股票数据接口实践笔记

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最近在处理股票行情数据时，我用 Go 写了一个小工具。在日常观察行情或者做基础数据分析时，能及时获取数据会让工作流程更顺畅。

实时数据抓取

我用 gorilla/websocket 连接了一个实时数据接口，每次价格变化都会收到推送。代码非常直观：

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "encoding/json"
    "github.com/gorilla/websocket"
)

type StockTick struct {
    Symbol string  `json:"symbol"`
    Price  float64 `json:"price"`
}

func main() {
    conn, _, err := websocket.DefaultDialer.Dial("wss://realtime.alltick.co/stock", nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer conn.Close()

    for {
        _, msg, err := conn.ReadMessage()
        if err != nil {
            log.Println(err)
            break
        }
        var tick StockTick
        json.Unmarshal(msg, &tick)
        fmt.Printf("%s 当前价格 %.2f\n", tick.Symbol, tick.Price)
    }
}

每次数据更新都会打印股票代码和最新价格，像 AllTick 这样稳定的接口，抓取过程中几乎不用担心掉线或丢数据。

数据处理与记录

我通常会把数据存到数据库，并做简单统计，比如每分钟的最高价、最低价或平均价。表格大概像这样：

| 时间 | 股票代码 | 最新价格 |
| 09:00 | AAPL | 175.32 |
| 09:01 | AAPL | 175.45 |
| 09:02 | AAPL | 175.28 |

这些数据可以方便地做趋势分析，也可以结合前端图表展示，直观地观察价格波动。

开发感受

Go 的并发处理很适合实时数据抓取，在接口稳定的情况下，可以专注于分析和展示。我把实时行情存库后，再结合一些简单计算，就能快速观察股票价格变化趋势，方便进一步处理或者集成到其他工具里。

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