2、4两条记录变为1、1、3、3和2、1、3、4。
3.1K20编辑于 2021-12-29 - 来自专栏全栈程序员必看
实时数据库 内存数据库_实时数据库产品
这是一款实时和嵌入式软件，用来管理持续增长的复杂数据，来支持高级应用的特性。 性能和可靠性，更短的产品开发周期等需求，驱使开发者在他们的设计中，考虑采用经验证的、成熟的商业数据库系统组件来，来满足应用层的这些需求。 McObject公司的eXtremeDB嵌入式数据库系列产品是将高性能、稳定性和简单易用性等特性同时融入了工业基的数据库引擎。 了解eXtremeDB产品系列或eXtremeDB特性。 • 最快的内存数据库， • 几乎牢不可破：了解我们如何避免数据库破坏 • 多种应用接口： 两种 SQL， 两种更快的原始接口 • 非常灵活的数据存储：内存式、磁盘式或混合式 • 高可用性–组合选项 多种索引支持 • 极小尺寸和极小的内存消耗 eXtremeDB内存实时数据库把优异的性能、可靠性和开发效能与高效的实时数据库引擎完美结合。
3.1K10编辑于 2022-11-04 - 来自专栏全栈程序员必看
python 股票实时数据接口_股票行情实时数据接口
如果要获得实时的股票数据，可以考虑使用新浪股票提供的接口获取数据。 上市公司基本信息4. 日线行情5. 其它数据最后tushare介绍tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。 实时行情接口有些是需要购买，但历史数据没有很高的时效性，可以找到不少免费的。 备注：返回值说明… 数据层优化: 自选股产品本来就是数据驱动的产品，而且要求数据实时性很高，在开盘的时候页面股票数据实时更新 优化 1：setdata 函数用于将数据从逻辑层…优化3：小程序并发请求数不超过 优化4：小程序关于登录态与移动应用和… 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126832.html原文链接：https://javaforall.cn
23.1K21编辑于 2022-07-23 - 来自专栏媒矿工厂
4K4D：对4K分辨率实现实时4D视角合成
对这项技术的实用性至关重要的是它能够以高保真度实时渲染，使其能够应用于VR/AR、体育广播和艺术表演。最近，隐式神经表示在通过可微分渲染从 RGB 视频重建动态 3D 场景方面取得了巨大成功。 基于4K4D，作者还开发了一种可微分深度剥离算法，该算法利用硬件光栅化器实现了前所未有的渲染速度。 算法 给定一个捕捉动态 3D 场景的多视图视频，本文的目标是重建目标场景并实时进行新视图合成。 实验 比较实验 我们在多个广泛使用的多视图数据集上训练和评估 4K4D，包括 DNA-Rendering、ENeRF-Outdoor、NHR和Neural3DV。 在 Neural3DV 数据集上的定性和定量比较结果如图 4 和图 5 中的表所示。 图4 在 Neural3DV 数据集上的定性比较：分辨率为 1352\times 1224 图5 在 Neural3DV 数据集上的定量比较：分辨率为 1352\times 1224 消融实验 消融实验在
1.3K60编辑于 2023-11-02 - 来自专栏人云亦云
实时大数据开发实践
接下来我会详细给大家介绍几个大数据框架，尤其是实时大数据框架，一些主要的实现细节以及原理等。 大数据起源 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文。 自此，大数据处理框架的历史大幕正式的缓缓拉开。 大数据架构 ? 刚才说了谷歌的三驾马车，说到实时大数据，我们一般把消息队列、大数据框架、底层持久化这三部分称为实时大数据架构的三驾马车。 Apache Storm是一种侧重于低延迟的流处理框架，它可以处理海量的接入数据，以近实时方式处理数据。Storm延时可以达到亚秒级。 Topology：storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。 Spout：在一个topology中产生源数据流的组件。 我们所在风控组，主要使用了实时大数据框架完成了如图业务场景，使用架构如图所示。
1.6K61发布于 2018-12-24 - 来自专栏流媒体技术
数据实时反馈技术
其实不知道怎么起这个标题，这是一个这样的场景，在开发后台管理系统，尤其是实时监控系统的时候，往往需要展示数据的不断更新变化。常用的技术就是轮询，或者使用websocket进行长连接实时通讯。 http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/05/server-sent_events.html 本文将结合Node.js、SSE、Koa、Pm2、Rxjs技术来实现一个优雅的数据实时反馈的开发技术 到目前为止，从服务端出发到浏览器端，数据实时更新是很简单了，但还差最后的开发体验，就是如何将服务器端的数据实时“推送”到带有http-event-stream的请求中去呢？ 一种简单的方法，就是当得到来自客户端的SSE请求的时候，启动一个定时器，在定时器里面去获取数据库或者内存中的数据，然后再发送给客户端。 进阶 定时获取数据有许多局限性，真实场景中，我们往往需要在事件发生的时候及时广播数据到监控前台，而且有些数据并非保存在某地待你去获取的。那么我就需要建立一个数据源到Koa控制器中间的管道。
1.4K20编辑于 2022-07-28 - 来自专栏无人驾驶感知
【python】处理实时数据
前言 实时语音识别、实时监控检测状态等等。你是不是在处理离线数据时得心应手，而在面对实时的数据处理的时候会不知所措？ 时序在智能制造领域是个非常重要的指标，在线实时检测是优势与趋势。 一、实时数据输入 1.1、队列模拟实时数据 由于每个人在通讯过程中，实时获取的数据方式不同。下面构造数据模拟通讯数据实时输入。 data in list1: q.put(data) print(q.get()) 1.2、获取实时数据类 import threading class GetDataThread 2.1、保存实时数据 保存数据是为了离线进行分析。 __init__() # 用csv数据模拟实时获取到的数据，实际情况是根据通讯或者其他方式获取到数据。
52710编辑于 2024-02-05 - 来自专栏ccf19881030的博客
C#使用OpenCvSharp4库读取电脑摄像头数据并实时显示
Windows下安装OpenCvSharp4库的描述，如下图所示： 二、C#使用OpenCvSharp4库读取电脑摄像头数据并实时显示 1、使用VS2022创建一个C# .Net控制台程序，项目命名为 OpenCVExample 2、安装OpenCvSharp4库 安装OpenCvSharp4和OpenCvSharp4.runtime.win两个NuGet包，或者直接安装OpenCvSharp4.Windows 4、C#使用代码-使用OpenCvSharp4库读取电脑摄像头数据并实时显示 相关示例代码如下： using OpenCvSharp; using System; namespace OpenCVExample { public class Program { ///
/// 从摄像头实时读取每帧图像，并实时显示 /// </ // 抓取和解码，返回下一帧 { Cv2.ImShow("video Result", frame); // 显示当前帧的图像数据 4.2K00编辑于 2024-05-24 - 来自专栏用户6811391的专栏
Python 如何实时绘制数据
实时绘制学习 结合着实例代码和演示效果，我们可以看到有如下不同实时展示模式： 模式1: 从 0 开始固定 x 轴数值范围，数据在该范围内向左移动展示 模式2: 数据带着 x 轴坐标一起向左移动展示 模式 3: 固定 x 轴数值右侧范围到 0，数据左移展示 模式4: 左侧固定从 0 开始，数据累积展示 模式5: 数据范围右侧截止到 0，但仍可查看大于 0 范围 2.1 模式1: 固定 x 范围，左移展示数据 2.1.3 写成 PlotWidget 形式 总结下模式 1 的原理：x 坐标数据不变化，对应的 y 数据设置个左移变换的函数，计时器信号绑定该左移数据的函数，把 y 数据能实时设置到图中即可。 2.2.3 写成 PlotWidget 形式 总结下模式 2 的原理：y 数据与模式1相同，设置左移变换的函数，计时器信号绑定该左移数据的函数，把 y 数据能实时设置到图中；x 数据则通过 setPos 小结 今天先只简单整理这两个较简单的实时绘制模式，给定的代码中数据是用的随机正态分布数据，我们结合着模式 1 和 2 的实例代码来分析其原理算法来仿写了常用版本的代码。
4.2K21发布于 2020-08-06 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
中间件系列：4 探索 Flink：大数据实时处理的得力框架
Flink 的使用场景 事件驱动型根据实时事件流触发计算等，实现即时响应。 像反欺诈检测，实时分析交易行为识别异常； 业务流程监控，追踪订单、物流状态触发操作； 实时告警，检测服务器攻击等异常情况。 数据分析型从数据流提取有价值信息，支持实时决策与报表生成。 比如电商大促的 GMV 实时统计、用户行为分析优化产品策略、物联网数据分析实现设备监控与维护。 特点是流批一体、查询灵活。 数据管道型持续传输、转换数据，构建实时流转链路。 例如实时 ETL 清洗数据写入数据仓库，跨系统数据同步，动态表更新。 特点是持续流处理、高吞吐。 具体的例子： 事件驱动型：需即时响应的场景（如风控、监控） 数据分析型：需实时洞察的场景（如大屏、用户分析） 数据管道型：需持续数据流转的场景（如数仓建设） Flink 的核心特性 1. 精确一次语义：通过 Checkpoint 机制确保故障恢复数据一致，结合 Savepoint 实现版本控制。 4. 事件时间语义：支持多种时间概念，通过 Watermark 机制管理延迟。 5.
48310编辑于 2025-07-01 - 来自专栏带你回家
股票实时数据接口
Sina股票实时数据接口 eg：http://hq.sinajs.cn/list=sh600389 返回GB2312编码的内容： var hq_str_sh600389 ，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。 0：”大秦铁路”，股票名字； 1：”27.55″，今日开盘价； 2：”27.25″，昨日收盘价； 3：”26.91″，当前价格； 4：”27.55″，今日最高价； 5：”26.20″，今日最低价； 6： 腾讯的实时股票接口： http://qt.gtimg.cn/r=0.8409869808238q=s_sz000559,s_sz000913,s_sz002048,s_sz002085,s_sz002126 ,s_sz002284,s_sz002434,s_sz002472,s_sz002488 r为随机数 网易的实时股票接口： http://api.money.126.net/data
30.3K32发布于 2019-11-07 - 来自专栏纳米体育数据
纳米数据足球篮球实时数据，实时更新比赛比分数据，体育数据接口api
版权声明：本文为CSDN博主「NamiData」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
1.3K60编辑于 2022-10-19 实时数据有哪些特点？企业该如何管理好实时数据？
这个日常场景，其实正说明了企业对数据的要求，已经从“事后看”变成了“当下看”。说白了，大家越来越依赖“实时数据”来做判断和行动。今天，我就想和你实实在在地聊聊“实时数据”。 第一部分：实时数据，究竟“特”在哪里？“实时数据”听起来很简单，但里面的门道比想象的多。它不只是“刚出炉的数据”，更代表了一种状态——从数据产生到被我们使用，中间的时间延迟极短。 第二部分：管好实时数据，企业需要构建的四大能力摸清了实时数据的这些“脾气”，我们就会明白，用以前管批量数据的老办法来对付它，肯定行不通。 实时数据存储：数据被实时处理完后，得能让人快速地查询和访问。传统的关系型数据库（比如MySQL）主要是为磁盘存储和稳定查询优化的，可能扛不住高并发的实时写入和频繁查询。 可实时查询的明细数据：把最新的、需要被随时查到单条状态的数据（比如一笔订单的最新状态、一辆车的实时位置），写入像Redis这样速度极快的存储，或者支持实时更新的数据库里，供前端的API来调用。
26410编辑于 2025-12-29- 来自专栏Tapdata
企业数据现状分析：为什么需要实时数据？如何高效挖掘实时数据价值？
本期分享将从企业当前的实时场景需求出发，围绕以下几个要点，具体解析实时数据的内涵与新时期的方案选择： 回顾当下企业的数据现状 介绍已有的实时数据集成场景 盘点常用的实时数据集成架构和中间件 新老数据集成架构的技术对比 这也是高端零售行业特别关注数据实时性的重要原因。 产能之于制造业；销量之于零售业——结论就是，实时数据，切实关乎企业的生死存亡。 已知：实时场景普遍存在，对实时数据的需求很明确，挖掘并充分利用实时数据来创造价值的目标也非常清晰。在这样的背景下，我们要做的就是优化调整中间的实现过程。 实时数据平台的核心技术路线 在推进新方案落地的过程中，我们在技术层面遇到了如下四点挑战： 基于 WAL 日志的实时异构同步（实时异构同步的 CDC 能力） 数据开发建模 中央化存储 数据发布 API 核心技术：异构数据实时复制 如上图所示，Connector 层是数据实时同步的第一步，数据源不同，Connector 也不同。
1.8K10编辑于 2022-12-06
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号