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。
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。
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。bashpip install requests
- PythonでHTTPリクエストを簡単に行うために、
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))
- 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。
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。
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。bashpip install pandas
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)
- 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。
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。
pythonimport 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。
pythonimport 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。
pythonimport 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。
pythonimport 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。
- まず、既存のCSVファイルを読み込みます。
- 新しいデータと既存のデータを結合します。
time
列に基づいて重複を削除します。- 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。
pythonimport 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。
pythonimport 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。
コメント