python實時數據
『壹』 python的flask怎麼實時展示數據
HTML5標准里有一個支持全雙工通信的技術，叫WebSocket，也就是說可以由伺服器高效率低消耗（相對於Comet技術之類的）地向瀏覽器推送數據，也可以由瀏覽器向伺服器發送數據。
那麼，在支持HTML5的瀏覽器上，你可以寫一個js腳本，用WebSocket接受伺服器發送的數據，在Python上，已經有Flask-SocketIO這種可以利用WebSocket的擴展了。
『貳』 python如何獲得股票實時交易數據
使用easyquotation這個庫。(不用重復造輪子了)
github地址是：
https://github.com/shidenggui/easyquotation
『叄』 python如何實時更新html的數據
可以在前端JavaScript部分使用Ajax向某個web地址定時申請數據，而後Python通過該地址返回最新的資料庫內容。
前端收到數據後，通過JavaScript動態地修改頁面即可。
『肆』 confluent kafka python怎麼實時獲取數據
使用kafkapython讀取實時數據小例子 使用kafkapython讀取實時數據小例子 from kafka import KafkaConsumer from kafka.client import KafkaClient imp
『伍』 如何用python 接入實時行情數據
有專門的實時行情API介面，例如微盛的實時行情API介面，通過類似這樣的介面就可以接入了。
『陸』 python數據可視化--可視化概述
數據可視化是python最常見的應用領域之一，數據可視化是藉助圖形化的手段將一組數據以圖形的形式表達出來，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的數據處理過程。
在學術界有一句話廣為流傳，A picture worths thousand words，就是一圖值千言。在課堂上，我經常舉的例子就是大家在刷朋友圈的時候如果看到有人轉發一篇題目很吸引人的文章時，我們都會點擊進去，可能前幾段話會很認真地看，文章很長的時候後面就會一目十行，失去閱讀的興趣。
所以將數據、表格和文字等內容用圖表的形式表達出來，既能提高讀者閱讀的興趣，還能直觀表達想要表達的內容。
python可視化庫有很多，下面列舉幾個最常用的介紹一下。
matplotlib
它是python眾多數據可視化庫的鼻祖，也是最基礎的底層數據可視化第三方庫，語言風格簡單、易懂，特別適合初學者入門學習。
seaborn
Seaborn是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能製作具有更多特色的圖。應該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。
pyecharts
pyecharts是一款將python與echarts結合的強大的數據可視化工具，生成的圖表精巧，交互性良好，可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到眾多開發者的認可。
bokeh
bokeh是一個面向web瀏覽器的互動式可視化庫，它提供了多功能圖形的優雅、簡潔的構造，並在大型數據集或流式數據集上提供高性能的交互性。
python這些可視化庫可以便捷、高效地生成豐富多彩的圖表，下面列舉一些常見的圖表。
柱形圖
條形圖
坡度圖
南丁格爾玫瑰圖
雷達圖
詞雲圖
散點圖
等高線圖
瀑布圖
相關系數圖
散點曲線圖
直方圖
箱形圖
核密度估計圖
折線圖
面積圖
日歷圖
餅圖
圓環圖
馬賽克圖
華夫餅圖
還有地理空間型等其它圖表，就不一一列舉了，下節開始我們先學習matplotlib這個最常用的可視化庫。
『柒』 如何利用python對網頁的數據進行實時採集並輸出
數據的基本信息存放於近1萬個頁面上，每個頁面上10條記錄。如果想獲取特定數據記錄的詳細信息，需在基本信息頁面上點擊相應記錄條目，跳轉到詳細信息頁面。詳細信息頁面的地址可從基本信息頁面里的href屬性獲取。
『捌』 如何利用python對網頁的數據進行實時採集並輸出
這讓我想到了一個應用場景，在實時網路徵信系統中，通過即時網路爬蟲從多個信用數據源獲取數據。並且將數據即時注入到信用評估系統中，形成一個集成化的數據流。
可以通過下面的代碼生成一個提取器將標準的HTML DOM對象輸出為結構化內容。
圖片來自集搜客網路爬蟲官網，侵刪。
『玖』 python腳本怎麼把實時數據記錄下來
1.不修改資料庫與系統結構，使用Python做個定時策略，每隔一段時間來執行【特定條件是否達到】的統計SQL腳本。這種模式適用於數據量不多，或者每次執行的統計腳本時間短，或者實時性要求低的情況。 2.修改資料庫，不改系統結構。那就是使用數據...