使用client.futures交换info()

本文将介绍如何使用Python's Binance API中的client.futures模块来交换交易对信息。

安装Python's Binance API

!pip install python-binance

导入必要的模块和设置

from binance.client import Client
from binance.exceptions import BinanceAPIException, BinanceWithdrawException
import pandas as pd
import time

api_key = 'YOUR_API_KEY'
api_secret = 'YOUR_SECRET_KEY'

client = Client(api_key, api_secret)

获取交易对信息

我们可以使用client.futures_exchange_info()方法来获取所有futures交易对的详细信息。

exchange_info = client.futures_exchange_info()

此代码将返回一个包含所有futures交易对信息的字典，其中每个futures交易对都有一些键值对，如交易对名称、数量精度、价格精度等。

整理成Pandas DataFrame

为了更好的分析和操作数据，我们可以将其转换成Pandas DataFrame。

symbols = exchange_info['symbols']

symbols_data = []

for symbol in symbols:
    symbol_data = {}
    symbol_data['symbol'] = symbol['symbol']
    symbol_data['pair'] = symbol['pair']
    symbol_data['base_asset'] = symbol['baseAsset']
    symbol_data['quote_asset'] = symbol['quoteAsset']
    symbol_data['price_precision'] = symbol['pricePrecision']
    symbol_data['quantity_precision'] = symbol['quantityPrecision']
    symbol_data['contract_size'] = symbol['contractSize']
    symbol_data['tick_size'] = symbol['tickSize']
    symbol_data['expiration_type'] = symbol['expirationType']
    symbol_data['underlying_type'] = symbol['underlyingType']
    symbol_data['delivery_date'] = symbol['deliveryDate']
    symbols_data.append(symbol_data)

symbols_df = pd.DataFrame(symbols_data)

symbols_df.head()

此代码将返回一个包含所有futures交易对信息的Pandas DataFrame。

结论

使用client.futures_exchange_info()方法和Python's Binance API，您可以轻松获取所有futures交易对的详细信息，并将其转换成Pandas DataFrame以进行更进一步的分析和操作。