用 Python + FMP 获取并分析全球股市数据

主要观点总结

本文介绍了如何通过Python面向对象编程与金融数据网站Financial Modeling Prep（FMP）的API进行高效交互，以简化数据导入流程。文章首先概述了FMP API的特点和优势，然后详细阐述了如何使用面向对象编程来重构代码，提高数据导入效率。接着，通过创建一个名为SP500data的类，实现了一站式数据导入工具，能够快速导入S 500 指数中的各大公司财务数据。文章还介绍了并行编程在数据导入中的应用，以及如何通过fetch_all_data方法快速拉取所需全部数据。最后，通过实际用例展示了如何根据格雷厄姆数寻找折价股票。文章结尾提供了完整源码的获取方式。

关键观点总结

关键观点1: 介绍FMP API的特点和优势。

FMP API提供准确、实时的市场数据和公司财务信息，支持多种端点服务，简化了复杂的财务数据获取流程。

关键观点2: 通过面向对象编程（OOP）来重构代码，提高数据导入效率。

OOP通过将数据和操作数据的函数封装在一起，提供了一种清晰的结构来组织和管理代码，适合将不同类型的财务数据请求封装成独立的功能模块。

关键观点3: 创建SP500data类，实现一站式数据导入工具。

SP500data类通过定义类和对象，将从API获取的数据封装成易于操作的形式，提高了代码的复用性，使数据导入更加简洁和直观。

关键观点4: 介绍并行编程在数据导入中的应用。

并行编程可以将多个任务分配到不同的处理器上，同时运行多个任务，从而提高数据导入的效率。

关键观点5: 通过实际用例展示如何根据格雷厄姆数寻找折价股票。

结合格雷厄姆数模型，通过创建SP500data类的实例，快速获取到所需的必要信息，筛选出最具折价潜力的股票。

免责声明