import pandas as pd डाउनलोड करें from binance.client import Async क्लाइंट from datetime import datetime, timedelta डेटाटाइम आयात करें आयात aiohttp json आयात करें def utc_to_local ((utc_dt):# को बीजिंग समय में परिवर्तित करें local_tz = datetime.timezone ((datetime.timedelta ((hours=8)) # पूर्वी आठ वें क्षेत्र में समय अंतर local_dt = utc_dt.replace ((tzinfo=datetime.timezone.utc).astimezone(local_tz) return local_dt

बिनेंस क्लाइंट को असिंक्रोनस इंस्टॉल करें

async def init_client(): क्लाइंट = प्रतीक्षा AsyncClient.create ((api_key=api_key, api_secret=api_secret)

return client

असिंक्रोनस K-लाइन डेटा प्राप्त करें

async def get_klines ((ग्राहक, प्रतीक, प्रारंभ_समय, अंत_समय, अंतराल): klines = wait client.futures_klines ((symbol=symbol, interval=interval, startTime=start_time.timestamp))) *1000, endTime=end_time.timestamp))) *1000) df = pd.DataFrame(कड़ियों, स्तंभों=[टाइमस्टैम्प, 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], इकाई=ms) df[close_time] = pd.to_datetime(df[close_time], इकाई=ms) df.set_index ((टाइमस्टैम्प, inplace=True) df.drop(columns=[close_time, ignore], inplace=True) df = df.astype ((फ्लोट) रिटर्न डीएफ

बिनेंस क्लाइंट को असिंक्रोनस बंद करें

async def close_client ((क्लाइंट): client.close_connection की प्रतीक्षा करें()

असिंक्रोनस मुख्य फ़ंक्शन निष्पादित करें

async def main (: client = await init_client (() # सभी USDT स्थायी अनुबंधों के लिए लेनदेन जोड़े प्राप्त करें 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] # रिक्त डेटाफ्रेम बनाना df = pd.DataFrame ((columns=[Symbol टैब, Open टैब, High टैब, Low टैब, Close टैब, Change टैब, Volume टैब]) 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)

असिंक्रोनस प्रोग्राम चलाएँ

यदिनाम == ‘मुख्य: आयात करनाasyncio.run(मुख्य))

इसका उद्देश्य सभी अनुबंधित मुद्राओं के लिए M15 के लिए गिरावट का आंकड़ा प्राप्त करना है।

Log ((df) एक बार के बाद त्रुटि होती है; यानी एक बार सभी प्रतीकों के मूल्य आदि डेटा को अपडेट करने के बाद त्रुटि होती हैःTraceback (most recent call last): File , line 1246, ininit_ctxFile , line 147, in 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 फ़ाइल , line 147, in TypeError: Object of type coroutine is not JSON serializable sys:1: RuntimeWarning: coroutine ChatGpt ने भी इसे ठीक नहीं किया है, मदद के लिए दादा जी से पूछें