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：

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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。

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# 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 = " .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