import pandas as pd
from binance.client import AsyncClient
from datetime import datetime, timedelta
import aiohttp
import json
est l'heure de Pékin
local_tz = datetime.timezone{date.timedelta{hours=8)) # Décalage horaire dans le huitième arrondissement est
local_dt = utc_dt.replace(tzinfo=datetime.timezone.utc).astimezone(local_tz)
return local_dt
Initalisation asynchrone du client Binance
async def init_client():
client = await AsyncClient.create(api_key=api_key, api_secret=api_secret)
return client
Obtention asynchrone des données de ligne K
async def get_klines(client, symbol, start_time, end_time, interval):
klines = await client.futures_klines(symbol=symbol, interval=interval, startTime=start_time.timestamp()*1000, endTime=end_time.timestamp()*1000)
df = pd.DataFrame(klines, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'close_time', 'quote_asset_volume', 'number_of_trades', 'taker_buy_base_asset_volume', 'taker_buy_quote_asset_volume', 'ignore'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df['close_time'] = pd.to_datetime(df['close_time'], unit='ms')
df.set_index('timestamp', inplace=True)
df.drop(columns=['close_time', 'ignore'], inplace=True)
df = df.astype('float')
return df
La client Binance est désactivée
async def close_client(client):
await client.close_connection()
Fonction principale asynchrone
async def main():
client = await init_client()
Obtenir toutes les paires de contrats à durée indéterminée USDT
exchange_info = await client.futures_exchange_info()
symbols = [symbol_info['symbol'] for symbol_info in exchange_info['symbols'] if symbol_info['contractType'] == 'PERPETUAL' and symbol_info['quoteAsset'] == 'USDT']
Créer une DataFrame vide
df = pd.DataFrame(columns=['Symbol', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Change', 'Volume'])
df.set_index('Symbol', inplace=True)
# 将所有交易对添加到 DataFrame 中
for symbol in symbols:
df.loc[symbol] = [None] * len(df.columns)
# 遍历所有交易对
for symbol in symbols:
# 设置起止时间
start_time = datetime.utcnow() - timedelta(minutes=16)#开始时间为16分钟前
end_time = datetime.utcnow()
try:
# 获取M15k线
current_klines = await get_klines(client, symbol, end_time - timedelta(minutes=15), end_time, '15m')
except Exception as e:
Log(f"An error occurred: {e}")
current_klines = []
# 将数据存入 DataFrame
# 更新对应的行
df.loc[symbol, 'Open'] = current_klines['open'].iloc[-1]
df.loc[symbol, 'High'] = current_klines['high'].iloc[-1]
df.loc[symbol, 'Low'] = current_klines['low'].iloc[-1]
df.loc[symbol, 'Close'] = current_klines['close'].iloc[-1]
df.loc[symbol, 'Change'] = current_change
df.loc[symbol, 'Volume'] = current_klines['volume'].iloc[-1]
# 关闭客户端
Log(df)
await close_client(client)
Exécuter une procédure asynchrone
if name == 'main':
import asyncio
asyncio.run(main())
L'objectif est d'obtenir des données sur les fluctuations de toutes les monnaies contractées par rapport à M15.
Log(df) une erreur est survenue après une mise à jour des prix de tous les symboles: Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1246, in init_ctx File "<string>", line 147, in <module> TypeError: Object of type coroutine is not JSON serializable sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'main' was never awaited RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
ChatGpt n'a pas réussi à le faire, demandez de l'aide à grand-mère
