Cree e implemente una aplicación web de precios de acciones usando Python y Streamlit

En este artículo, veremos cómo crear e implementar una aplicación web de precios de acciones.

Para crear una aplicación web increíble que se ocupe de la ciencia de datos, tenemos una plataforma perfecta para llevar a cabo esta tarea. El paquete Streamlit y Python construye y comparte la aplicación de datos de la manera más rápida posible. 

Streamlit es de código abierto, cualquiera puede contribuir, pero primero instale Streamlit localmente.

pip install streamlit

Streamlit garantiza la forma más rápida de crear y compartir aplicaciones de datos. Stock siempre va a ser el tema de tendencia durante años para hablar. A todos los que tienen buenos ingresos les gusta invertir en la Bolsa de Valores. Una Bolsa de Valores es un lugar donde se negocian acciones de empresas públicas que cotizan en bolsa. Dado que estamos tratando con los detalles del precio de las acciones, es posible que necesitemos los detalles de Web Scrap. Pero para nuestro recuso, existe una de esas bibliotecas de Python que se ocupa del precio de las acciones. Yahoo Finance, en pocas palabras, trabaja con empresas de publicidad en línea para brindarle publicidad que sea lo más relevante y útil posible.

pip install yfinance

Cree una aplicación web de precios de acciones usando Streamlit

Primero importe los módulos necesarios para la aplicación web.

import streamlit as st
import yfinance as finance

Debe conocer la sintaxis básica de Markdown para mostrar texto en la aplicación web. Puede consultar esta Introducción a Markdown y comenzar. Una vez que se familiarice con el lenguaje Markdown, mostrar mensajes con Streamlit se convierte en una tarea fácil.

Establezca el nombre del título, el encabezado de la barra lateral y el subtítulo:

st.title("Build and Deploy Stock Market App Using Streamlit")
st.header("A Basic Data Science Web Application")
st.sidebar.header("Geeksforgeeks \n TrueGeeks")

La parte real del código comienza ahora. Dado que analizaremos los precios de las acciones de Google y Microsoft, inicialice el atributo ticker y obtenga el historial de GOOGL y MSFT durante el último mes. 

yfinance le permite verificar las actualizaciones durante un cierto período de tiempo. yfinance devuelve pandas.DataFrame con nombres de columnas de varios niveles, con un nivel para el ticker y un nivel para los datos de precios de acciones. Puede consultar el siguiente código que muestra el encabezado, los datos, la información resumida sobre la empresa y trazar un gráfico sorprendente.

yfinace.download muestra datos tabulares que incluyen datos de apertura, máximo, mínimo, cierre y volumen en diferentes intervalos de tiempo. Una vez que haya inicializado el ticker, verifique la información detallada sobre el ticker que incluye el resumen largo, el número total de empleados, el nombre del estado y del país, el crecimiento de los ingresos y mucha más información. 

Hemos utilizado los comandos más importantes para esta aplicación web, puede consultar el siguiente código.

Python

import streamlit as st
import yfinance as finance
 
 
def get_ticker(name):
    company = finance.Ticker(name)  # google
    return company
 
 
# Project Details
st.title("Build and Deploy Stock Market App Using Streamlit")
st.header("A Basic Data Science Web Application")
st.sidebar.header("Geeksforgeeks \n TrueGeeks")
 
company1 = get_ticker("GOOGL")
company2 = get_ticker("MSFT")
 
# fetches the data: Open, Close, High, Low and Volume
google = finance.download("GOOGL", start="2021-10-01", end="2021-10-01")
microsoft = finance.download("MSFT", start="2021-10-01", end="2021-10-01")
 
# Valid periods: 1d,5d,1mo,3mo,6mo,1y,2y,5y,10y,ytd,max
data1 = company1.history(period="3mo")
data2 = company2.history(period="3mo")
 
# markdown syntax
st.write("""
### Google
""")
 
# detailed summary on Google
st.write(company1.info['longBusinessSummary']) 
st.write(google)
 
# plots the graph
st.line_chart(data1.values) 
 
st.write("""
### Microsoft
""")
st.write(company2.info['longBusinessSummary'], "\n", microsoft)
st.line_chart(data2.values)

Comando para ejecutar tu código

 streamlit run myapp.py

Implemente la aplicación web de ciencia de datos con Streamlit

Las aplicaciones web Streamlit se pueden implementar para uso directo a través de varias opciones disponibles en Internet. Existen diferentes plataformas sobre cómo podría implementar la aplicación Streamlit. También puede implementar su aplicación usando Heroku. Consulte la guía completa para implementar aplicaciones en Heroku .

Buscaremos un método directo proporcionado por Streamlit. El nivel de Comunidad gratuito es la solución perfecta si su aplicación está alojada en un repositorio público de GitHub y desea que cualquier persona en el mundo pueda acceder a ella. Antes de continuar, necesitará su propia cuenta de GitHub donde guardará su aplicación web. Una vez que haya puesto su aplicación en GitHub, asegúrese de haber agregado un archivo require.txt. Este archivo contendrá la biblioteca de Python necesaria que se requiere. 

Debe seguir solo tres pasos para implementar su aplicación:

Paso 1 : cree un repositorio Github para su aplicación Streamlit y luego regístrese (https://forms.streamlit.io/community-sign-up) en la comunidad Streamlit. 

Paso 2 : debe esperar 2 días hábiles y luego finalmente puede implementar su aplicación. Abra el correo que recibirá de la comunidad https://share.streamlit.io/ y cree una nueva aplicación.

Paso 3: A continuación, seleccione el repositorio que creó en el primer paso. Después de seleccionar repo_name, elija el nombre de la rama y el archivo principal de python donde ha guardado su código.

Una vez que su aplicación esté implementada, puede encontrarla con esta URL:

https://share.streamlit.io/[username]/[repo_name]/[default_branch_name]/[your_py_code_file_name]

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por jaintarun y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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