Анализировать временные ряды URL JSON в Python - PullRequest
Новая
       30

Анализировать временные ряды URL JSON в Python

0 голосов
/ 16 мая 2018

Ищем последнюю «последнюю» цену. Кроме того, я хотел бы получить среднее значение за последние 4 периода времени. Используется JSONLint для проверки правильности строки JSON. URL пропущен из-за проблем с конфиденциальностью.

Желаемый результат должен иметь: I.e: Indicator_mean_Intra = последняя цена печати (0,74056 + 4 «последние» цены означают (0,74056, 0,740165,0,738415,0,845215) / 2 

import json
from pprint import pprint

with open('URL') as g:
    USDCAN = json.load(g)



   pprint(USDCAN )
   ## With USDCAN , you can now also find values like so:
    USDCAN ["requestedSymbol"][0]["id"]
    USDCAN ["requestedSymbol"]["data"]["intervals"] <--- what about factoring for time? ["last"]

Вывод с удаленными средними данными для краткости: 

[{
    "requestedSymbol": "USD/CAD",
    "success": true,
    "data": {
        "symbol": "USD/CAD",
        "name": "USD/CAD",
        "baseCurrency": "USD",
        "intervals": [{
            "start": "2018-05-13T16:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-13T19:59:59.999+00:00",
            "open": 1.27959,
            "high": 1.27959,
            "low": 1.27804,
            "last": 1.278225
                    }, {
            "start": "2018-05-16T04:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-16T07:59:59.999+00:00",
            "open": 1.285645,
            "high": 1.28625,
            "low": 1.285645,
            "last": 1.28625
        }]
    }
}, {
    "requestedSymbol": "USD/EUR",
    "success": true,
    "data": {
        "symbol": "USD/EUR",
        "name": "USD/EUR",
        "baseCurrency": "USD",
        "intervals": [{
            "start": "2018-05-13T16:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-13T19:59:59.999+00:00",
            "open": 0.83738,
            "high": 0.837485,
            "low": 0.83689,
            "last": 0.836995
        }, {
            "start": "2018-05-13T20:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-13T23:59:59.999+00:00",
            "open": 0.837,
            "high": 0.837555,
            "low": 0.8364,
            "last": 0.836635
        }, {
            "start": "2018-05-14T00:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-14T03:59:59.999+00:00",
            "open": 0.836645,
            "high": 0.8368,
            "low": 0.8355,
            "last": 0.835805
        }, {
            "start": "2018-05-14T04:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-14T07:59:59.999+00:00",
            "open": 0.835795,
            "high": 0.836725,
            "low": 0.8344115,
            "last": 0.8348295
        }, {
            "start": "2018-05-14T08:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-14T11:59:59.999+00:00",
            "open": 0.834785,
            "high": 0.835505,
            "low": 0.8339,
            "last": 0.8343415
        }, {
            "start": "2018-05-14T12:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-14T15:59:59.999+00:00",
            "open": 0.834405,
            "high": 0.8360155,
            "low": 0.8335,
            "last": 0.835045
        }, {
            "start": "2018-05-14T16:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-14T19:59:59.999+00:00",
            "open": 0.835025,
            "high": 0.8379,
            "low": 0.8348,
            "last": 0.837655
        }, {
            "start": "2018-05-14T20:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-14T23:59:59.999+00:00",
            "open": 0.837645,
            "high": 0.8388,
            "low": 0.837485,
            "last": 0.8382
        }, {
            "start": "2018-05-15T00:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-15T03:59:59.999+00:00",
            "open": 0.838125,
            "high": 0.8384,
            "low": 0.8376,
            "last": 0.837995
        }, {
            "start": "2018-05-15T04:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-15T07:59:59.999+00:00",
            "open": 0.838005,
            "high": 0.839605,
            "low": 0.837556,
            "last": 0.8386
        }, {
            "start": "2018-05-15T08:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-15T11:59:59.999+00:00",
            "open": 0.838715,
            "high": 0.842015,
            "low": 0.8381875,
            "last": 0.841845
        }, {
            "start": "2018-05-15T12:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-15T15:59:59.999+00:00",
            "open": 0.841865,
            "high": 0.846,
            "low": 0.841015,
            "last": 0.842895
        }, {
            "start": "2018-05-15T16:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-15T19:59:59.999+00:00",
            "open": 0.842885,
            "high": 0.8449,
            "low": 0.841999,
            "last": 0.844395
        }, {
            "start": "2018-05-15T20:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-15T23:59:59.999+00:00",
            "open": 0.844415,
            "high": 0.846225,
            "low": 0.844085,
            "last": 0.84598
        }, {
            "start": "2018-05-16T00:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-16T03:59:59.999+00:00",
            "open": 0.84598,
            "high": 0.84633,
            "low": 0.84497,
            "last": 0.845065
        }, {
            "start": "2018-05-16T04:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-16T07:59:59.999+00:00",
            "open": 0.84509,
            "high": 0.8462745,
            "low": 0.844844,
            "last": 0.845215
        }]
    }
}, {
    "requestedSymbol": "USD/GBP",
    "success": true,
    "data": {
        "symbol": "USD/GBP",
        "name": "USD/GBP",
        "baseCurrency": "USD",
        "intervals": [{
            "start": "2018-05-13T08:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-13T11:59:59.999+00:00",
            "open": 0.738415,
            "high": 0.738415,
            "low": 0.738415,
            "last": 0.738415
        }, {
            "start": "2018-05-15T12:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-15T15:59:59.999+00:00",
            "open": 0.739895,
            "high": 0.7435,
            "low": 0.7393,
            "last": 0.740165
        }, {
            "start": "2018-05-16T04:00:00+00:00",
            "end": "2018-05-16T07:59:59.999+00:00",
            "open": 0.740605,
            "high": 0.741,
            "low": 0.7402,
            "last": 0.74056
        }]
    }
}]

Для краткости я удалил некоторые средние значения, чтобы не сделать скрипт слишком длинным. Спасибо за ваше время.

1 Ответ

0 голосов
/ 16 мая 2018

Извините, я до сих пор не понял, что именно вы хотите, поэтому я поцарапаю черновик, надеюсь, это будет в правильном направлении того, что вы хотите достичь 

last_arr = list()
for i in json_res[-1::-1]:
    for interval in i['data']['intervals'][-1::-1]:
        last_arr.append(interval['last'])

        if len(last_arr) == 4:
            break

    if len(last_arr) == 4:
        break

print(last_arr)

выход 

[0.74056, 0.740165, 0.738415, 0.845215]

лучший код будет для получения списка всех последних и получить подмножество, как 

for i in json_res[-1::-1]:
    for interval in i['data']['intervals'][-1::-1]:
        last_arr.append(interval['last'])

print(las_arr[:4]) // get 4 first elements in the list

эта опция, хотя и менее эффективная (итерация по всему массиву), на самом деле более проста и надежна (производительность почти одинакова для обычных ответов json O (1))

Примечание : помните, что циклы идут в обратном порядке, и составьте список последних упорядоченных элементов, вы можете выполнять итерацию в обычном порядке и получать последние элементы списка

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Похожие темы

...