是否有方法使用alpha vantage api选择特定类型的数据？（python、alpha vantage、rapid api、请求）

Question

是否有任何方法可以使用alpha vantage api来选择特定类型的数据，例如打开或关闭的日期？我已经获得了api，可以输出当天的全局报价，这是一个包含所有内容的字符串（打开、关闭、高、低、量等）。我只需要在每次提出请求时获取特定数据。我正在使用request和rapid api以及alpha vantage来获取数据

这是发出请求的代码

import requests

url = "https://alpha-vantage.p.rapidapi.com/query"

querystring = {"symbol":"TSLA","function":"GLOBAL_QUOTE"}

headers = {
    'x-rapidapi-host': "alpha-vantage.p.rapidapi.com",
    'x-rapidapi-key': "key"
    }

response = requests.request("GET", url, headers=headers, params=querystring)

print(response.text)

这是我从rapid api获得的基本代码。response.text在输出时如下所示

{
    "Global Quote": {
        "01. symbol": "TSLA",
        "02. open": "1405.0100",
        "03. high": "1429.5000",
        "04. low": "1336.7100",
        "05. price": "1389.8600",
        "06. volume": "21180300",
        "07. latest trading day": "2020-07-07",
        "08. previous close": "1371.5800",
        "09. change": "18.2800",
        "10. change percent": "1.3328%"
    }
}

我曾尝试在python中使用split函数来减少全局引号字符串，但它变得非常挑剔。如果有人知道怎么做，那会很有帮助的

Answer 1

您可以通过导入时间序列并从数据帧中获取数据来实现这一点

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import pandas as pd
import time
import datetime as dt
import requests

ts = TimeSeries (key=keys, output_format = "pandas")

   ### STOCK TIME SERIES > DAILY ADJUSTED ###
        # Date / Open / High / Low / Close / Adjusted Close / Volume / Dividend / Split
data_daily, meta_data = ts.get_daily_adjusted(symbol=stock_ticker, outputsize ='compact')
        # data_daily['column name'][row number]
data_daily_lastOpenPrice = data_daily['1. open'][0]
data_daily_lastHighPrice = data_daily['2. high'][0]
data_daily_lastLowPrice = data_daily['3. low'][0]
data_daily_lastAdjustedClosingPrice = data_daily['5. adjusted close'][0]
data_daily_lastTradingVolume = data_daily['6. volume'][0]
data_daily_lastDividendAmount = data_daily['7. dividend amount'][0]

希望这些信息有帮助：）