101-(App)株価トレンド

FreeCodeCamp.org
表示Build 12 Data Science Apps with Python and Streamlit - Full Course

概要

この授業はstreamllightで株価の傾向を体現している.

あらかじめインストールされているパッケージは次のとおりです.

yfinanceは株価の貯蔵庫です.

$pip install yfinance

りゅうこうかんすう

テキスト入力関数st.write
テキストはタグのダウングレードをサポートします.titleを使用する場合は、st.titleのように直感的な関数として使用することもできますが、st.writeはmacgaberカールのように好きなように使用する関数です.
ライン図関数st.line_chartmatplotlibを最も基本的なライブラリとして使用します.Vega Lite(2D)などのインタラクティブなグラフとdeck.gl(map & 3D)もサポートされています.

コード整合性：

# How to Build Your First Data Science Web App in Python - Streamlit Tutorial #1
import yfinance as yf
import streamlit as st

st.write("""
# Simple Stock Price App
Shown are the stock closing price and volume of Google!
""")

# https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75
#define the ticker symbol
tickerSymbol = 'GOOGL'
#get data on this ticker
tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)
#get the historical prices for this ticker
tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')
# Open	High	Low	Close	Volume	Dividends	Stock Splits

st.line_chart(tickerDf.Close)
st.line_chart(tickerDf.Volume)

テスラ(TSLA)を入れました.
効果が非常によい

その他のメニュー

既定では、メニューにはさまざまな機能があります.

rerunでデータを再更新したり、キャッシュをクリアしたりすることで、アプリケーションを簡単に再起動できます.

驚くべきことに、この状態でアプリケーションを導入できます.

アプリケーションを展開するには、まずKindhub Repositoryにアプリケーションを登録します.

テーマはライトとダークの設定も可能です

それ以外にもよく使われるかどうか分かりませんが、作成したダッシュボードをビデオに録画して共有することができます.