python股票分析系统部署操作过程及代码实现
部署一个股票分析系统涉及多个步骤，包括后端服务、前端界面和实时数据更新。以下是一个详细的部署过程，涵盖从代码编写到服务器部署的完整步骤。
1. 系统架构概述
- 后端：使用 Flask 提供 RESTful API 和数据处理服务。
- 前端：使用 Plotly Dash 构建动态界面，实时显示股票价格走势。
- 数据源：从金融数据API（如 Alpha Vantage、Yahoo Finance）获取实时数据。
2. 系统开发步骤
2.1 安装必要的库
确保安装了所有必要的库：
bash复制
pip install flask dash plotly pandas requests
2.2 后端服务（Flask）
创建一个 Flask 应用来提供数据处理和 RESTful API。
Python复制
# app.py
from flask import Flask, jsonify
import requests
import pandas as pd
app = Flask(__name__)
# 示例：从 Alpha Vantage 获取股票数据
API_KEY = "YOUR_ALPHA_VANTAGE_API_KEY"
BASE_URL = "https://www.alphavantage.co/query"
@app.route('/api/stock/<symbol>')
def get_stock_data(symbol):
params = {
"function": "TIME_SERIES_DAILY",
"symbol": symbol,
"apikey": API_KEY,
"outputsize": "compact"
}
response = requests.get(BASE_URL, params=params)
data = response.json()
df = pd.DataFrame.from_dict(data