Python：将上一个并发函数执行的结果传递到下一个执行

Question

对于不太清晰的帖子标题表示歉意。 我有一个文件，我在其中调用 yfinance 来获取股票代码列表的股票数据。

import yfinance as yf
import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time


def fetch_stock_data(ticker):
    info = yf.Tickers(ticker).tickers[ticker].info
    data = [ticker, f"{info['currentPrice']}", f"{info['volume']}"]
    return data


tickers = ['AAPL', 'AMZN', 'GOOG']
table_title = ['Symbol', 'Price', 'TotalVol']
df = pd.DataFrame(columns = table_title)

if __name__ == "__main__":
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        while True:
            results = list(executor.map(fetch_stock_data, tickers))
            print(results)

            # Adds items from results
            for result in results:
                df.loc[len(df)] = result

            print(df)
            time.sleep(10)

这会生成以下输出：

  Symbol   Price  TotalVol
0   AAPL  222.91  63519990
1   AMZN  197.93  96644650
2   GOOG  172.65  21385165

我有一个 while True: 循环，我在其中休眠 10 秒并再次执行循环。

我想添加一个“CurrVol”列，其输出如下所示。

  Symbol   Price  CurrVol TotalVol
0   AAPL  222.91   6351   63519990
1   AMZN  197.93   9665   96644650
2   GOOG  172.65  23765   21385165

CurrVol 是前一次执行的 TotalVol 与本次执行的 TotalVol 之间的差异。

我需要将 TotalVol 传递给 fetch_stock_data，以便我可以计算差异并将其输出到 CurrVol 列中。

def fetch_stock_data(ticker):
    info = yf.Tickers(ticker).tickers[ticker].info
    data = [ticker, f"{info['currentPrice']}", f"{info['volume']-prevVolume}", f"{info['volume']}"]
    return data 

如何跟踪多个股票代码的 PrevVolume 并将它们传递到并发函数进行处理？

我没有提到的一个复杂因素是，当当前分钟翻到下一分钟时，PrevVolume 应重置为 0。

Answer 1

我花了一天的时间来解决这个问题，我想出了一个解决方案，在再次调用 yf 函数之前，我能够在新的数据框中保留最后的卷信息。

tickers = ['AAPL', 'AMZN', 'GOOG']
table_title = ['Symbol', 'Price', 'TotVolume']
prevVol_df = pd.DataFrame(columns = ['Symbol', 'PrevVolume'])

if __name__ == "__main__":
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        while True:
            df = pd.DataFrame(columns = table_title)

            results = list(executor.map(fetch_stock_data, tickers))

            # Adds items from results
            for result in results:
                df.loc[len(df)] = result

            # Convert TotVolume from string to number
            df['TotVolume'] = pd.to_numeric(df['TotVolume'], errors='coerce')

            # Copy volume data for each symbol to a new df.
            prevVol_df = df[['Symbol', 'TotVolume']].copy()
            prevVol_df.rename(columns={'TotVolume': 'PrevVolume'}, inplace=True)

            # Create a new df by merging df and prevVol_df
            # adding PrevVolume to the end of df.
            tmp_df = pd.merge(df, prevVol_df, on='Symbol', how='left')

            curr_volume = tmp_df['TotVolume'].astype(int) - tmp_df['PrevVolume'].astype(int)

            tmp_df.insert(2, 'CurrVol', curr_volume)

            # print the dataframe for columns Symbol, Price, CurrVolume and TotVolume
            print(tmp_df.iloc[:, 0:4])  # or use df.iloc[:, :-1]

            # reset dataframes
            df.drop(df.index, inplace=True)
            tmp_df.drop(tmp_df.index, inplace=True)

            time.sleep(10)