python实时数据
‘壹’ python的flask怎么实时展示数据
HTML5标准里有一个支持全双工通信的技术，叫WebSocket，也就是说可以由服务器高效率低消耗（相对于Comet技术之类的）地向浏览器推送数据，也可以由浏览器向服务器发送数据。
那么，在支持HTML5的浏览器上，你可以写一个js脚本，用WebSocket接受服务器发送的数据，在Python上，已经有Flask-SocketIO这种可以利用WebSocket的扩展了。
‘贰’ python如何获得股票实时交易数据
使用easyquotation这个库。(不用重复造轮子了)
github地址是：
https://github.com/shidenggui/easyquotation
‘叁’ python如何实时更新html的数据
可以在前端JavaScript部分使用Ajax向某个web地址定时申请数据，而后Python通过该地址返回最新的数据库内容。
前端收到数据后，通过JavaScript动态地修改页面即可。
‘肆’ confluent kafka python怎么实时获取数据
使用kafkapython读取实时数据小例子 使用kafkapython读取实时数据小例子 from kafka import KafkaConsumer from kafka.client import KafkaClient imp
‘伍’ 如何用python 接入实时行情数据
有专门的实时行情API接口，例如微盛的实时行情API接口，通过类似这样的接口就可以接入了。
‘陆’ python数据可视化--可视化概述
数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。
在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。
所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。
python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。
matplotlib
它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。
seaborn
Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
pyecharts
pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。
bokeh
bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。
python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。
柱形图
条形图
坡度图
南丁格尔玫瑰图
雷达图
词云图
散点图
等高线图
瀑布图
相关系数图
散点曲线图
直方图
箱形图
核密度估计图
折线图
面积图
日历图
饼图
圆环图
马赛克图
华夫饼图
还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。
‘柒’ 如何利用python对网页的数据进行实时采集并输出
数据的基本信息存放于近1万个页面上，每个页面上10条记录。如果想获取特定数据记录的详细信息，需在基本信息页面上点击相应记录条目，跳转到详细信息页面。详细信息页面的地址可从基本信息页面里的href属性获取。
‘捌’ 如何利用python对网页的数据进行实时采集并输出
这让我想到了一个应用场景，在实时网络征信系统中，通过即时网络爬虫从多个信用数据源获取数据。并且将数据即时注入到信用评估系统中，形成一个集成化的数据流。
可以通过下面的代码生成一个提取器将标准的HTML DOM对象输出为结构化内容。
图片来自集搜客网络爬虫官网，侵删。
‘玖’ python脚本怎么把实时数据记录下来
1.不修改数据库与系统结构，使用Python做个定时策略，每隔一段时间来执行【特定条件是否达到】的统计SQL脚本。这种模式适用于数据量不多，或者每次执行的统计脚本时间短，或者实时性要求低的情况。 2.修改数据库，不改系统结构。那就是使用数据...