python股票分析系统部署操作过程及代码实现

部署一个股票分析系统涉及多个步骤，包括后端服务、前端界面和实时数据更新。以下是一个详细的部署过程，涵盖从代码编写到服务器部署的完整步骤。

1. 系统架构概述

• 后端：使用 Flask 提供 RESTful API 和数据处理服务。
• 前端：使用 Plotly Dash 构建动态界面，实时显示股票价格走势。
• 数据源：从金融数据API（如 Alpha Vantage、Yahoo Finance）获取实时数据。

2. 系统开发步骤

2.1 安装必要的库

确保安装了所有必要的库：

bash复制

pip install flask dash plotly pandas requests

2.2 后端服务（Flask）

创建一个 Flask 应用来提供数据处理和 RESTful API。

Python复制

# app.py
from flask import Flask, jsonify
import requests
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

# 示例：从 Alpha Vantage 获取股票数据
API_KEY = "YOUR_ALPHA_VANTAGE_API_KEY"
BASE_URL = "https://www.alphavantage.co/query"

@app.route('/api/stock/<symbol>')
def get_stock_data(symbol):
    params = {
   
        "function": "TIME_SERIES_DAILY",
        "symbol": symbol,
        "apikey": API_KEY,
        "outputsize": "compact"
    }
    response = requests.get(BASE_URL, params=params)
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame.from_dict(data