101 - (App)주식 가격 트렌드

FreeCodeCamp.org
Build 12 Data Science Apps with Python and Streamlit - Full Course 를 보고 진행

개요

• 이번 시간에는 streamlit으로 주식 가격 트렌드를 구현해보겠습니다.

• 사전에 설치해야할 패키지는 다음과 같습니다.

• yfinance는 주식가격을 받아오는 라이브러리입니다.

$pip install yfinance

streamlit 함수

텍스트 입력 함수 st.write

텍스트는 마크다운을 지원합니다. 타이틀을 쓰고 싶다면 st.title 같이 직관적인 함수로 쓸수도 있지만 st.write는 맥가이버칼 처럼 상황에 맞게 여유롭게 사용이 가능한 함수입니다.

라인 차트 함수 st.line_chart

가장 기본적인 라이브러리로 matplotlib를 쓰지만
Vega Lite(2D) 같은 인터랙티브 차트와 deck.gl(map & 3D) 또한 지원한다.

CODE 전체:

# How to Build Your First Data Science Web App in Python - Streamlit Tutorial #1
import yfinance as yf
import streamlit as st

st.write("""
# Simple Stock Price App
Shown are the stock closing price and volume of Google!
""")

# https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75
#define the ticker symbol
tickerSymbol = 'GOOGL'
#get data on this ticker
tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)
#get the historical prices for this ticker
tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')
# Open	High	Low	Close	Volume	Dividends	Stock Splits

st.line_chart(tickerDf.Close)
st.line_chart(tickerDf.Volume)

저는 테슬라(TSLA)를 넣어보았습니다.
아주 잘 나옵니다.

그 외 메뉴

• 기본적으로 메뉴에는 다양한 기능을 제공하는데

• rerun을 통해 데이터를 다시 한번 최신화를 할 수도 있고, 캐시를 지워서 좀더 쾌적하게 다시 앱을 구동할 수도 있습니다.

• 놀라운점은 이 상태로 앱을 배포가 가능하다는 점입니다.

• 배포를 하기 위해서는 앱을 먼저 깃허브 리포지토리에 등록을 해야합니다.

• 테마도 Light, Dark 설정이 가능합니다.

• 그 외에도 잘 쓰일지는 모르겠지만 만든 대시보드를 비디오로 녹화도 하고 공유도 가능합니다.