Как использовать Alpha Vantage API напрямую из Python

Я использовал пакет alpha_vantage Ромеля Торреса, но также хотел бы использовать API Alpha Vantage непосредственно из python (предоставляет большую функциональность) с запросами пакетов, как описано здесь. ВЫЗОВ CURL API через Python:

import requests
import alpha_vantage

API_URL = "https://www.alphavantage.co/query"

data = {
    "function": "TIME_SERIES_DAILY",
    "symbol": "NIFTY",
    "outputsize": "compact",
    "datatype": "csv"
    "apikey": "XXX",
    }
response = requests.get(API_URL, data)
print(response.json())[/code]

Но я получаю следующее сообщение об ошибке в возвращаемом dict:

{'Сообщение об ошибке': 'Недопустимый вызов API. Повторите попытку или посетите документацию ( https://www.alphavantage.co/documentation/) для TIME_SERIES_DAILY.'}

И с запросами.post() результат:

response = requests.post(API_URL, data)
{'detail': 'Method "POST" not allowed.'}

Я перепроверил документацию и следую всем необходимым параметрам API. Цените некоторую помощь относительно того, что я мог бы упустить здесь и каков будет правильный вызов и / или любой другой альтернативный подход. Спасибо

Источник

3 ответа

Решение

Подсказка в ошибке. Измените метод вашего запроса от post в get:

response = requests.get(API_URL, params=data)

И используйте символ тикера, который существует в качестве данных для Alpha Vantage. NIFTY это не акция - это индекс. Если вы попробуете свой код с MSFT, это будет работать.

Источник

Вот как я получаю дневные временные ряды акций от Alpha Vantage без использования какой-либо оболочки. После получения я конвертирую данные в фрейм данных pandas для дальнейшей обработки.

    import requests
    import pandas as pd

    API_URL = "https://www.alphavantage.co/query" 
    symbol = 'SMBL'

    data = { "function": "TIME_SERIES_DAILY", 
    "symbol": symbol,
    "outputsize" : "full",
    "datatype": "json", 
    "apikey": "your_api_key" } 

    response = requests.get(API_URL, data) 
    response_json = response.json() # maybe redundant

    data = pd.DataFrame.from_dict(response_json['Time Series (Daily)'], orient= 'index').sort_index(axis=1)
    data = data.rename(columns={ '1. open': 'Open', '2. high': 'High', '3. low': 'Low', '4. close': 'Close', '5. adjusted close': 'AdjClose', '6. volume': 'Volume'})
    data = data[[ 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'AdjClose', 'Volume']]
    data.tail() # check OK or not
Источник 
import requests
import alpha_vantage
import json


API_URL = "https://www.alphavantage.co/query" 
symbols = ['QCOM',"INTC","PDD"]

for symbol in symbols:
        data = { "function": "TIME_SERIES_INTRADAY", 
        "symbol": symbol,
        "interval" : "60min",       
        "datatype": "json", 
        "apikey": "XXX" } 
        response = requests.get(API_URL, data) 
        data = response.json()
        print(symbol)
        a = (data['Time Series (60min)'])
        keys = (a.keys())
        for key in keys:
                print(a[key]['2. high'] + " " + a[key]['5. volume'])
Источник

Первый

Вы используете тип данных "CSV".

"тип данных": "CSV"

Но вы пытаетесь печатать в формате JSON

print(response.json())

второй

попробуйте использовать метод get как предложено

Источник

Похоже, у вас есть лишняя запятая (,) после вашего последнего элемента в данных.

Источник 
import requests
import alpha_vantage

API_URL = "https://www.alphavantage.co/query"
data = {
    "function": "TIME_SERIES_DAILY",
    "symbol": "AAPL",
 "outputsize": "compact",
    "apikey": "your key"
    }

response = requests.get(API_URL, params=data)
print(response.json())
Источник

Вот как я это делаю без обертки. Вы можете использовать этот код, чтобы легко извлечь исторические цены на акции из Alpha Vantage. Все, что вам нужно сделать, это вставить свой символ и жетон. Дополнительные функции по извлечению данных Alpha Vantage см. По этой ссылке: https://github.com/hklchung/StockPricePredictor/blob/master/2020/alphavantage_funcs.py

def request_stock_price_hist(symbol, token, sample = False):
    if sample == False:
        q_string = 'https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED&symbol={}&outputsize=full&apikey={}'
    else:
        q_string = 'https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED&symbol={}&apikey={}'

    print("Retrieving stock price data from Alpha Vantage (This may take a while)...")
    r = requests.get(q_string.format(symbol, token))
    print("Data has been successfully downloaded...")
    date = []
    colnames = list(range(0, 7))
    df = pd.DataFrame(columns = colnames)
    print("Sorting the retrieved data into a dataframe...")
    for i in tqdm(r.json()['Time Series (Daily)'].keys()):
        date.append(i)
        row = pd.DataFrame.from_dict(r.json()['Time Series (Daily)'][i], orient='index').reset_index().T[1:]
        df = pd.concat([df, row], ignore_index=True)
    df.columns = ["open", "high", "low", "close", "adjusted close", "volume", "dividend amount", "split cf"]
    df['date'] = date
    return df

Вы можете использовать указанную выше функцию следующим образом:

df = request_stock_price_hist('IBM', 'REPLACE_YOUR_TOKEN')
df.to_csv('output.csv')
Источник
Другие вопросы по тегам