
云原生 API 網關 APISIX 入門教程
實時貨幣匯率數據對于不同類型的企業(例如涉及國際貿易的企業)至關重要。這些比率直接影響各種金融業務活動和決策。例如,對于那些在國際市場上銷售產品或服務的公司而言,為了維持競爭力和盈利能力,需要設定能夠準確反映匯率的合理價格。因此,獲取準確的實時匯率對企業來說至關重要,有助于它們做出明智的決策、管理風險以及提升運營效率。貨幣匯率更新自動化進一步提高了業務效率。
通過自動化系統,企業能夠實時獲取到準確的貨幣匯率,從而消除了延遲和手動錯誤。此外,自動化還保證了數據的持續監控與及時更新。
在本詳細指南中,我們將向您展示如何使用Exchangeratesapi.io API 來自動更新貨幣匯率。我們將介紹 API 的基本和高級用法來實現流程自動化。
Exchangeratesapi.io 是一個可靠的匯率 API,開發人員可以將其集成到他們的應用程序中,以獲得高度準確的實時、日內和歷史貨幣匯率。REST API以輕量級且易于理解的JSON格式來提供數據。
以下是 Exchangeratesapi.io API 的突出特點和特點:
要使用 Exchangerates.io貨幣匯率API,您首先需要獲取 API 密鑰。為此,請訪問 Exchangerates.io API 官方網站并注冊創建帳戶。成功創建賬戶之后,您可以在儀表板上找到屬于您的唯一API密鑰。
然后,您可以使用此 API 密鑰發出 API 請求。這是基本 API URL:
https://api.exchangeratesapi.io/v1/
下面是如何使用 access_key 參數對 API 進行身份驗證的示例(此處,我們使用了最新的端點):
https://api.exchangeratesapi.io/v1/latest
? access_key = API_KEY
最新費率端點
利用該端點,您可以獲取到精確的實時匯率信息。這些匯率會根據您的訂閱計劃,每60分鐘、10分鐘或60秒進行一次更新。此外,您還可以根據自己的需求,指定所需的基礎貨幣以及目標貨幣或多種貨幣。
(默認貨幣為歐元/歐元)
API 請求示例:
https://api.exchangeratesapi.io/v1/latest
? access_key = API_KEY
& base = USD
& symbols = GBP,JPY,EUR
JSON 響應示例:
歷史匯率端點
您可以通過將您選擇的日期(格式 YYYY-MM-DD)附加到基本 URL 來獲取歷史/日期匯率。
API 請求示例:
https://api.exchangeratesapi.io/v1/2013-12-24
? access_key = API_KEY
& base = GBP
& symbols = USD,CAD,EUR
響應示例:
pip install requests schedule pandas
mkdir currency-exchange-updater
cd currency-exchange-updater
以下是用于初始化基本項目設置和發出 API 請求的示例代碼:
# main.py
import requests
API_KEY = 'your_api_key_here'
BASE_URL = 'https://api.exchangeratesapi.io/latest'
def get_exchange_rates():
response = requests.get(f"{BASE_URL}?access_key={API_KEY}")
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return data
else:
return None
if __name__ == "__main__":
rates = get_exchange_rates()
if rates:
print(rates)
else:
print("Failed to retrieve data.")
在上面的代碼中,我們:
我們需要安排定期更新以自動更新匯率。為此,我們可以使用 cron 作業或計劃任務。
以下是安排觸發流程或定期更新的示例代碼:
import requests
import schedule
import time
API_KEY = 'your_api_key_here'
BASE_URL = 'https://api.exchangeratesapi.io/latest'
def get_exchange_rates():
response = requests.get(f"{BASE_URL}?access_key={API_KEY}")
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print(data)
else:
print("Failed to retrieve data.")
schedule.every().day.at("10:00").do(get_exchange_rates)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
上面的代碼每天在指定時間(上午 10:00)自動從Exchangeratesapi.io?API獲取最新的貨幣匯率并打印數據。
注意:我們擴展了上一節中的代碼以安排定期更新。
該代碼的工作原理如下:
time.sleep(1)
?函數會使循環暫停1秒鐘,這樣做的目的是為了控制循環的運行速度,避免其過度占用CPU資源。以下是一些有效管理和顯示大量匯率數據的有效技術:
以下是分頁和緩存數據的示例代碼:
import requests
import pandas as pd
API_KEY = 'your_api_key_here'
BASE_URL = 'https://api.exchangeratesapi.io/latest'
CACHE_FILE = 'exchange_rates.csv'
def get_exchange_rates():
response = requests.get(f"{BASE_URL}?access_key={API_KEY}")
if response.status_code == 200:
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data['rates'].items(), columns=['Currency', 'Rate'])
df.to_csv(CACHE_FILE, index=False)
return df
else:
return None
if __name__ == "__main__":
rates = get_exchange_rates()
if rates is not None:
print(rates.head()) # Display the first few rows
else:
print("Failed to retrieve data.")
我們可以 使用 WebSockets 或定期輪詢來實現實時更新。
以下是定期輪詢的 Python 代碼示例:
import requests
import time
API_KEY = 'your_api_key_here'
BASE_URL = 'https://api.exchangeratesapi.io/latest'
def get_exchange_rates():
response = requests.get(f"{BASE_URL}?access_key={API_KEY}")
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print(data)
else:
print("Failed to retrieve data.")
while True:
get_exchange_rates()
time.sleep(60) # Poll every minute
在處理如貨幣匯率更新等自動化項目時,自定義數據檢索的功能顯得尤為重要。因為它能夠讓我們根據特定的業務需求來靈活地定制數據獲取的方式。
以下是有效定制數據檢索的一些技巧:
為了進行歷史數據分析,我們首先需要通過exchangeratesapi.io來檢索所需的歷史匯率數據。在這個過程中,我們需要明確指定日期范圍以及所關心的貨幣種類。
檢索歷史匯率數據后,您可以對其進行分析以了解趨勢和模式。下面是一個使用 pandas 進行數據操作和使用 Matplotlib 進行可視化的基本示例:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_historical_trends(historical_data, base_currency, symbols):
dates = []
rates_eur = []
rates_gbp = []
for date, rates in historical_data.items():
dates.append(date)
rates_eur.append(rates['EUR'])
rates_gbp.append(rates['GBP'])
df = pd.DataFrame({
'Date': dates,
'EUR': rates_eur,
'GBP': rates_gbp
})
# Convert Date column to datetime format
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# Plotting historical trends
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Date'], df['EUR'], label=f'1 {base_currency} to EUR')
plt.plot(df['Date'], df['GBP'], label=f'1 {base_currency} to GBP')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Exchange Rate')
plt.title('Historical Exchange Rate Trends')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
# Example usage
plot_historical_trends(historical_rates, base_currency, symbols)
用戶身份驗證和訪問控制是任何管理敏感數據的應用程序的關鍵要素。身份驗證機制能夠確保只有經過授權的用戶才能訪問應用程序內部的資源或功能。這樣一來,它便能有效地保護敏感數據,防止其遭受未經授權的訪問,進而降低數據泄露的風險。
訪問控制允許我們根據用戶的經過身份驗證的身份和分配的權限來限制訪問。這可以防止未經授權的用戶查看、修改或刪除敏感數據。例如,您可以實施基于角色的訪問控制 (RBAC)。它允許我們根據用戶角色分配權限,例如管理員或用戶。
掌握 API 集成對于自動化貨幣匯率更新至關重要。它允許數據檢索自動化,使企業能夠及時獲得可靠的信息。在本詳細指南中,我們提供了:
首先,您需要完成開發環境的設置,并從Exchangeratesapi.io獲取API密鑰。接下來,請按照基本和高級實施步驟的指南進行操作。
最佳實踐包括正確的數據處理、實時更新、性能優化和安全身份驗證。
實施數據分頁、緩存和可視化庫等技術來有效管理和顯示大型數據集。
Exchangeratesapi.io 為開發人員提供全面的文檔、社區論壇和支持渠道。
冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺,專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API:通過關鍵詞搜索API、或者從API Hub分類頁進入尋找。
原文鏈接:https://blog.apilayer.com/automating-currency-exchange-rate-updates-with-exchangeratesapi-io/