Phân tích dữ liệu thời gian thực với Python

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
from websocket import create_connection
import json
import time

Thu thập dữ liệu thời gian thực từ API Binance

Binance cung cấp API WebSocket để stream dữ liệu giao dịch. Bạn có thể kết nối và nhận dữ liệu liên tục như sau:

def stream_binance(symbol='btcusdt', interval=1, limit=10):
    """
    Stream giá tiền điện tử từ Binance WebSocket API
    """
    ws = create_connection(f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{symbol}@trade")
    print(f"Streaming giá {symbol.upper()}...")
    for _ in range(limit):
        response = ws.recv()
        data = json.loads(response)
        price = float(data['p'])
        print(f"Giá hiện tại: {price} USD")
        time.sleep(interval)
    ws.close()

# Stream dữ liệu 10 lần, cách nhau 1 giây
stream_binance()

Lệnh này sẽ in ra giá Bitcoin mỗi giây trong 10 lần liên tiếp.

Giả lập dữ liệu thời gian thực từ file CSV

Nếu bạn đã tải dataset từ Kaggle, hãy đọc file và giả lập streaming.

# Đọc dữ liệu lịch sử
df = pd.read_csv('/content/all_crypto_currencies.csv')
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df_btc = df[df['symbol'] == 'BTC'].sort_values('timestamp')

# Giả lập streaming bằng cách in từng dòng
for i, row in df_btc[:50].iterrows():
    print(f"{row['timestamp']}: {row['close']} USD")
    time.sleep(1)  # Mô phỏng delay 1 giây

Trực quan hóa dữ liệu thời gian thực

Vẽ biểu đồ đường (line chart) với Matplotlib

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(df_btc['timestamp'][:100], df_btc['close'][:100], color='blue')
plt.title('Giá Bitcoin theo thời gian')
plt.xlabel('Thời gian')
plt.ylabel('Giá (USD)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

Vẽ biểu đồ tương tác với Plotly

fig = px.line(df_btc[:100], x='timestamp', y='close', title='Giá Bitcoin')
fig.show()

mean_price = df_btc['close'].mean()
std_price = df_btc['close'].std()
print(f"Giá trung bình: {mean_price:.2f} USD")
print(f"Độ lệch chuẩn: {std_price:.2f} USD")

# Phát hiện giá > (mean + 2*std)
anomalies = df_btc[df_btc['close'] > mean_price + 2*std_price]
print("Các điểm bất thường:")
print(anomalies[['timestamp', 'close']])

from dash import Dash, dcc, html, Output, Input

app = Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    html.H1("Real-Time Bitcoin Price Dashboard"),
    dcc.Graph(id='live-graph'),
    dcc.Interval(id='interval-component', interval=1000, n_intervals=0)
])

@app.callback(Output('live-graph', 'figure'), Input('interval-component', 'n_intervals'))
def update_graph_live(n):
    new_df = df_btc[:n+10]
    fig = px.line(new_df, x='timestamp', y='close', title='Giá Bitcoin Real-Time')
    return fig

app.run_server(debug=True, use_reloader=False)