Cryptocompare API Python スクリプト

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Cryptocompare API Python スクリプト

ChatGPT：Cryptocompareは、暗号通貨のデータを提供するウェブサイトで、そのAPIを利用することで時系列データを取得することが可能です。PythonでこのAPIを利用して時系列データをダウンロードするスクリプトを作成するには、以下の手順を参照してください。

  1. APIキーの取得:

    • まず、Cryptocompareのウェブサイトにアクセスしてアカウントを作成し、APIキーを取得します。

  2. 必要なライブラリのインストール:

    • PythonでHTTPリクエストを簡単に行うために、requestsライブラリをインストールします。 
      bash
      pip install requests

  3. Pythonスクリプトの作成:

    • 以下のようなPythonスクリプトを作成して、CryptocompareのAPIから時系列データをダウンロードします。 
      python
      import requests
import json

def get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp):
    url = f"https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histoday"
    params = {
        "fsym": symbol,
        "tsym": to_symbol,
        "limit": limit,
        "aggregate": aggregate,
        "toTs": to_timestamp,
        "api_key": api_key
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

# あなたのAPIキーを入力します
api_key = "your_api_key_here"

# データを取得するためのパラメータを設定します
symbol = "BTC"
to_symbol = "USD"
limit = 60  # 取得する日数
aggregate = 1  # 日単位でデータを集計
to_timestamp = ""  # 空の場合、現在のタイムスタンプが使用されます

# APIからデータを取得します
data = get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp)
print(json.dumps(data, indent=4))

このスクリプトは、Cryptocompareのhistodayエンドポイントを利用して、指定された暗号通貨の時系列データをダウンロードします。get_time_series_data関数には、APIキーとデータを取得するための他のパラメータを渡します。この関数は、HTTPリクエストを行い、レスポンスをJSON形式で返します。そして、このデータをコンソールに出力します。

ChatGPT：PythonのPandasライブラリを使用してデータを処理し、CSVファイルに出力することができます。以下の手順に従って、先ほどのスクリプトを変更してください。

  1. 必要なライブラリのインストール:

    • pandasライブラリをインストールします。 
      bash
      pip install pandas

  2. スクリプトの変更:

    • 以下のようにスクリプトを変更して、データをPandas DataFrameにインポートし、CSVファイルに出力します。 
      python
      import requests
import pandas as pd
import json

def get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp):
    url = f"https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histoday"
    params = {
        "fsym": symbol,
        "tsym": to_symbol,
        "limit": limit,
        "aggregate": aggregate,
        "toTs": to_timestamp,
        "api_key": api_key
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

def convert_to_csv(data):
    data_points = data['Data']['Data']
    df = pd.DataFrame(data_points)
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')
    df = df[['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumeto']]
    df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
    df.to_csv('cryptocompare_data.csv', index=False)

# あなたのAPIキーを入力します
api_key = "your_api_key_here"

# データを取得するためのパラメータを設定します
symbol = "BTC"
to_symbol = "USD"
limit = 60  # 取得する日数
aggregate = 1  # 日単位でデータを集計
to_timestamp = ""  # 空の場合、現在のタイムスタンプが使用されます

# APIからデータを取得します
data = get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp)

# データをCSVに変換します
convert_to_csv(data)

この変更されたスクリプトでは、get_time_series_data関数でデータを取得した後、新しいconvert_to_csv関数を呼び出してデータをCSVファイルに変換しています。convert_to_csv関数では、データをPandas DataFrameにインポートし、time列のタイムスタンプを適切な日時形式に変換し、指定された列名を使用してCSVファイルcryptocompare_data.csvにデータを出力します。

ChatGPT：5分単位でデータを取得するには、Cryptocompareのhistominuteエンドポイントを利用し、aggregateパラメータを5に設定する必要があります。以下のようにスクリプトを変更してください。

python
import requests
import pandas as pd
import json

def get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp):
    url = f"https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histominute"  # エンドポイントをhistominuteに変更
    params = {
        "fsym": symbol,
        "tsym": to_symbol,
        "limit": limit,
        "aggregate": aggregate,  # 5分ごとのデータを取得
        "toTs": to_timestamp,
        "api_key": api_key
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

def convert_to_csv(data):
    data_points = data['Data']['Data']
    df = pd.DataFrame(data_points)
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')
    df = df[['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumeto']]
    df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
    df.to_csv('cryptocompare_data.csv', index=False)

# あなたのAPIキーを入力します
api_key = "your_api_key_here"

# データを取得するためのパラメータを設定します
symbol = "BTC"
to_symbol = "USD"
limit = 288  # 24時間分のデータを取得 (5分間隔で288データポイント)
aggregate = 5  # 5分間隔でデータを集計
to_timestamp = ""  # 空の場合、現在のタイムスタンプが使用されます

# APIからデータを取得します
data = get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp)

# データをCSVに変換します
convert_to_csv(data)

この変更されたスクリプトでは、histominuteエンドポイントを使用し、aggregateパラメータを5に設定することで5分単位のデータを取得しています。また、limitパラメータを288に設定することで、24時間分のデータを取得しています。残りの部分は前のスクリプトと同様に、データをPandas DataFrameにインポートし、CSVファイルに出力します。

ChatGPT：CryptocompareのAPIでは、特定の取引所からデータを取得するためにeパラメータを使用することができます。以下のスクリプトは、このパラメータを使用して特定の取引所から5分間隔のデータを取得し、それをCSVファイルに出力する方法を示しています。

python
import requests
import pandas as pd
import json

def get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange):
    url = f"https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histominute"  # エンドポイントをhistominuteに変更
    params = {
        "fsym": symbol,
        "tsym": to_symbol,
        "limit": limit,
        "aggregate": aggregate,  # 5分ごとのデータを取得
        "toTs": to_timestamp,
        "e": exchange,  # 取引所を指定
        "api_key": api_key
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

def convert_to_csv(data):
    data_points = data['Data']['Data']
    df = pd.DataFrame(data_points)
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')
    df = df[['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumeto']]
    df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
    df.to_csv('cryptocompare_data.csv', index=False)

# あなたのAPIキーを入力します
api_key = "your_api_key_here"

# データを取得するためのパラメータを設定します
symbol = "BTC"
to_symbol = "USD"
limit = 288  # 24時間分のデータを取得 (5分間隔で288データポイント)
aggregate = 5  # 5分間隔でデータを集計
to_timestamp = ""  # 空の場合、現在のタイムスタンプが使用されます
exchange = "Coinbase"  # 例: Coinbase取引所からデータを取得

# APIからデータを取得します
data = get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange)

# データをCSVに変換します
convert_to_csv(data)

このスクリプトでは、get_time_series_data関数に新しいパラメータexchangeを追加し、これをHTTPリクエストのパラメータに含めています。この例では、exchangeパラメータをCoinbaseに設定することで、Coinbase取引所からデータを取得しています。他の取引所からデータを取得するには、exchangeパラメータを適切な取引所の名前に変更してください。

ChatGPT：CryptocompareのAPIで利用可能な取引所の正確な名前を確認するには、公式のドキュメントやAPIのエンドポイントを参照するのが最も確実です。特に、APIのエンドポイント/data/v4/all/exchangesは利用可能な取引所のリストを提供する可能性があります​1​。また、Cryptocompareの開発者向けページでは、APIを通じてアクセスできる312の取引所があることが言及されていますが、取引所の名前のリストは提供されていないようです​2​。

さらに、CryptocompareのAPIに関するドキュメントやチュートリアルを読むことで、取引所の名前をどのように指定するか、または取引所の名前のリストをどこで見つけるかについての情報を得ることができるかもしれません​3​。

また、CryptocompareのAPIエンドポイントやウェブサイトで利用可能な取引所の名前を確認するためのプログラムを作成することも考えられます。それには、APIキーを取得し、APIエンドポイントを呼び出し、返されたデータから取引所の名前を抽出するプログラムを作成する必要があります。

それでも、取引所の名前を見つけるのが困難である場合は、Cryptocompareのサポートに連絡して、取引所の名前のリストをリクエストすることも考慮すると良いでしょう。

ChatGPT：CSVファイルにデータを追記するには、pandas.DataFrame.to_csvメソッドのmodeパラメータを'a'（追記モード）に設定し、headerパラメータをFalseに設定することで、ヘッダーが重複して書き込まれないようにします。以下のスクリプトは、この変更を反映させています。

python
import requests
import pandas as pd
import json

def get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange):
    url = f"https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histominute"
    params = {
        "fsym": symbol,
        "tsym": to_symbol,
        "limit": limit,
        "aggregate": aggregate,
        "toTs": to_timestamp,
        "e": exchange,
        "api_key": api_key
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

def convert_to_csv(data):
    data_points = data['Data']['Data']
    df = pd.DataFrame(data_points)
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')
    df = df[['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumeto']]
    df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']

    # CSVファイルが存在する場合はデータを追記し、存在しない場合は新しいファイルを作成
    try:
        with open('cryptocompare_data.csv', 'r') as file:
            pass
    except FileNotFoundError:
        df.to_csv('cryptocompare_data.csv', index=False)  # ファイルが存在しない場合、新しいファイルを作成
    else:
        df.to_csv('cryptocompare_data.csv', mode='a', header=False, index=False)  # ファイルが存在する場合、データを追記

# あなたのAPIキーを入力します
api_key = "your_api_key_here"

# データを取得するためのパラメータを設定します
symbol = "BTC"
to_symbol = "USD"
limit = 288
aggregate = 5
to_timestamp = ""
exchange = "Coinbase"

# APIからデータを取得します
data = get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange)

# データをCSVに変換します
convert_to_csv(data)

このスクリプトでは、convert_to_csv関数でファイルの存在をチェックしています。ファイルが存在しない場合は新しいCSVファイルを作成し、ファイルが存在する場合はデータを既存のCSVファイルに追記しています。

ChatGPT：エラーメッセージによると、toTsパラメータが整数でないため、有効なタイムスタンプとして認識されていないようです。toTsパラメータは、データを取得する終了時刻を指定するために使用されます。UNIXタイムスタンプ（1970年1月1日からの秒数）を使用してこのパラメータを設定する必要があります。

以下の修正されたスクリプトでは、toTsパラメータを現在のタイムスタンプに設定するようにしています。また、datetimeモジュールを利用して現在のタイムスタンプを取得しています。

python
import requests
import pandas as pd
import json
import time  # timeモジュールをインポート

def get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange):
    url = f"https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histominute"
    params = {
        "fsym": symbol,
        "tsym": to_symbol,
        "limit": limit,
        "aggregate": aggregate,
        "toTs": to_timestamp,
        "e": exchange,
        "api_key": api_key
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

def convert_to_csv(data):
    data_points = data['Data']['Data']
    df = pd.DataFrame(data_points)
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')
    df = df[['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumeto']]
    df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
    
    # ... (以前と同じ)

# 現在のタイムスタンプを取得
current_timestamp = int(time.time())

# あなたのAPIキーを入力します
api_key = "your_api_key_here"

# データを取得するためのパラメータを設定します
symbol = "BTC"
to_symbol = "USD"
limit = 288
aggregate = 5
to_timestamp = current_timestamp  # 現在のタイムスタンプを指定
exchange = "Coinbase"

# APIからデータを取得します
data = get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange)

# データをCSVに変換します
convert_to_csv(data)

この修正により、toTsパラメータは現在のタイムスタンプに設定され、エラーが解消されるはずです。

ChatGPT：CSVファイルにデータを追記する際に、time列の重複を削除するには、以下の手順を実行します。

  1. まず、既存のCSVファイルを読み込みます。
  2. 新しいデータと既存のデータを結合します。
  3. time列に基づいて重複を削除します。
  4. 結果をCSVファイルに書き戻します。

以下のスクリプトは、これらの手順を実装しています。

python
import requests
import pandas as pd
import json
import time

def get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange):
    url = f"https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histominute"
    params = {
        "fsym": symbol,
        "tsym": to_symbol,
        "limit": limit,
        "aggregate": aggregate,
        "toTs": to_timestamp,
        "e": exchange,
        "api_key": api_key
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

def convert_to_csv(data):
    data_points = data['Data']['Data']
    new_df = pd.DataFrame(data_points)
    new_df['time'] = pd.to_datetime(new_df['time'], unit='s')
    new_df = new_df[['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumeto']]
    new_df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
    
    try:
        with open('cryptocompare_data.csv', 'r') as file:
            existing_df = pd.read_csv(file)
    except FileNotFoundError:
        new_df.to_csv('cryptocompare_data.csv', index=False)
    else:
        combined_df = pd.concat([existing_df, new_df])
        deduplicated_df = combined_df.drop_duplicates(subset='time', keep='last')
        deduplicated_df.to_csv('cryptocompare_data.csv', index=False)

# 現在のタイムスタンプを取得
current_timestamp = int(time.time())

# あなたのAPIキーを入力します
api_key = "your_api_key_here"

# データを取得するためのパラメータを設定します
symbol = "BTC"
to_symbol = "USD"
limit = 288
aggregate = 5
to_timestamp = current_timestamp
exchange = "Coinbase"

# APIからデータを取得します
data = get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange)

# データをCSVに変換します
convert_to_csv(data)

この修正されたスクリプトでは、convert_to_csv関数内で既存のCSVファイルを読み込み、新しいデータと既存のデータを結合した後、time列に基づいて重複を削除しています。そして、結果をCSVファイルに書き戻しています。重複を削除する際に、pd.DataFrame.drop_duplicatesメソッドのkeepパラメータを'last'に設定することで、各時間に対して最後のエントリのみを保持しています。

ChatGPT：1時間ごとのデータを取得するには、APIのエンドポイントをhistohourに変更し、aggregateパラメータを1に設定します。また、limitパラメータを適切な値に設定することで、取得するデータの時間範囲を制御できます。以下のスクリプトはこれらの変更を反映しています。

python
import requests
import pandas as pd
import json
import time

def get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange):
    url = f"https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histohour"  # エンドポイントをhistohourに変更
    params = {
        "fsym": symbol,
        "tsym": to_symbol,
        "limit": limit,
        "aggregate": aggregate,  # 1時間ごとのデータを取得
        "toTs": to_timestamp,
        "e": exchange,
        "api_key": api_key
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

def convert_to_csv(data):
    data_points = data['Data']['Data']
    new_df = pd.DataFrame(data_points)
    new_df['time'] = pd.to_datetime(new_df['time'], unit='s')
    new_df = new_df[['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumeto']]
    new_df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
    
    # ... (以前と同じ)

# 現在のタイムスタンプを取得
current_timestamp = int(time.time())

# あなたのAPIキーを入力します
api_key = "your_api_key_here"

# データを取得するためのパラメータを設定します
symbol = "BTC"
to_symbol = "USD"
limit = 24  # 24時間分のデータを取得 (1時間間隔で24データポイント)
aggregate = 1  # 1時間間隔でデータを集計
to_timestamp = current_timestamp
exchange = "Coinbase"

# APIからデータを取得します
data = get_time_series_data(api_key, symbol, to_symbol, limit, aggregate, to_timestamp, exchange)

# データをCSVに変換します
convert_to_csv(data)

このスクリプトでは、get_time_series_data関数でurl変数をhttps://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histohourに設定し、aggregateパラメータを1に設定することで1時間ごとのデータを取得しています。また、limitパラメータを24に設定することで、過去24時間分のデータを取得しています。それ以外の部分は以前のスクリプトと同様です。

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