import pandas as pd
import json
import urllib.request
from time import time, sleep
from datetime import datetime
#
#
# Still need to add DateTime stamp to each entry and save DataFrame to csv file with self updating name
#
#
# This only works for API's that return a string formatted like a dictionary
# ticker_url is the link to your market
# y_seconds is how many seconds code waits before running again. Typically API requests are limited in this
# case it is limited to 1 time per second
#
# You may need to adjust your column names You can check column name by uncommenting and running this code below
#
# ticker_url = 'https://api.bittrex.com/v3/markets/btc-usdt/ticker'
# with urllib.request.urlopen(ticker_url) as response:
# html = response.read()
ticker_url = 'https://api.bittrex.com/v3/markets/btc-usdt/ticker'
interval_in_hours = .01
end_time = time() + interval_in_hours * 3600
y_seconds = 1
ticker_list = pd.DataFrame(columns = ['Symbol' , 'Last Trade', 'Bid' , 'Ask'])
while time() < end_time:
with urllib.request.urlopen(ticker_url) as response:
html = response.read()
ticker_data = json.loads(html)
ticker_list = ticker_list.append(ticker_data , ignore_index=True)
sleep(y_seconds)
ticker_list.to_csv('market_data'+str(datetime.timestamp)+'.csv')
У меня есть пара примечаний к процессу редактирования, но главная проблема, с которой я сейчас сталкиваюсь, это форматирование последней строки здесь:
ticker_list.to_csv('market_data'+str(datetime.timestamp)+'.csv')
Этот код создал этот файл
market_data<method 'timestamp' of 'datetime.datetime' objects>.csv
Мне бы хотелось, чтобы он прочитал market_data20191130133030
за 30 ноября 2019 года в 13:30 и 30 секунд. Я хочу, чтобы отметка времени показала время создания файла.
Может кто-нибудь помочь мне это исправить ??