celery异步获取股票信息

㈠ flask异步数据交换celery的使用

初始化celery

celery = Celery('celery_demo', broker=app.config.get('CELERY_BROKER_URL'),backend=app.config.get('CELERY_BACKEND_URL'))

在需要异步执行的方法上使用@celery.task装饰器

@celery.task

def add(a,b):

return a+b

在方法调用时，需要使用fun.delay(args)

add.delay(1,2)

celery启动

celery -A apps.celery worker -l info --concurrency=3网页链接

㈡ 如何获取实时的股票行情信息，有相关的公用接口或者数据源吗

实时股票数据接口

股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:
1.
http/javascript接口取数据
2.
web-service接口
1.http/javascript接口取数据
1.1Sina股票数据接口
以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据
接口：
http://hq.sinajs.cn/list=sh601006
这个url会返回一串文本，例如：
var
hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91,
26.92,
22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700,
26.89, 14300,
26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93,
14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11,
15:05:32";
这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。
0：”大秦铁路”，股票名字；
1：”27.55″，今日开盘价；
2：”27.25″，昨日收盘价；
3：”26.91″，当前价格；
4：”27.55″，今日最高价；
5：”26.20″，今日最低价；
6：”26.91″，竞买价，即“买一”报价；
7：”26.92″，竞卖价，即“卖一”报价；
8：”22114263″，成交的股票数，由于股票交易以一百股为基本单位，所以在使用时，通常把该值除以一百；
9：”589824680″，成交金额，单位为“元”，为了一目了然，通常以“万元”为成交金额的单位，所以通常把该值除以一万；
10：”4695″，“买一”申请4695股，即47手；
11：”26.91″，“买一”报价；
12：”57590″，“买二”
13：”26.90″，“买二”
14：”14700″，“买三”
15：”26.89″，“买三”
16：”14300″，“买四”
17：”26.88″，“买四”
18：”15100″，“买五”
19：”26.87″，“买五”
20：”3100″，“卖一”申报3100股，即31手；
21：”26.92″，“卖一”报价
(22,
23), (24, 25), (26,27), (28,
29)分别为“卖二”至“卖四的情况”
30：”2008-01-11″，日期；
31：”15:05:32″，时间；
一个简单的JavaScript应用例子:
script
type="text/javascript" src="http://hq.sinajs.cn/list=sh601006"
charset="gb2312">/script>
/javascript">
var
elements=hq_str_sh601006.split(",");
document.write("current
price:"+elements[3]);
这段代码输出大秦铁路（股票代码：601006）的当前股价
current
price:14.20
如果你要同时查询多个股票，那么在URL最后加上一个逗号，再加上股票代码就可以了；比如你要一次查询大秦铁路（601006）和大同煤业（601001）的行情，就这样使用URL：
http://hq.sinajs.cn/list=sh601003,sh601001
查询大盘指数，比如查询上证综合指数（000001）：
http://hq.sinajs.cn/list=s_sh000001
服务器返回的数据为：
var
hq_str_s_sh000001="上证指数,3094.668,-128.073,-3.97,436653,5458126";
数据含义分别为：指数名称，当前点数，当前价格，涨跌率，成交量（手），成交额（万元）；
查询深圳成指数：
http://hq.sinajs.cn/list=s_sz399001
对于股票的K线图，日线图等的获取可以通过请求http://image.sinajs.cn/…./…/*.gif此URL获取，其中*代表股票代码，详见如下：
查看日K线图：
http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh601006.gif

分时线的查询：
http://image.sinajs.cn/newchart/min/n/sh000001.gif

日K线查询：
http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh000001.gif

周K线查询：
http://image.sinajs.cn/newchart/weekly/n/sh000001.gif

月K线查询：
http://image.sinajs.cn/newchart/monthly/n/sh000001.gif

1.2
Bai&Google的财经数据
在,
google中搜索某只股票代码时，将会在头条显示此股票的相关信息，例如在google搜索601006时，
第一条搜索结果如下图：
通过点击左边的图片我们发现会将此图片链接到sina财经频道上，也就是说google股票数据的获取也是从sina获取。后经抓包分析，发现google也是采用1.1中介绍的接口。
Bai的股票数据来自的财经频道
http://stock..com/
1.3
其他方式
除了sina，等网站提供股票信息外，其他网站也有类似的接口。我们分析了一款论坛上采用的股票插件，
其中有关于实时股票数据获取的介绍，详见如下代码，其中可以看到有些数据来自sina。
以下是ASP示例:
=5
then
stockdata=gethttp("http://hq.sinajs.cn/list=sh"&code&"")
if
not len(stockdata)=0 then
stockdata=split(stockdata,chr(34))(1)
end if
if
len(stockdata)=0
then
stockdata="0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0"
else
stockdatasplit=split(stockdata,",")
stockdata=""&exstock.checkstr(stockdatasplit(0))&","&stockdatasplit(1)&","&stockdatasplit(2)&","&stockdatasplit(3)&","&stockdatasplit(4)&","&stockdatasplit(5)&","&formatdatetime(""&stockdatasplit(30)&"
"&stockdatasplit(31)&"",0)&""
end
if
‘0=股票名称,1=开盘价格,2=昨收盘价格,3=当前价格,4=最高价,5=最低价,6=更新时间
getstockdata=stockdata
end
function
function getstockimg(code)
dim
rndnum,addnum,checkcode,imgsource
if len(code)=5
then
getstockimg="http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh"&code&".gif"
end
if
imgsource="http://finance.sina.com.cn"
case
3
getstockimg="http://hq.gazxfe.com/stockchart/realline.chart?"&code&"&1003&SZ
500 330"
imgsource="http://hq.gazxfe.com"
case
4
getstockimg="http://chartse.stockstar.com/chartserver?code="&code&""
imgsource="http://www.stockstar.com/"
end
select
getstockimg=split(""&getstockimg&"||"&imgsource&"","||")
end
function
function getastockimg()
dim
rndnum,addnum,checkcode
dim
getastockimgb,imgsource
addnum=6
randomize:rndnum=cint(rnd*addnum)
select
case rndnum
case
0
getastockimg="http://202.109.106.1/gifchartse/gif/000001.gif"
getastockimgb="http://202.109.106.1/gifchartse/gif/399001.gif"
imgsource="http://www.stockstar.com/"
case
1
getastockimg="http://money.163.com/special/100.gif?C39"
getastockimgb="http://money.163.com/special/101.gif?HrS"
imgsource="http://www.163.com"
case
2
getastockimg="http://www.10jqka.com.cn/curve/realtime/index2.php?code=1a0001&w=180&h=140"
getastockimgb="http://www.10jqka.com.cn/curve/realtime/index2.php?code=399001&w=180&h=140"
imgsource="http://www.10jqka.com.cn"
case
3
getastockimg="http://chart.cnlist.com/stockchart/realline.chart?1a0001&1002&SZ
180
140"
getastockimgb="http://chart.cnlist.com/stockchart/realline.chart?399001&1002&SZ
180
140"
imgsource="http://chart.cnlist.com/"
case
4
getastockimg="http://image.sinajs.cn/newchart/small/ish000001.gif?1189176558328"
getastockimgb="http://image.sinajs.cn/newchart/small/isz399001.gif?1189176558328"
imgsource="http://www.sinajs.cn"
case
5
getastockimg="http://218.1.72.66/cgi/pic/sh/realtime/JA000001164143.png"
getastockimgb="http://218.1.72.66/cgi/pic/sz/realtime/JA399001164143.png"
imgsource="http://www.cnstock.com/"
case
6
getastockimg="http://222.73.29.85/img/000001.png"
getastockimgb="http://222.73.29.85/img/399001.png"
imgsource="http://www.eastmoney.com/"
end
select
getastockimg=split(""&getastockimg&"||"&getastockimgb&"||"&imgsource&"","||")
end
function
%>
2.
web-service接口
2.1 CHINAstock的web-service：
http://www.webxml.com.cn/WebServices/ChinaStockWebService.asmx
中国股票行情数据
WEB 服务（支持深圳和上海股市的全部基金、债券和股票），数据即时更新。输出GIF分时走势图、日/周/月 K
线图、及时行情数据（股票名称、行情时间、最新价、昨收盘、今开盘、涨跌额、最低、最高、涨跌幅、成交量、成交额、竞买价、竞卖价、委比、买一 - 买五、卖一 -
卖五）。此WEB服务提供了如下几个接口：
2.1.1
getStockImageByCode
GET
股票GIF分时走势图
INput：theStockCode =
股票代号，如：sh000001
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx
HTTP/1.1
Host: www.webxml.com.cn
Content-Type:
text/xml; charset=utf-8
Content-Length:
length
SOAPAction:
"http://WebXml.com.cn/getStockImageByCode"

string

Output：
2.1.2
getStockImageByteByCode
获得中国股票GIF分时走势图字节数组
INput：theStockCode
= 股票代号，如：sh000001
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx
HTTP/1.1Host: www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml;
charset=utf-8Content-Length: lengthSOAPAction:
"http://WebXml.com.cn/getStockImageByteByCode"
string
返回的数据如下：
hkMyt4m4VkJtstbv8A
2.1.3
getStockImage_kByCode
直接获得中国股票GIF日/周/月 K
线图（545*300pixel/72dpi）
INPUT: theStockCode =
股票代号
theType = K 线图类型（D：日[默认]、W：周、M：月），
POST
/WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImage_kByCode" string
string
比如按照下图所示输入：
返回的结果就是周K线图：
2.1.4
getStockImage_kByteByCode
获得中国股票GIF日/周/月 K
线图字节数组
Input：theStockCode = 股票代号，如：sh000001
POST
/WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImage_kByteByCode" string string
HTTP/1.1 200 OKContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: length
base64Binary
比如按照下图输入：
返回的结果就是周K线图字节数组
hkMyt4m4VkJtstbv8A
2.1.5
getStockInfoByCode
获得中国股票及时行情
input：theStockCode
= 股票代号
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockInfoByCode"
string
返回的值一个一维字符串数组
String(24)，结构为：String(0)股票代号、String(1)股票名称、String(2)行情时间、String(3)最新价（元）、String(4)昨收盘（元）、String(5)今开盘（元）、String(6)涨跌额（元）、String(7)最低（元）、String(8)最高（元）、String(9)涨跌幅（%）、String(10)成交量（手）、String(11)成交额（万元）、String(12)竞买价（元）、String(13)竞卖价（元）、String(14)委比（%）、String(15)-String(19)买一
- 买五（元）/手、String(20)-String(24)卖一 - 卖五（元）/手。
Web
service的方法类似于现在concurrent项目的DBWS数据的获取，都是通过SOAP协议向DBWS服务器获取相关的数据。
利用雅虎查中国股票
http://quote.yahoo.com/d/quotes.csv?s=MSFT&f=slc1wop
返回微软的股票价格
"MSFT","4:00pm
- 30.70",+1.04,"21.46 -
30.75",29.77,29.66
http://quote.yahoo.com/d/quotes.csv?s=000969.SZ&f=slc1wop
这个返回安泰科技的，一般有半个小时的延迟。
但是s=000969.sz
这个后面的sz是深圳的意思, 沪市是SS后缀

㈢ python 使用celery为了解决什么业务问题

Celery是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列。所谓任务就是消息，消息中的有效载荷中包含要执行任务需要的全部数据。

使用Celery的常见场景如下：
1. Web应用。当用户触发的一个操作需要较长时间才能执行完成时，可以把它作为任务交给Celery去异步执行，执行完再返回给用户。这段时间用户不需要等待，提高了网站的整体吞吐量和响应时间。
2. 定时任务。生产环境经常会跑一些定时任务。假如你有上千台的服务器、上千种任务，定时任务的管理很困难，Celery可以帮助我们快速在不同的机器设定不同种任务。
3. 同步完成的附加工作都可以异步完成。比如发送短信/邮件、推送消息、清理/设置缓存等。
Celery还提供了如下的特性：
1. 方便地查看定时任务的执行情况，比如执行是否成功、当前状态、执行任务花费的时间等。
2. 可以使用功能齐备的管理后台或者命令行添加、更新、删除任务。
3. 方便把任务和配置管理相关联。
4. 可选多进程、Eventlet和Gevent三种模式并发执行。
5. 提供错误处理机制。
- 提供多种任务原语，方便实现任务分组、拆分和调用链。
- 支持多种消息代理和存储后端。

㈣ 如何利用一些 finance 数据库 api 批量获取股票信息

1、通过API获取实时数据请求地址http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=&f=参数s–表示股票名称，多个股票之间使用英文加号分隔，如”XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT”，罗列了四个公司的股票：XOM,BBDb.TO,JNJ,MSFT。f–表示返回数据列，如”snd

㈤ 如何使用django+celery+RabbitMQ实现异步执行

1)
安装
需要安装RabbitMQ、Celery和Django-celery
Celery和Django-celery的安装直接pip就好

2)
修改settings.py
在INSTALLED_APPS中加入app：
INSTALLED_APPS = (
...
'djcelery',
'main', # startapp
}

3)
添加RabbitMQ的配置：
import djcelery
djcelery.setup_loader()

BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@localhost:5672/'

#或者
#BROKER_HOST = "localhost"
#BROKER_PORT = 5672
#BROKER_USER = "guest"
#BROKER_PASSWORD = "guest"
#BROKER_VHOST = "/"

4)
创建数据库
$ python manage.py syncdb #default
$ python manage.py migrate djcelery #for south

5)
定义和调用tasks
在app（main）目录下新建文件tasks.py
from celery import task

@task()
def add(x, y):
return x + y

6)
开启worker：
$ python manage.py celery worker --loglevel=info
$ #OR
$ python manage.py celeryd -l info --settings=settings

7)
调用任务：
$ python manage.py shell
In [1]: from main.tasks import add

In [2]: a=add.delay(1,1)

In [3]: a.ready() #worker未开启
Out[3]: False

In [4]: a=add.delay(1,1) #开启worker，重新执行

In [5]: a.ready()
Out[5]: True

In [9]: a.get() #Waits until the task is done and returns the retval.
Out[9]: 2

In [10]: a.successful()
Out[10]: True

8)运行index：$ python app.py 8000 ,运行celery：$ python manage.py celeryd -l info --settings=settings

㈥ celery python 好用吗

为什么要使用celery
Celery是一个使用Python开发的分布式任务调度模块，因此对于大量使用Python构建的系统，可以说是无缝衔接，使用起来很方便。Celery专注于实时处理任务，同时也支持任务的定时调度。因此适合实时异步任务定时任务等调度场景。Celery需要依靠RabbitMQ等作为消息代理，同时也支持Redis甚至是Mysql，Mongo等，当然，官方默认推荐的是RabbitMQ。
broker的选择
虽然官方支持的broker有很多，包括RabbitMQ，Redis甚至是数据库，但是不推荐使用数据库，因为数据库需要不断访问磁盘，当你的任务量大了之后会造成很严重的性能问题，同时你的应用很可能也在使用同一个数据库，这样可能导致你的应用被拖垮。如果业务环境比较简单可以选择Redis，如果比较复杂选择RabbitMQ，因为RabbitMQ是官方推荐的，但是比Redis操作起来又相对复杂些。我的选择是broker用RabbitMQ，backend用Redis
希望能帮到你！

㈦ C#如何获得股票软件上的个股行情数据

所有的股市数据都是免费对接的， 接口如果对应的是违法的，那么会附有法律责任，所有一般都不会给私下对接，目前卡的非常的严 ！

㈧ Django中怎么使用django-celery完成异步任务

许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误http request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery

有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我

们可以很方便的在其他项目中使用它.

1. Celery版本

本篇博文主要针对Celery 3.0.x. 早期版本的Celery可能有细微的差别.

2. Celery介绍

Celery的主要用处是执行异步任务, 可以选择延期或定时执行功能. 为什么需要执行异步任务呢?

第一, 假设用户正发起一个request, 并等待request完成后返回. 在这一request后面的view功能中, 我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务, 这一时间

可能远远大于用户能忍受的范围. 当这一任务并不需要立刻执行时, 我们便可以使用Celery在后台执行, 而不影响用户浏览网页. 当有任务需要访问远程服务器完

成时, 我们往往都无法确定需要花费的时间.

第二则是定期执行某些任务. 比如每小时需要检查一下天气预报, 然后将数据储存到数据库中. 我们可以编写这一任务, 然后让Celery每小时执行一次. 这样我们

的web应用便能获取最新的天气预报信息.

我们这里所讲的任务task, 就是一个Python功能(function). 定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能. 我们可以使用Celery延迟5分钟调用function

task1, 并传入参数(1, 2, 3). 或者我们也可以每天午夜运行该function.

我们偏向于将Celery放入项目中, 便于task访问统一数据库和Django设置.

当task准备运行时, Celery会将其放入列队queue中. queue中储存着可以运行的task的list. 我们可以使用多个queue, 但为了简单, 这里我们只使用一个.

将任务task放入queue就像加入todo list一样. 为了使task运行, 我们还需要在其他线程中运行的苦工worker. worker实时观察着代运行的task, 并逐一运行这

些task. 你可以使用多个worker, 通常他们位于不同服务器上. 同样为了简单起见, 我们这只是用一个worker.

我们稍后会讨论queue, worker和另外一个十分重要的进程, 接下来我们来动动手:

3. 安装Celery

我们可以使用pip在vietualenv中安装:

pip install django-celery

4. Django设置

我们暂时使用django runserver来启动celery. 而Celery代理人(broker), 我们使用Django database broker implementation. 现在我们只需要知道Celery

需要broker, 使用django自身便可以充当broker. (但在部署时, 我们最好使用更稳定和高效的broker, 例如Redis.)

在settings.py中:

import djcelery
djcelery.setup_loader()
BROKER_URL = 'django://'
...
INSTALLED_APPS = (
...
'djcelery',
'kombu.transport.django',
...
)

第一二项是必须的, 第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.

在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的. kombu.transport.django则是基于Django的broker

最后创建Celery所需的数据表, 如果使用South作为数据迁移工具, 则运行:

python manage.py migrate

否则运行: (Django 1.6或Django 1.7都可以)

python manage.py syncdb

5. 创建一个task

正如前面所说的, 一个task就是一个Pyhton function. 但Celery需要知道这一function是task, 因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator: @task. 在

django app目录中创建taske.py:

from celery import task

@task()
def add(x, y):
return x + y

当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时, Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中app目录中的tasks.py文件, 找到标记为task的function, 并

将它们注册为celery task.

将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行. 你还是可以像平时那样调用它: z = add(1, 2).

6. 执行task

让我们以一个简单的例子作为开始. 例如我们希望在用户发出request后异步执行该task, 马上返回response, 从而不阻塞该request, 使用户有一个流畅的访问

过程. 那么, 我们可以使用.delay, 例如在在views.py的一个view中:

from myapp.tasks import add
...
add.delay(2, 2)
...

Celery会将task加入到queue中, 并马上返回. 而在一旁待命的worker看到该task后, 便会按照设定执行它, 并将他从queue中移除. 而worker则会执行以下代

码:

import myapp.tasks.add

myapp.tasks.add(2, 2)

7. 关于import

这里需要注意的是, 在impprt task时, 需要保持一致. 因为在执行djcelery.setup_loader()时, task是以INSTALLED_APPS中的app名,

加.tasks.function_name注册的, 如果我们由于python path不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用from myproject.myapp.tasks import

add形式), Celery将无法得知这是同一task, 因此可能会引起奇怪的bug.

8. 测试

a. 启动worker

正如之前说到的, 我们需要worker来执行task. 以下是在开发环境中的如何启动worker:

首先启动terminal, 如同开发django项目一样, 激活virtualenv, 切换到django项目目录. 然后启动django自带web服务器: python manage.py runserver.

然后启动worker:

python manage.py celery worker --loglevel=info

此时, worker将会在该terminal中运行, 并显示输出结果.

b. 启动task

打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:

$ python manage.py shell
>>> from myapp.tasks import add
>>> add.delay(2, 2)

此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:

[2014-10-07 08:47:08,076: INFO/MainProcess] Got task from broker: myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]
[2014-10-07 08:47:08,299: INFO/MainProcess] Task myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc] succeeded in 0.183349132538s: 4

9. 另一个例子

下面我们来看一个更为真实的例子, 在views.py和tasks.py中:

# views.py
from myapp.tasks import do_something_with_form_data

def view(request):
form = SomeForm(request.POST)
if form.is_valid():
data = form.cleaned_data
# Schele a task to process the data later
do_something_with_form_data.delay(data)
return render_to_response(...)
# tasks.py

@task
def do_something_with_form_data(data):
call_slow_web_service(data['user'], data['text'], ...)

10. 调试

由于Celery的运行需要启动多个部件, 我们可能会漏掉一两个. 所以我们建议:

使用最简单的设置
使用python debug和logging功能显示当前的进程

11. Eager模式

如果在settings.py设置:

CELERY_ALWAYS_EAGER = True

那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:
# 若启用eager模式, 则以下两行代码相同

add.delay(2, 2)
add(2, 2)

12. 查看queue

因为我们使用了django作为broker, queue储存在django的数据库中. 这就意味着我们可以通过django admin查看该queue:

# admin.py
from django.contrib import admin
from kombu.transport.django import models as kombu_models

admin.site.register(kombu_models.Message)

13. 检查结果

每次运行异步task后, Celery都会返回AsyncResult对象作为结果. 你可以将其保存, 然后在将来查看该task是否运行成功和返回结果:

# views.py

result = add.delay(2, 2)
...
if result.ready():
print "Task has run"
if result.successful():
print "Result was: %s" % result.result
else:
if isinstance(result.result, Exception):
print "Task failed e to raising an exception"
raise result.result
else:
print "Task failed without raising exception"
else:
print "Task has not yet run"

14. 定期任务

还有一种Celery的常用模式便是执行定期任务. 执行定期任务时, Celery会通过celerybeat进程来完成. Celerybeat会保持运行, 一旦到了某一定期任务需要执

行时, Celerybeat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celerybeat只有需要一个即可.

启动Celerybeat:

python manage.py celery beat

使Celery运行定期任务的方式有很多种, 我们先看第一种, 将定期任务储存在django数据库中. 即使是在django和celery都运行的状态, 这一方式也可以让我们

方便的修改定期任务. 我们只需要设置settings.py中的一项便能开启这一方式:

# settings.py
CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schelers.DatabaseScheler'

㈨ 怎样用Android程序获取沪深所有股票代码及基本信息并存入SQLite数据库

使用WDZ程序即可，这个程序可导出沪深股票数据为txt、csv、sql格式。也可输出代码表。

如果需要实时的，可以使用他们的 wstock金融API接口

㈩ java 如何实现 获取实时股票数据

一般有三种方式：

1. 网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据，去GitHub或技术论坛（如CSDN、51CTO）上找一下别人写的爬虫集成到项目中。

2. 请求第三方API。会有专门的公司（例如网络API市场）提供股票数据，你只需要去购买他们的服务，使用他们提供的SDK，仿照demo开发实现即可。如下图所示：