这期内容当中小编将会给大家带来有关Python Flask中的权限设置是怎样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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我们设置了系统的注册和登陆功能，已经基本满足了一个小型 Web 应用的需求。如果我们想通过这个网站来赚些小钱呢，就需要提供更高级的功能，当然这些高级功能不是免费开放的，设计一个权限系统，来控制高级应用的使用。
撰写高级功能
所谓的高级功能就是用户舍得花钱去购买的功能，像我这种喜欢薅羊毛的主，只配用用基础功能了。
我这里设计的高级功能，就是丰富 K 线图，在我们原来 K 线图的基础上添加移动平均线和成交量。
移动平均线
移动平均线是技术分析中非常普遍的一项指标，“平均”是指单位周期内的平均收盘价格，“移动”则是指将新的交易日收盘价纳入计算周期的同时，剔除最早的交易收盘价。
我们先来观察下通过 tushare 获取到的数据
可以看到，数据中的 Ma5、Ma10 和 Ma20 值可以用来制作移动平均线，可以通过折线图的方式来展现。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
def moving_average() -> Line:
c = (
Line()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("Ma5", df['ma5'].values.tolist(), is_smooth=True)
.add_yaxis("Ma10", df['ma10'].values.tolist(), is_smooth=True)
.add_yaxis("Ma20", df['ma20'].values.tolist(), is_smooth=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="移动平均线"))
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
return c
moving_average().render_notebook()
成交量
对于成交量，可以通过柱状图来展示，柱状图的高度，就是成交量的大小。把上涨时的成交量显示成红色，下跌时的成交量显示成绿色。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line, Bar
volume_rise=[df.volume[x] if df.close[x] > df.open[x] else "0" for x in range(0, len(df.index))]
volume_drop=[df.volume[x] if df.close[x] <= df.open[x] else "0" for x in range(0, len(df.index))]
def volume() -> Bar:
c = (
Bar()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("volume_rise", volume_rise, stack=True, color=["#ec0000"])
.add_yaxis("volume_drop", volume_drop, stack=True, color=["#00da3c"])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="成交量"),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
return c
volume().render_notebook()
集成三个图表
下面我们就把三个图标，K 线图，移动平均线图和成交量图合成到一起
首先把 K 线图和移动平均线图层叠到一起
def kline_base() -> Kline:
kline = (
Kline()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("日K图", df[['open', 'close', 'low', 'high']].values.tolist(), markpoint_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[opts.MarkLineItem(type_="max", value_dim="close")]
), markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[opts.MarkLineItem(type_="max", value_dim="close")]
),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color="#ec0000",
color0="#00da3c",
border_color="#8A0000",
border_color0="#008F28",
),
)
.set_global_opts(
yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True,
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
),
),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True,
axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30)),
title_opts=opts.TitleOpts(title="股票走势"),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
)
)
line = (
Line()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("Ma5", df['ma5'].values.tolist(), is_smooth=True)
.add_yaxis("Ma10", df['ma10'].values.tolist(), is_smooth=True)
.add_yaxis("Ma20", df['ma20'].values.tolist(), is_smooth=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="移动平均线"))
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
kline.overlap(line)
return kline
接下来再通过 grid 把成交量图添加到主图表中
...
bar = (
Bar()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("volume_rise", volume_rise, stack=True, color=["#ec0000"], )
.add_yaxis("volume_drop", volume_drop, stack=True, color=["#00da3c"], )
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="20%"))
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
overlap_kline_line = kline.overlap(line)
grid = Grid()
grid.add(
overlap_kline_line,
grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="8%", height="50%"),
)
grid.add(
bar,
grid_opts=opts.GridOpts(
pos_left="10%", pos_right="8%", pos_top="70%", height="16%"
),
)
...
至此，我们所谓的“高级”图表就完成了，下面就开始结合 Flask，嵌入我们产生的图表
编写各个图表页面
首先我们先把新产生的两个图表嵌入到 Web 应用中，每个图表都是一个独立的页面
后台函数
先来创建生成移动平均线和成交量图表的函数
# 移动平均线
def moving_average_chart(mydate, data_5, data_10, data_20, name) -> Line:
moving_average = (
Line()
.add_xaxis(mydate)
.add_yaxis("ma5", data_5, is_smooth=True)
.add_yaxis("ma10", data_10, is_smooth=True)
.add_yaxis("ma20", data_20, is_smooth=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="%s-移动平均线" % name),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],
)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
return moving_average
# 成交量
def volume_chart(mydate, volume_rise, volume_drop, name) -> Bar:
bar = (
Bar()
.add_xaxis(mydate)
.add_yaxis("volume_rise", volume_rise, stack=True, color=["#ec0000"])
.add_yaxis("volume_drop", volume_drop, stack=True, color=["#00da3c"])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="%s-成交量" % name),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
return bar然后再修改 get_stock_data 函数，返回我们需要的数据
def get_stock_data(code, ctime):
df = ts.get_hist_data(code)
df_time = df[:ctime]
mydate = df_time.index.tolist()
kdata = df_time[['open', 'close', 'low', 'high']].values.tolist()
madata_5 = df_time['ma5'].values.tolist()
madata_10 = df_time['ma10'].values.tolist()
madata_20 = df_time['ma20'].values.tolist()
volume_rise = [df_time.volume[x] if df_time.close[x] > df_time.open[x] else "0" for x in range(0, len(df_time.index))]
volume_drop = [df_time.volume[x] if df_time.close[x] <= df_time.open[x] else "0" for x in range(0, len(df_time.index))]
return [mydate, kdata, madata_5, madata_10, madata_20, volume_rise, volume_drop]
接着再增加生成两个图表所对应的视图函数
@app.route("/Line", methods=['GET', 'POST'])
def get_moving_average():
stock_name = request.form.get('stockName')
query_time = request.form.get('queryTime')
if not stock_name:
stock_name = '平安银行'
if not query_time:
query_time = 30
if int(query_time) > 30:
if current_user.is_authenticated:
pass
else:
abort(403)
status, stock_code = check_stock(stock_name)
if status == 0:
return 'error stock code or name'
mydate, kdata, madata_5, madata_10, madata_20, volume_rise, volume_drop = get_stock_data(stock_code[0], int(query_time))
c = moving_average_chart(mydate, madata_5, madata_10, madata_20, stock_code[1])
return c.dump_options()
@app.route("/Bar", methods=['GET', 'POST'])
def get_volume():
stock_name = request.form.get('stockName')
query_time = request.form.get('queryTime')
if not stock_name:
stock_name = '平安银行'
if not query_time:
query_time = 30
if int(query_time) > 30:
if current_user.is_authenticated:
pass
else:
abort(403)
status, stock_code = check_stock(stock_name)
if status == 0:
return 'error stock code or name'
mydate, kdata, madata_5, madata_10, madata_20, volume_rise, volume_drop = get_stock_data(stock_code[0], int(query_time))
c = volume_chart(mydate, volume_rise, volume_drop, stock_code[1])
return c.dump_options()然后还要添加对应的前端页面
@app.route("/mavg", methods=['GET', 'POST'])
def moving_average():
return render_template("mavg.html")
@app.route("/volume", methods=['GET', 'POST'])
def volume():
return render_template("volume.html")最后创建上面的两个 html 文件，并修改
{% extends "base.html" %}
{% block title %}我的股票走势图{% endblock %}
{% block page_content %}
{% for message in get_flashed_messages() %}
×
{{ message }}
