使用Python读取本地行情csv文件,做出web网页画出K线图实现案例

简介: 【5月更文挑战第4天】使用Python绘制K线图的步骤:1) 安装pandas, matplotlib和Flask;2) 用pandas读取CSV文件并处理数据;3) 创建Flask应用,渲染包含K线图数据的HTML;4) 编写HTML,使用ECharts库绘制K线图。

要使用Python读取本地行情CSV文件,并使用Web框架绘制K线图,你可以按照以下步骤进行操作:

步骤 1:安装必要的库
首先,确保你已经安装了以下库:

pandas:用于读取和处理CSV文件。
matplotlib:用于绘制K线图。
Flask:用于构建Web应用程序。
你可以使用以下命令来安装这些库:

pip install pandas matplotlib flask
步骤 2:读取CSV文件并处理数据
创建一个Python脚本(例如data_processing.py),使用pandas库读取本地的行情CSV文件,并对数据进行处理。以下是一个简单的示例:

python
import pandas as pd

读取CSV文件

data = pd.read_csv('stock_data.csv')

处理数据,生成K线图所需的数据结构

在这里,你需要根据CSV文件的结构和你的需求进行处理

例如,你可以提取开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息

close_price = data['Close']
open_price = data['Open']
high_price = data['High']
low_price = data['Low']

将数据结构保存为DataFrame,以便后续使用

kline_data = pd.DataFrame({
'close': close_price,
'open': open_price,
'high': high_price,
'low': low_price
})
步骤 3:创建Web应用程序
创建一个新的Python脚本(例如app.py),使用Flask框架创建一个简单的Web应用程序。以下是一个示例:

python
from flask import Flask, render_template
import data_processing as dp

app = Flask(name)

@app.route('/')
def index():
kline_data = dp.kline_data # 从data_processing.py中获取K线图数据
return render_template('index.html', kline_data=kline_data)
步骤 4:创建前端页面
创建一个HTML文件(例如index.html),用于显示K线图。在该文件中,你可以使用JavaScript和CSS来自定义K线图的外观和交互。以下是一个简单的示例:

html
<!DOCTYPE html>







``html
相关文章
|
4月前
|
Web App开发 数据采集 JavaScript
动态网页爬取:Python如何获取JS加载的数据?
动态网页爬取:Python如何获取JS加载的数据?
883 58
|
3月前
|
IDE 开发工具 Python
魔搭notebook在web IDE下,使用jupyter notebook,python扩展包无法更新升级
魔搭notebook在web IDE下,使用jupyter notebook,python扩展包无法更新升级,不升级无法使用,安装python扩展包的时候一直停留在installing
99 4
|
3月前
|
Linux 数据库 数据安全/隐私保护
Python web Django快速入门手册全栈版,共2590字,短小精悍
本教程涵盖Django从安装到数据库模型创建的全流程。第一章介绍Windows、Linux及macOS下虚拟环境搭建与Django安装验证;第二章讲解项目创建、迁移与运行;第三章演示应用APP创建及项目汉化;第四章说明超级用户创建与后台登录;第五章深入数据库模型设计,包括类与表的对应关系及模型创建步骤。内容精炼实用,适合快速入门Django全栈开发。
118 1
|
3月前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
Python爬虫解析动态网页:从渲染到数据提取
Python爬虫解析动态网页:从渲染到数据提取
|
4月前
|
数据采集 存储 前端开发
Python爬虫自动化:批量抓取网页中的A链接
Python爬虫自动化:批量抓取网页中的A链接
|
4月前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
Python爬虫如何获取JavaScript动态渲染后的网页内容?
Python爬虫如何获取JavaScript动态渲染后的网页内容?
|
5月前
|
数据采集 人工智能 测试技术
Python有哪些好用且实用的Web框架?
Python 是一门功能强大的编程语言,在多个领域中得到广泛应用,包括爬虫、人工智能、游戏开发、自动化测试和 Web 开发。在 Web 开发中,Python 提供了多种框架以提高效率。以下是几个常用的 Python Web 框架:1) Django:开源框架,支持多种数据库引擎,适合新手;2) Flask:轻量级框架,基于简单核心并通过扩展增加功能;3) Web2py:免费开源框架,支持快速开发;4) Tornado:同时作为 Web 服务器和框架,适合高并发场景;5) CherryPy:简单易用的框架,连接 Web 服务器与 Python 代码。这些框架各有特色,可根据需求选择合适的工具。
281 14
|
5月前
|
人工智能 搜索推荐 IDE
突破网页数据集获取难题:Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案
本文介绍了Web Unlocker API、Web-Scraper和SERP API三大工具,助力解决AI训练与微调数据集获取难题。Web Unlocker API通过智能代理和CAPTCHA绕过技术,高效解锁高防护网站数据;Web-Scraper支持动态内容加载,精准抓取复杂网页信息;SERP API专注搜索引擎结果页数据抓取,适用于SEO分析与市场研究。这些工具大幅降低数据获取成本,提供合规保障,特别适合中小企业使用。粉丝专属体验入口提供2刀额度,助您轻松上手!
293 2
|
7月前
|
数据采集 Web App开发 存储
打造高效的Web Scraper:Python与Selenium的完美结合
本文介绍如何使用Python结合Selenium,通过代理IP、设置Cookie和User-Agent抓取BOSS直聘的招聘信息,包括公司名称、岗位、要求和薪资。这些数据可用于行业趋势、人才需求、企业动态及区域经济分析,为求职者、企业和分析师提供宝贵信息。文中详细说明了环境准备、代理配置、登录操作及数据抓取步骤,并提醒注意反爬虫机制和验证码处理等问题。
177 1
打造高效的Web Scraper:Python与Selenium的完美结合
|
6月前
|
移动开发 前端开发 API
鸿蒙web加载本地网页资源异常
在鸿蒙NEXT Api 12中,为解决Web组件加载本地资源(如图片、CSS等)失败的问题,我们采用拦截机制。具体步骤如下: 1. **替换路径**:通过正则表达式将HTML和CSS中的资源路径替换为带有标记的URL(如`http://local`),以便后续识别。 2. **拦截与返回**:在资源加载时,拦截带有标记的URL,读取对应的本地文件并返回给Web组件。此过程确保了本地资源能正确加载和显示。 代码实现包括路径替换、资源拦截及响应构建,确保Web页面能够顺利加载本地资源。
329 7

推荐镜像

更多