爬取实时汇率并与历史汇率一并做成柱状图

我需要实时汇率并打算显示在电脑显示屏上，请帮助我，如过可以的话，可以美观一些。

需要什么网站的

参考ChatGPT

import requests
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取实时汇率数据
realtime_url = 'https://your_realtime_rate_api_url_here'
realtime_response = requests.get(realtime_url)
realtime_data = realtime_response.json()

# 获取历史汇率数据
historical_url = 'https://your_historical_rate_api_url_here'
historical_response = requests.get(historical_url)
historical_data = historical_response.json()

# 数据处理和整合，假设数据格式为 {'currency': 'USD', 'rate': 1.2}
currencies = [entry['currency'] for entry in realtime_data]
realtime_rates = [entry['rate'] for entry in realtime_data]
historical_rates = [entry['rate'] for entry in historical_data]

# 绘制柱状图
plt.bar(currencies, realtime_rates, color='blue', label='Realtime Rates')
plt.bar(currencies, historical_rates, color='orange', label='Historical Rates')
plt.xlabel('Currency')
plt.ylabel('Exchange Rate')
plt.title('Realtime vs. Historical Exchange Rates')
plt.legend()
plt.show()

安装所需的库：首先，确保安装了requests和matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令来安装它们：

pip install requests
pip install matplotlib

爬取实时汇率数据：使用requests库发送HTTP请求到一个可靠的汇率数据接口，并获取实时汇率数据。接口的选择取决于你想要获取的货币和市场。例如，可以使用https://api.exchangerate-api.com这个免费接口。

import requests

def get_current_exchange_rate(base_currency, target_currency):
    url = f"https://api.exchangerate-api.com/v4/latest/{base_currency}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    exchange_rate = data['rates'][target_currency]
    return exchange_rate

请注意，上述代码中的base_currency是基准货币，而target_currency是目标货币。

获取历史汇率数据：要获取历史汇率数据，可以使用相同的接口或其他提供历史数据的接口。根据提供的接口，你可能需要指定时间范围或日期来获取特定的历史数据。这里以https://api.exchangeratesapi.io接口为例，演示如何获取过去30天的历史汇率数据。


import requests

def get_historical_exchange_rate(base_currency, target_currency):
    url = f"https://api.exchangeratesapi.io/history?start_at=2021-01-01&end_at=2021-01-30&base={base_currency}&symbols={target_currency}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    exchange_rates = data['rates']
    return exchange_rates

请注意，上述代码中的日期范围和基准货币、目标货币是可自定义的。

绘制柱状图：使用matplotlib库将实时汇率和历史汇率绘制成柱状图。可以根据需要进行自定义设置，比如添加标题、轴标签等。


import matplotlib.pyplot as plt

def plot_exchange_rates(exchange_rates, current_exchange_rate):
    dates = list(exchange_rates.keys())
    rates = list(exchange_rates.values())

    plt.bar(dates, rates)
    plt.axhline(y=current_exchange_rate, color='r', linestyle='--')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Exchange Rate')
    plt.title('Exchange Rate Comparison')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()

上述代码中，exchange_rates参数表示历史汇率数据的字典，current_exchange_rate参数表示实时汇率值。plt.axhline()函数用于在柱状图中绘制实时汇率的参考线。

调用函数并执行：最后，你可以在主程序中调用上述函数来获取实时汇率和历史汇率数据，并绘制柱状图。


base_currency = 'USD'
target_currency = 'EUR'
current_rate = get_current_exchange_rate(base_currency, target_currency)
historical_rates = get_historical_exchange_rate(base_currency, target_currency)

plot_exchange_rates(historical_rates, current_rate)

将上述代码中的base_currency和target_currency更改为你想要比较的货币对。

这样，你就可以实现爬取实时汇率并与历史汇率一起呈现为柱状图了。请注意，以上代码仅提供了基本的框架，你可以根据自己的需求进行进一步的修改和优化。

这篇文章写的很详细，可以看一下：

如何利用Python批量爬取人民币外汇数据并整理储存可视化！一、需求由于该网站（http://www.safe.gov.cn/safe/rmbhlzjj/index.html）日期选择最长间隔只能90天，因此如果手动点击下载表格，需要多次选择日期，并且将多个表格手动合并后存入数据库。为了解决这些问题，本… http://www.taodudu.cc/news/show-3870228.html?action=onClick

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

【以下回答由 GPT 生成】

我可以帮助你解决这个问题。我会一步一步地解释如何使用Python爬取实时汇率数据，并且生成一个美观的柱状图来显示历史汇率的变化情况。

首先，我们需要安装一些Python库来帮助我们完成这个任务。请确保你已经安装了以下库：

requests：用于发送HTTP请求并获取网页内容。
lxml：用于解析HTML和XML文档。
matplotlib：用于生成数据可视化图表。

你可以使用以下命令来安装这些库：

pip install requests
pip install lxml
pip install matplotlib

安装完成后，我们可以开始编写代码。

首先，导入所需的库：

import requests
from lxml import etree
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要找到一个提供实时汇率的网站。这里我以"www.x-rates.com"为例。你可以根据自己的需求选择其他网站。我将使用该网站的美元兑换人民币的汇率作为示例。你可以修改代码以适应其他货币的汇率。

url = "https://www.x-rates.com/calculator/?from=USD&to=CNY&amount=1"

然后，我们可以使用requests库来发送HTTP请求，并获取网页内容：

response = requests.get(url)

接下来，我们使用lxml库来解析HTML文档，并提取出需要的数据。具体来说，我们需要找到包含汇率的HTML元素，并提取出其中的数值：

html = etree.HTML(response.content)
rate = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div/div[1]/span[1]/text()')[0]

现在，我们已经成功获取了实时汇率。接下来，我们需要从历史数据中获取汇率变化情况，并生成柱状图来显示。

这里，你可以选择从一个数据源中获取历史汇率数据，或者使用预先设定的数据。这取决于你的需求和数据访问的限制。

假设你已经有了一个包含历史汇率数据的列表，你可以使用以下代码来生成柱状图：

dates = [...]  # 历史日期列表
rates = [...]  # 对应的汇率列表

plt.bar(dates, rates)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Exchange Rate')
plt.title('Historical Exchange Rate')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码使用matplotlib库生成一个柱状图。你需要将dates和rates替换为你实际拥有的历史日期和汇率数据。

最后，你可以将代码整合到一个Python脚本中，并运行该脚本。你将会看到实时汇率和历史汇率的美观柱状图显示在屏幕上。

希望这个解决方案对你有帮助。如果你还有其他问题，请随时提问。如果你的问题不止这一个问题，也请告诉我。

【相关推荐】

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7591741
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：用字符串处理指令编制程序，处理字符串的比较和查找，显示结果。
您还可以看一下张传波老师的软件设计是怎样炼成的？课程中的详细设计使用招数小节, 巩固相关知识点
除此之外, 这篇博客: 函数中的 需要注意的是，在定义带有默认值参数的函数时，任何一个默认值参数右边都不能再出现没有默认值的普通位置参数，否则会提示语法错误。 部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

参考结合GPT4.0、文心一言，如有帮助，恭请采纳。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何爬取实时汇率和历史汇率数据，并绘制柱状图：

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  
import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 爬取实时汇率数据  
url = 'https://www.xe.com/实时外汇牌价'  
response = requests.get(url)  
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  
real_time_rates = soup.find_all('div', class_='convertor_result')[-1].text.split('=')[1].split()[:-2]  
real_time_rates = [float(rate) for rate in real_time_rates]  
  
# 爬取历史汇率数据（以美元兑人民币为例）  
url = 'https://www.investing.com/indices/major-world-indices'  
response = requests.get(url)  
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  
hist_rates = soup.find_all('div', class_='chart-item')[3].text.split()[-20:]  
hist_dates = soup.find_all('div', class_='chart-item')[3].text.split()[:-20]  
hist_rates = [float(rate.replace(',', '')) for rate in hist_rates]  
  
# 处理数据并绘制柱状图  
dates = pd.to_datetime(hist_dates)  
df = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Rate': hist_rates})  
df['Real_Time_Rate'] = real_time_rates  
grouped = df.groupby('Date').agg({'Rate': 'sum', 'Real_Time_Rate': 'first'})  
fig, ax = plt.subplots()  
ax.bar(grouped['Date'], grouped['Rate'], label='Historical Rate')  
ax.bar(grouped['Date'], grouped['Real_Time_Rate'], bottom=grouped['Rate'], label='Real-Time Rate')  
ax.legend()  
plt.show()

来个汇率网爬虫一般都没防护的吧

结合GPT给出回答如下请题主参考
您可以通过使用 Python 编程语言，结合 Beautiful Soup 和 Requests 库爬取实时汇率数据，并使用 Matplotlib 库制作柱状图。

以下是一些实现的示例代码：

爬取实时汇率：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.x-rates.com/calculator/?from=USD&to=CNY'

# 发送 GET 请求并解析页面
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')

# 获取汇率值
exchange_rate = soup.find('span', {'class': 'ccOutputTrail'}).text.strip()

print('当前汇率：1 USD =', exchange_rate, 'CNY')

制作柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 历史汇率
history = [6.85, 6.87, 6.89, 6.88, 6.86, 6.83, 6.82, 6.81, 6.84, 6.85]

# 当前汇率
current = 6.86

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(range(len(history)), history, color='blue')
ax.axhline(y=current, color='red', linestyle='--', label='Current')
ax.set_xticks(range(len(history)))
ax.set_xticklabels(['Day {}'.format(i+1) for i in range(len(history))], rotation=45)
ax.set_ylabel('Exchange Rate (USD/CNY)')
ax.legend()
plt.show()

您可以将以上两个代码段合并到一个程序中，定期更新当前汇率数据并在屏幕上显示最新的柱状图。同时，可以使用 Matplotlib 库的样式美化功能，定制出更加美观的图表。

获取实时汇率数据

import requests

# 替换为你的 API 密钥和要查询的货币对
api_key = 'YOUR_API_KEY'
base_currency = 'USD'
target_currency = 'EUR'

url = f"https://openexchangerates.org/api/latest.json?app_id={api_key}&base={base_currency}"
response = requests.get(url)
data = response.json()
exchange_rate = data['rates'][target_currency]
print(f"实时汇率：1 {base_currency} = {exchange_rate} {target_currency}")

获取历史汇率数据

import pandas as pd

start_date = '2023-08-01'  # 替换为你需要的开始日期
end_date = '2023-08-30'    # 替换为你需要的结束日期

history_url = f"https://openexchangerates.org/api/time-series/{start_date}/{end_date}.json?app_id={api_key}&base={base_currency}"
history_response = requests.get(history_url)
history_data = history_response.json()

# 转换数据为 DataFrame
history_df = pd.DataFrame(history_data['rates']).T
history_df.index = pd.to_datetime(history_df.index)
history_df.to_csv('exchange_rates_history.csv')

制作柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取历史汇率数据
history_df = pd.read_csv('exchange_rates_history.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(history_df.index, history_df[target_currency], label='历史汇率', color='blue')
plt.axhline(y=exchange_rate, color='red', linestyle='--', label='实时汇率')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel(f'{target_currency} 汇率')
plt.title(f'{base_currency} 到 {target_currency} 汇率走势')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

这是一项需要综合多个技能的任务，需要掌握爬虫、数据处理和可视化等技能。以下是一个可能的实现流程：

安装爬虫框架，并编写爬虫程序。可以使用 Python 中的 Requests 和 Beautiful Soup 库来实现。在爬虫程序中，需要指定目标网站，并提取出需要的实时汇率数据。
在爬虫程序中，再添加一个模块来读取历史汇率数据。历史汇率数据可以保存在本地文件中，也可以从其他渠道获取。读取出历史汇率数据后，将实时汇率数据与历史汇率数据做对比，并将两者合并成一张表格。
使用 Python 中的 Matplotlib 库来绘制柱状图。根据需要绘制的图表样式，确定好 x 轴和 y 轴的范围、标签等配置，并将合并后的数据输入到 Matplotlib 中。最后将生成的图像保存到本地的图片文件中。
利用 Python 中的 Pygame 库来实现屏幕显示。使用 Pygame 的基本操作，创建一个窗口，并设置窗口的大小、标题等属性。然后将生成的图像读取出来，并将其渲染到窗口中。最后，循环渲染窗口，以实现实时更新显示的效果。

需要注意的是，为了确保程序的稳定性和可靠性，还需要进行一些异常处理和错误处理。例如，爬虫程序需要处理网站连接失败、数据解析错误等异常情况；图表绘制需要处理数据缺失、格式错误等情况；屏幕显示需要处理窗口创建失败、渲染异常等情况。

爬虫3_获取汇率数据_bhcgdh的博客-CSDN博客获取汇率数据1 爬取的内容1.1 爬取的界面2 爬取的过程2.1 导入需要的包2.2 获取网页数据2.3 数据格式更改2.4 获取所有数据并传入数据库1 爬取的内容根据需要美元，英镑，以及欧元对人民币的汇率，网站比较简单。分为三个网站，地址如下，获取当日页面里的数据，没有太多复杂的解析。三个网站的规则是一样的，里面的解析方法也和步骤也是相同的。欧元对人民币英镑对人民币美元对人民币1....

https://blog.csdn.net/bhcgdh/article/details/105178873

可以参考下

引用皆我百晓生小程序回复内容作答：

可以使用Python中的requests库和matplotlib库来实现该功能。
首先，你需要爬取实时汇率数据。可以使用第三方API来获取实时汇率数据，比如Alpha Vantage、Open Exchange Rates等。这些API一般都需要注册账号并获得API密钥。
以Alpha Vantage为例，你可以使用如下代码来爬取实时汇率数据：

import requests

def get_exchange_rate(api_key):
    url = f'https://www.alphavantage.co/query?function=CURRENCY_EXCHANGE_RATE&from_currency=CNY&to_currency=USD&apikey={api_key}'
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    exchange_rate = data['Realtime Currency Exchange Rate']['5. Exchange Rate']
    return float(exchange_rate)

api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 替换成你自己的API密钥
exchange_rate = get_exchange_rate(api_key)
print(f"当前汇率：1人民币 = {exchange_rate}美元")

接下来，你可以使用matplotlib库来绘制柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_exchange_rate(history_rates, current_rate):
    rates = [rate for rate, _ in history_rates]
    dates = [date for _, date in history_rates]
    dates.append('Current')
    rates.append(current_rate)
    plt.bar(dates, rates)
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Exchange Rate')
    plt.title('Exchange Rate History')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()

history_rates = [('2021-01-01', 6.5), ('2021-02-01', 6.6), ('2021-03-01', 6.7)]  # 替换成你的历史汇率数据
plot_exchange_rate(history_rates, exchange_rate)

上述代码中，get_exchange_rate函数用于获取实时汇率数据，plot_exchange_rate函数用于绘制柱状图。你可以自己编写获取历史汇率数据的代码，并将历史汇率数据传递给plot_exchange_rate函数来绘制柱状图。

最后一步是将实时汇率显示在电脑显示屏上。你可以使用GUI库如Tkinter、PyQt等来创建一个窗口，并在窗口中显示汇率数据。

希望以上信息对你有所帮助，如果有任何疑问，请随时提问。

xe了解一下

https://www.xe.com/zh-CN/currencyconverter/

参考结合AI智能、文心一言等综合回答，若有帮助，恭请采纳。
为了爬取实时汇率，可以使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库来解析网页。以下是一个简单的代码示例，爬取美元对人民币的汇率：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://finance.yahoo.com/quote/USDCNY=X/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
rate = soup.find('span', class_='Trsdu(0.3s) Fw(b) Fz(36px) Mb(-4px) D(ib)').text
print('美元兑人民币汇率:', rate)

然后，可以使用 Pandas 库来下载历史汇率数据。以下是一个简单的代码示例，下载过去一年的美元对人民币的历史汇率：

import pandas_datareader as pdr

start_date = '2020-01-01'
end_date = '2021-01-01'
currency = 'CNY=X'

df = pdr.get_data_yahoo(currency, start_date, end_date)
print(df.head())

收集了实时汇率和历史汇率数据后，我们可以使用 Matplotlib 库来制作柱状图。以下是一个简单的代码示例，将实时汇率和历史汇率数据绘制在同一张柱状图上：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取历史汇率数据
df = pdr.get_data_yahoo(currency, start_date, end_date)

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df.index, df['Close'], width=0.5, color='blue')
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('汇率')
ax.set_title('美元兑人民币汇率')
ax.set_xticks(df.index[::30])
ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df.index[::30]])

# 添加实时汇率
current_rate = float(rate)
ax.axhline(current_rate, color='red', linestyle='--', label='实时汇率')
ax.legend()

plt.show()

这样，就可以绘制出实时汇率和历史汇率的柱状图了。

python 爬取实时汇率并与历史汇率一并做成柱状图：https://blog.csdn.net/feng1790291543/article/details/132617038

参考gpt

获取实时汇率：使用Python的网络爬虫库（例如Requests或BeautifulSoup）从可靠的金融数据网站（例如汇率API）获取实时汇率数据。您需要查找一个提供实时汇率的API，并根据其提供的文档和示例代码进行操作。
获取历史汇率：同样使用网络爬虫库，从您选择的金融数据网站获取历史汇率数据。您可以通过指定日期范围或特定日期来获取所需的历史汇率数据。
数据处理和可视化：使用Python的数据处理和可视化库（例如Pandas和Matplotlib）来处理和可视化获取的实时和历史汇率数据。您可以将数据存储为Pandas DataFrame，并使用Matplotlib创建柱状图来显示实时和历史汇率。
屏幕显示：使用Python的GUI库（例如Tkinter或PyQt）创建一个简单的应用程序，将柱状图显示在电脑屏幕上。您可以使用GUI库提供的窗口和画布组件来显示柱状图，并根据需要进行美化。

请注意，具体的实现步骤和代码可能会因您选择的数据源和库而有所不同。您可能需要查阅相关文档和示例代码来帮助您实现您的需求。

用python爬取就可以了

使用requests库向特定的汇率网站发送请求，并使用beautifulsoup4库解析网页内容，提取所需的汇率数据。


import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_exchange_rate():
    url = 'https://example.com'  # 替换为你要爬取的汇率网站的URL
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    exchange_rate = soup.find('span', {'class': 'exchange-rate'}).text
    return float(exchange_rate)