使用 Exchangeratesapi.io 自动更新货币汇率

实时货币汇率数据对于不同类型的企业（例如涉及国际贸易的企业）至关重要。这些比率直接影响各种金融业务活动和决策。例如，对于那些在国际市场上销售产品或服务的公司而言，为了维持竞争力和盈利能力，需要设定能够准确反映汇率的合理价格。因此，获取准确的实时汇率对企业来说至关重要，有助于它们做出明智的决策、管理风险以及提升运营效率。货币汇率更新自动化进一步提高了业务效率。

通过自动化系统，企业能够实时获取到准确的货币汇率，从而消除了延迟和手动错误。此外，自动化还保证了数据的持续监控与及时更新。

在本详细指南中，我们将向您展示如何使用Exchangeratesapi.io API 来自动更新货币汇率。我们将介绍 API 的基本和高级用法来实现流程自动化。

了解 Exchangeratesapi.io

什么是 Exchangeratesapi.io？

Exchangeratesapi.io 是一个可靠的汇率 API，开发人员可以将其集成到他们的应用程序中，以获得高度准确的实时、日内和历史货币汇率。REST API以轻量级且易于理解的JSON格式来提供数据。

以下是 Exchangeratesapi.io API 的突出特点和特点：

Exchangeratesapi.io 与许多信誉良好的外汇汇率源集成。这使得 API 能够提供实时、准确和可靠的货币汇率数据。
货币兑换 API 能够每 60 秒更新一次实时数据，具体取决于您的订阅计划。
API 支持 200 多种全球货币。
Exchangeratesapi.io由强大且可扩展的基础设施提供支持，这使得其API能够每秒处理数千个请求而不会影响性能。
汇率 API还支持自 1999 年以来的历史汇率。
如果您使用付费订阅计划，Exchangerates.io 将为所有 API 请求提供 256 位 SSL 加密。这显着增强了 API 的安全性。
Exchangerates.io 还有一个单独的货币兑换端点。您可以使用此端点将任何金额从一种基础货币转换为另一种基础货币。
通过Exchangerates.io的时间序列端点功能，您可以获取到两个选定日期之间每天的汇率历史数据。
API 具有详细的文档，其中包含有关 API 使用、端点和参数的所有详细信息。您还可以在文档中找到各种编码示例。
Exchangerates.io 提供完全免费的计划，支持每月 250 次 API 调用、每小时更新和历史数据。要获得更多高级功能，例如每 60 秒实时更新，您可以订阅付费订阅计划。

API 的工作原理

要使用 Exchangerates.io货币汇率API，您首先需要获取 API 密钥。为此，请访问 Exchangerates.io API 官方网站并注册创建帐户。成功创建账户之后，您可以在仪表板上找到属于您的唯一API密钥。

然后，您可以使用此 API 密钥发出 API 请求。这是基本 API URL：

https://api.exchangeratesapi.io/v1/

下面是如何使用 access_key 参数对 API 进行身份验证的示例（此处，我们使用了最新的端点）：

https://api.exchangeratesapi.io/v1/latest

    ? access_key = API_KEY

使用不同的 API 端点

最新费率端点

利用该端点，您可以获取到精确的实时汇率信息。这些汇率会根据您的订阅计划，每60分钟、10分钟或60秒进行一次更新。此外，您还可以根据自己的需求，指定所需的基础货币以及目标货币或多种货币。

（默认货币为欧元/欧元）

API 请求示例：

https://api.exchangeratesapi.io/v1/latest

    ? access_key = API_KEY

    & base = USD

    & symbols = GBP,JPY,EUR

JSON 响应示例：

历史汇率端点

您可以通过将您选择的日期（格式 YYYY-MM-DD）附加到基本 URL 来获取历史/日期汇率。

API 请求示例：

https://api.exchangeratesapi.io/v1/2013-12-24

    ? access_key = API_KEY

    & base = GBP

    & symbols = USD,CAD,EUR

响应示例：

设置您的开发环境

先决条件

API 密钥：如上一节所述，您需要在 Exchangeratesapi.io 上注册才能获取 API 密钥。
编程语言：编程语言的基础知识，例如JavaScript和Python。
HTTP 客户端：需要熟悉如何发出HTTP请求，例如在JavaScript中可以利用fetch函数，而在Python中则可以使用requests库。
Scheduler：为了自动更新汇率，我们需要掌握调度任务的相关知识，比如cron作业、Windows任务调度程序，或是特定编程语言中的调度程序（例如在Python中使用的类似于cron的功能）。
集成开发环境 (IDE)：我们将使用 Visual Studio Code 等 IDE 来编写代码。 VS code 提供了各种有用的功能来增强开发体验。其中包括具有语法突出显示、代码完成、集成调试等功能的高级代码编辑器。
PyCharm：您还可以使用 PyCharm 代替 VS code。 PyCharm 是一款专为 Python 开发而设计的 IDE。它提供了多种功能来简化和增强 Python 开发人员的编码过程。
库：在本指南中，我们将使用 Python 通过 Exchangeratesapi.io API 自动执行货币汇率更新。我们需要以下库：requests、schedule、pandas。以下是安装这些库的方法：

pip install requests schedule pandas

创建一个简单的项目

打开您的 IDE，例如 VS Code。
为您的项目创建一个新目录：

mkdir currency-exchange-updater 

cd currency-exchange-updater

自动货币汇率更新：基础知识

发出 API 请求

以下是用于初始化基本项目设置和发出 API 请求的示例代码：

# 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.")

在上面的代码中，我们：

导入了 requests 库，它允许我们发出 HTTP 请求，例如出站 http get 请求。
声明了 API_KEY 和 BASE_URL。您需要将“your_api_key_here”替换为您的实际 Exchangeratesapi.io API 密钥。 API端点的基本URL将允许我们获取最新的汇率。
定义函数来获取汇率。例如，get_exchange_rates()函数将发出 API 请求并处理响应。
在主程序块中，我们可以使用多个if/else条件来判断并检索最新的汇率信息，如果成功则将其打印出来；如果请求失败，则显示相应的错误消息。

安排定期更新

我们需要安排定期更新以自动更新汇率。为此，我们可以使用 cron 作业或计划任务。

以下是安排触发流程或定期更新的示例代码：

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)

上面的代码每天在指定时间（上午 10:00）自动从Exchangeratesapi.io API获取最新的货币汇率并打印数据。

注意：我们扩展了上一节中的代码以安排定期更新。

该代码的工作原理如下：

导入时间表和时间库。 Schedule是一个用于调度任务的简单库。时间库提供了各种与时间相关的函数。在这里，我们使用它来暂停脚本的执行。
时间表.every()。day.at (“10:00”)安排任务在每天上午 10:00 运行。
.do(get_exchange_rates)指定在计划时间运行的任务，即 get_exchange_rates 函数。
while True定义了一个无限循环来保持脚本运行。
Schedule.run_pending()检查计划任务是否处于挂起状态，如果时间匹配则运行它。
time.sleep(1) 函数会使循环暂停1秒钟，这样做的目的是为了控制循环的运行速度，避免其过度占用CPU资源。

高级功能和优化

处理大数据集

以下是一些有效管理和显示大量汇率数据的有效技术：

为了实现更高效的数据处理，我们可以采用分页的方式来获取，每次只加载较小块的数据到内存中，而不是一次性将所有数据都加载进来。可以借助Pandas等库来高效地加载和操作数据，这些库通常都内置了分页支持的功能。
在数据到达时对其进行处理，而不是将其完全存储在内存中。
将记录数据或大型数据集存储在数据库中，并使用 SQL 查询来检索特定的数据子集。
使用数据库索引更快地检索和聚合数据。
使用 numpy 数组等数据结构来优化内存使用。
对大型数据集实施缓存。

以下是分页和缓存数据的示例代码：

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.")

实时数据更新

我们可以使用 WebSockets 或定期轮询来实现实时更新。

以下是定期轮询的 Python 代码示例：

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

定制数据检索

在处理如货币汇率更新等自动化项目时，自定义数据检索的功能显得尤为重要。因为它能够让我们根据特定的业务需求来灵活地定制数据获取的方式。

以下是有效定制数据检索的一些技巧：

明确定义您的业务需求。
API 通常支持查询参数。因此，最好根据特定条件对获取数据的请求进行参数化。
使用参数根据特定条件（例如货币、日期或值）过滤数据。
为 Web 应用程序实施服务器端过滤，以最大限度地减少数据传输并提高性能。
使用参数指定检索数据的排序标准。
对小数据集实施客户端排序。或者，您可以对大型数据集实施服务器端排序以优化性能。
实施错误处理来管理 API 错误或无效请求。

集成高级功能

历史数据分析

为了进行历史数据分析，我们首先需要通过exchangeratesapi.io来检索所需的历史汇率数据。在这个过程中，我们需要明确指定日期范围以及所关心的货币种类。

检索历史汇率数据后，您可以对其进行分析以了解趋势和模式。下面是一个使用 pandas 进行数据操作和使用 Matplotlib 进行可视化的基本示例：

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)