GeminiAPI数据抓取：Python实战教程详解

2025-03-02 03:33:24 14

Gemini API 数据抓取教程

简介

在瞬息万变的加密货币市场中，数据至关重要。精确且实时更新的市场数据是制定明智交易决策、有效评估风险以及构建稳健投资策略的根本。数据质量直接影响交易的盈亏，因此获取可靠的数据源至关重要。 Gemini 作为一家受监管且声誉卓著的加密货币交易所，深知数据的重要性，因此提供了一套全面的 API 接口，供开发者、量化交易员以及研究人员访问其庞大且不断更新的市场数据。这些数据包括实时交易价格、历史交易记录、订单簿信息、以及各种市场指标，为用户提供了深入了解市场动态的窗口。

本教程旨在提供一份详尽的指南，引导您逐步学习如何利用 Gemini API 抓取所需的市场数据。我们将涵盖 API 的关键概念，包括身份验证、数据请求以及数据解析。通过本教程，您将能够构建自己的数据抓取工具，并将其应用于各种场景，例如量化交易策略的回测、市场趋势分析、以及构建自定义的加密货币信息仪表盘。无论您是经验丰富的开发者，还是刚刚入门的新手，本教程都将为您提供所需的知识和技能，助您在加密货币领域的数据探索中取得成功。我们还将介绍如何处理 API 的速率限制，以及如何有效地管理数据，以确保您能够高效地获取和利用所需的信息。通过 Gemini API 获取的数据可以与其他数据源结合，进行更深入的分析，从而获得更全面的市场洞察力。

准备工作

在开始参与加密货币相关活动前，充分的准备至关重要。以下步骤将帮助您建立稳固的基础：

深入了解加密货币： 在投入任何资金之前，务必充分理解加密货币的基本概念。研究区块链技术、不同加密货币的运作机制、以及影响其价值的各种因素。关注行业新闻、阅读白皮书、参与社区讨论，从而建立对加密货币生态系统的全面认知。同时，了解加密钱包的类型（例如：软件钱包、硬件钱包）以及交易所的功能，熟悉交易流程。

编程语言和环境：选择您熟悉的编程语言，例如 Python、JavaScript 或 Java。确保您的开发环境已配置好，并且安装了必要的库。本教程将以 Python 为例进行讲解。

API 密钥：要访问 Gemini API，您需要创建一个 API 密钥。前往 Gemini 网站并登录您的帐户。在账户设置中，找到 API 密钥管理部分，并创建一个新的 API 密钥。请务必妥善保管您的 API 密钥，不要泄露给他人。同时，为了安全起见，建议您限制 API 密钥的权限，只赋予读取数据的权限。

HTTP 请求库：您需要一个 HTTP 请求库来与 Gemini API 进行交互。在 Python 中，常用的库包括 requests 和 http.client。使用 pip 命令安装 requests 库：pip install requests

理解 Gemini API

Gemini API 提供了一系列强大的数据接口，使开发者和交易者能够访问各种类型的市场数据，用于分析、交易策略制定和风险管理。这些接口提供了对 Gemini 交易平台实时和历史数据的深入访问。以下是一些常用的 API 端点，以及它们提供的关键信息：

Ticker API: Ticker API 提供指定交易对的最新、最关键的市场快照信息。它不仅包括最新的交易价格，还包括 24 小时内的成交量、最高价和最低价，以及其他实时市场统计数据。这些数据对于追踪市场动态、计算移动平均线、评估波动性以及进行快速决策至关重要。通过分析 Ticker API 的数据，用户可以了解市场的即时状态，并识别潜在的交易机会。
Order Book API: Order Book API 揭示了市场订单簿的深度，显示了特定交易对的买单（bid）和卖单（ask）的详细信息。它提供每个价格水平上的订单数量，帮助用户了解市场的买卖压力分布。理解订单簿的深度对于识别支撑位和阻力位、评估市场流动性以及预测价格变动至关重要。 Order Book API 允许用户构建高级交易策略，如限价单挂单和冲击单检测。
Trades API: Trades API 提供了最近成交的交易记录列表，包括成交价格、成交时间和成交量。这些数据对于分析市场趋势、识别交易活动模式以及验证交易策略至关重要。通过分析 Trades API 的数据，用户可以了解市场参与者的行为，并跟踪大型交易活动。还可以用于计算交易量加权平均价格 (VWAP) 等指标。
Candles API (历史数据): Candles API 提供历史价格数据，以 K 线图（也称为 OHLC 图）的形式呈现。 K 线图显示了在特定时间段内的开盘价、最高价、最低价和收盘价。 Candles API 允许用户访问不同时间粒度的数据，例如 1 分钟、5 分钟、1 小时、1 天等。历史价格数据对于进行技术分析、识别趋势、回溯测试交易策略以及构建预测模型至关重要。 K 线图是交易者和分析师广泛使用的工具，用于识别价格形态和潜在的交易机会。

充分理解这些 API 端点的功能、参数和返回的数据格式，可以帮助您更有效地抓取和利用所需的数据。细致地规划您的数据抓取策略，并充分利用 Gemini 官方文档提供的丰富信息，从而构建高效且准确的数据分析系统。 Gemini 官方文档提供了详细的 API 说明，包括每个端点的参数、请求示例和响应格式。强烈建议您仔细阅读官方文档，以便更好地理解 API 的工作原理，并避免常见的错误。

代码示例 (Python)

以下是一个使用 Python 和 requests 库，并结合模块来解析 JSON 数据的示例代码，用于抓取 Gemini BTC/USD 交易对的最新价格。这个例子展示了如何发送 HTTP 请求，处理响应，并提取所需的信息：


import requests
import 

def get_gemini_btc_usd_price():
    """
    从 Gemini API 获取 BTC/USD 交易对的最新价格。
    """
    url = "https://api.gemini.com/v1/pubticker/btcusd" # Gemini API 端点
    try:
        response = requests.get(url) # 发送 GET 请求
        response.raise_for_status()  # 如果响应状态码不是 200，则引发 HTTPError 异常

        data = response.() # 将响应 JSON 文本解析为 Python 字典

        last_price = data['last'] # 从字典中提取 'last' 字段，即最新价格
        return last_price

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求出错: {e}")
        return None # 返回 None 表示请求失败
    except .JSONDecodeError as e:
        print(f"JSON 解析出错: {e}")
        return None # 返回 None 表示 JSON 解析失败
    except KeyError as e:
        print(f"KeyError: 缺少键 {e}")
        return None # 返回 None 表示缺少键

if __name__ == "__main__":
    price = get_gemini_btc_usd_price()
    if price:
        print(f"Gemini BTC/USD 最新价格: {price}")
    else:
        print("获取价格失败")

代码解释：

import requests : 导入 requests 库，用于发送 HTTP 请求。
import : 导入库，用于解析 JSON 响应。
get_gemini_btc_usd_price() 函数：
- 定义了从 Gemini API 获取 BTC/USD 最新价格的函数。
- url = "https://api.gemini.com/v1/pubticker/btcusd" ：指定 Gemini API 的公共交易对信息端点。
- response = requests.get(url) ：使用 requests.get() 方法发送 GET 请求到指定的 URL。
- response.raise_for_status() ：检查响应状态码，如果状态码不是 200 (OK)，则会抛出一个 HTTPError 异常。
- data = response.() ：将服务器返回的 JSON 格式的响应数据解析为 Python 字典。
- last_price = data['last'] ：从解析后的字典中提取键为 'last' 的值，该值代表最新的交易价格。
- 异常处理：使用 try...except 块来捕获可能出现的异常，例如网络请求错误 ( requests.exceptions.RequestException )，JSON 解析错误 ( .JSONDecodeError )，以及键不存在错误 ( KeyError )，并输出错误信息。
- 返回值：如果成功获取到价格，则返回最新价格；否则，返回 None 。
if __name__ == "__main__": ：这是一个 Python 的常见用法，确保代码只在脚本直接运行时执行，而不是作为模块导入时执行。
调用 get_gemini_btc_usd_price() 函数，并将返回的价格打印到控制台。如果获取价格失败，则打印相应的错误消息。

请确保已安装 requests 库。可以使用 pip install requests 命令进行安装。

API 端点

访问 Gemini 交易所的公共交易 ticker API 端点，获取 BTC/USD 的最新价格。

API 端点 URL:

url = "https://api.gemini.com/v1/pubticker/btcusd"

使用 Python 的 requests 库发送 HTTP GET 请求。

import requests
import 

try:
    # 发送 GET 请求到 Gemini API
    response = requests.get(url)

    # 检查 HTTP 响应状态码
    response.raise_for_status()  # 抛出 HTTPError 异常，如果状态码不是 200 OK

    # 将 JSON 响应体解析为 Python 字典
    data = response.()

    # 从字典中提取 "last" 键对应的值，该值代表最新的交易价格
    last_price = data['last']

    # 打印 BTC/USD 的最新价格
    print(f"BTC/USD 最新价格: {last_price}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    # 捕获所有与 requests 相关的异常，例如网络连接错误、超时等
    print(f"请求错误: {e}")
except .JSONDecodeError as e:
    # 捕获 JSON 解析错误，例如响应体不是有效的 JSON 格式
    print(f"JSON 解析错误: {e}")
except KeyError as e:
    # 捕获 KeyError 异常，表示在 JSON 字典中找不到指定的键
    print(f"Key 错误: {e}")

这段代码通过 requests 库与 Gemini 交易所的 API 进行交互，检索 BTC/USD 交易对的实时价格。定义 API 的 URL。然后，使用 requests.get(url) 函数向该 URL 发送 GET 请求。 response.raise_for_status() 函数用于检查 HTTP 响应的状态码。如果状态码指示错误（例如 404 Not Found 或 500 Internal Server Error），该函数会抛出一个 HTTPError 异常，允许程序捕获并处理这些错误。如果请求成功（状态码为 200 OK）， response.() 方法将响应的内容（假定为 JSON 格式）解析为一个 Python 字典。接下来，代码尝试从这个字典中提取 'last' 键对应的值，这个值代表了 BTC/USD 的最新交易价格。代码将提取到的最新价格打印到控制台。

为了保证程序的健壮性，代码使用了 try-except 块来捕获和处理可能发生的各种异常。 requests.exceptions.RequestException 捕获所有与网络请求相关的异常，例如连接错误、超时等。 .JSONDecodeError 捕获 JSON 解析错误，这可能发生在 API 返回的响应不是有效的 JSON 格式时。 KeyError 捕获键值错误，这表示尝试访问字典中不存在的键。通过捕获这些异常，程序可以避免崩溃，并提供有用的错误信息，方便调试和问题排查。

抓取订单簿数据

以下是如何抓取 Gemini BTC/USD 交易对的订单簿数据的示例代码。通过API接口获取订单簿信息，可以实时了解市场买卖盘的深度和价格分布，为交易决策提供参考。

import requests

获取订单簿数据的关键在于构建正确的API请求，并解析返回的JSON数据。Gemini API文档详细描述了请求格式和返回值的含义，需要仔细阅读。

import

指定请求的URL。不同的交易所API URL不同，请务必使用正确的URL，否则无法获取数据。Gemini的公共API允许在没有API密钥的情况下访问订单簿数据。

url = 'https://api.gemini.com/v1/book/btcusd'

使用 requests.get() 方法发送GET请求。可以设置请求头(headers)，例如 User-Agent ，模拟浏览器行为，避免被服务器拒绝。

response = requests.get(url)

检查响应状态码。HTTP状态码200表示请求成功。如果状态码不是200，则表明请求出现了问题，需要根据具体的状态码进行调试，比如404表示资源未找到，500表示服务器内部错误。

if response.status_code == 200:

使用 response.() 方法将响应内容解析为JSON格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和解析。解析后的数据可以方便地提取订单簿中的买单(bids)和卖单(asks)。

data = response.()

从JSON数据中提取买单(bids)和卖单(asks)。 bids 表示买入订单， asks 表示卖出订单。每个订单通常包含价格(price)和数量(amount)信息。

bids = data['bids']

asks = data['asks']

现在可以对 bids 和 asks 进行进一步处理，例如打印、分析或用于交易策略。可以根据价格和数量对订单进行排序，计算买卖盘的深度，判断市场的供需关系。

print(f"买单数量: {len(bids)}")

print(f"卖单数量: {len(asks)}")

else:

如果请求失败，则打印错误信息，方便调试。需要根据具体错误信息进行排查，例如检查URL是否正确、网络连接是否正常等。

print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")

API 端点

此代码段展示了如何通过 API 从 Gemini 交易所获取 BTC/USD 交易对的订单簿数据。指定的 API 端点为：

url = "https://api.gemini.com/v1/book/btcusd"

以下代码演示了如何使用 Python 的 requests 库向该端点发送 GET 请求，并解析返回的 JSON 数据。

import requests
import 

try:
    # 发送 GET 请求
    response = requests.get(url)

    # 检查请求是否成功，如果状态码不是 200，则抛出 HTTPError 异常
    response.raise_for_status()

    # 将 JSON 响应解析为 Python 字典
    data = response.()

    # 提取 bids (买单) 和 asks (卖单)
    # bids 是一个列表，其中每个元素代表一个买单，包含价格 (price) 和数量 (amount) 等信息
    # asks 是一个列表，其中每个元素代表一个卖单，包含价格 (price) 和数量 (amount) 等信息
    bids = data['bids']
    asks = data['asks']

    # 打印前 5 个买单和卖单
    print("前 5 个买单:")
    for bid in bids[:5]:
        price = bid['price']
        amount = bid['amount']
        print(f"  价格: {price}, 数量: {amount}")

    print("\n前 5 个卖单:")
    for ask in asks[:5]:
        price = ask['price']
        amount = ask['amount']
        print(f"  价格: {price}, 数量: {amount}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    # 捕获请求过程中可能发生的异常，例如网络连接错误、超时等
    print(f"请求错误: {e}")
except .JSONDecodeError as e:
    # 捕获 JSON 解析过程中可能发生的异常，例如返回的数据不是有效的 JSON 格式
    print(f"JSON 解析错误: {e}")
except KeyError as e:
    # 捕获 KeyError 异常，表示尝试访问字典中不存在的键
    print(f"Key 错误: {e}")

这段代码类似于获取最新价格的代码，但它访问的是不同的 API 端点，用于获取订单簿信息。 data['bids'] 和 data['asks'] 分别包含了买单和卖单的列表，这些列表按照价格排序。代码遍历这两个列表，并打印出每个订单的价格和数量。为了提高可读性，仅显示了前 5 个买单和卖单。完整的订单簿可能包含更多的订单。

请注意， Gemini API 的使用可能需要 API 密钥，并且受到速率限制。在使用 API 之前，请务必查阅 Gemini 官方文档，了解详细的使用条款和限制。

抓取历史数据 (K 线图)

Gemini交易所提供了一个专门的API端点 /v2/candles ，用于获取指定交易对的历史K线数据。该端点允许开发者检索过去一段时间内的开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等重要信息，这些信息是进行技术分析和构建交易策略的基础。

要使用这个端点，你需要向其发送HTTP请求。以下是一个使用Python的 requests 库的示例代码片段，展示了如何发送请求并处理响应：


import requests

# 设置API端点URL，例如：获取BTCUSD交易对的1分钟K线数据
url = "https://api.gemini.com/v2/candles/BTCUSD/1m"

# 发送GET请求
response = requests.get(url)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    # 将响应内容解析为JSON格式
    data = response.()
    # 打印数据
    print(data)
else:
    # 处理错误情况，例如打印错误信息
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

在上述代码中，你需要替换 BTCUSD 为你想要查询的交易对， 1m 代表1分钟K线。 Gemini API支持不同的时间周期，例如 5m (5分钟), 15m (15分钟), 30m (30分钟), 1h (1小时), 6h (6小时), 1d (1天)。

/v2/candles 端点还支持一些查询参数，例如：

start : 起始时间戳（Unix时间，单位为秒）。
end : 结束时间戳（Unix时间，单位为秒）。
limit : 返回数据的最大数量 (默认和最大值为 1000)。

例如，要获取2023年1月1日到2023年1月3日的BTCUSD的1小时K线数据，你可以构建如下URL:


url = "https://api.gemini.com/v2/candles/BTCUSD/1h?start=1672531200&end=1672617600"

请务必阅读Gemini API的官方文档，了解所有可用的参数和限制，以确保你的请求符合规范并获得预期的结果。

API 端点

用于获取比特币（BTC）兑美元（USD）交易对的蜡烛图（K线）数据的API端点为：

url = "https://api.gemini.com/v2/candles/btcusd/1m"

该URL指向Gemini交易所提供的REST API的特定端点，专门用于检索BT/USD交易对的历史K线数据。其中， btcusd 指定了交易对，即比特币兑美元。 1m 参数定义了K线的时间粒度，表示每一根K线代表一分钟内价格的变动情况。你可以调整这个参数来获取不同时间粒度的数据，例如 5m 代表5分钟K线， 15m 代表 15分钟K线， 1h 代表1小时K线， 1d 代表日K线等等。请务必参考交易所的官方API文档，了解支持的时间粒度及其对应的参数值，还应查阅API的速率限制，避免因频繁请求而被限制访问。

通过向此URL发送HTTP GET请求，可以获得包含开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量等信息的JSON格式数据。你需要使用编程语言（例如Python、JavaScript等）发起HTTP请求，并解析返回的JSON数据，从而进一步分析市场行情。

可选参数：指定开始和结束时间戳 (Unix 时间戳，秒)

为了更精确地获取历史 K 线数据，可以通过 params 参数指定起始和结束时间戳。这两个参数都以 Unix 时间戳（秒）为单位，可以根据需要自定义查询的时间范围。

params 字典示例：

params = {
    "start": 1678886400,  # 示例：2023-03-15 00:00:00 UTC
    "end": 1678972800   # 示例：2023-03-16 00:00:00 UTC
}

在 Python 中，使用 requests 库发送带有参数的 GET 请求：

try:
    # 发送 GET 请求
    response = requests.get(url, params=params)

    # 检查请求是否成功
    response.raise_for_status()

    # 将 JSON 响应解析为 Python 列表 (列表中的每个元素都是一个 K 线数据)
    data = response.()

    # 打印前 5 个 K 线数据
    print("前 5 个 K 线数据:")
    for candle in data[:5]:
        # candle 格式: [timestamp, open, high, low, close, volume]
        timestamp, open_price, high_price, low_price, close_price, volume = candle
        print(f" 时间戳: {timestamp}, 开盘价: {open_price}, 最高价: {high_price}, 最低价: {low_price}, 收盘价: {close_price}, 成交量: {volume}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求错误: {e}")
except .JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON 解析错误: {e}")
except KeyError as e:
    print(f"Key 错误: {e}")

上述代码片段展示了如何发送带有时间戳参数的 GET 请求，并处理可能出现的异常。 response.raise_for_status() 方法用于检查 HTTP 响应状态码，如果状态码表示错误（例如 404 或 500），则会抛出异常。 response.() 方法用于将 JSON 格式的响应数据解析为 Python 列表。异常处理部分捕获了网络请求错误、JSON 解析错误和键值错误，确保程序的健壮性。

API 端点通常采用 /v2/candles/{symbol}/{timeframe} 的形式，其中 {symbol} 代表交易对（例如 BTCUSDT ）， {timeframe} 代表时间周期。常见的时间周期包括：

1m (1 分钟)
5m (5 分钟)
15m (15 分钟)
30m (30 分钟)
1h (1 小时)
6h (6 小时)
12h (12 小时)
1d (1 天)
7d (7 天)
30d (30 天)
1M (1 月)

如果不指定 start 和 end 参数，API 通常会返回最近一段时间的 K 线数据。返回的数据格式为一个列表，每个元素代表一个 K 线，包含了以下信息：

timestamp : Unix 时间戳 (秒)
open : 开盘价
high : 最高价
low : 最低价
close : 收盘价
volume : 成交量

注意事项

频率限制: Gemini API 对请求频率设有严格限制，旨在保障系统稳定性。过度频繁的请求可能导致您的 IP 地址被暂时或永久封禁。强烈建议您在开始开发前，仔细阅读 Gemini API 官方文档中关于速率限制的具体说明，包括不同端点的请求配额、重试策略以及可能的惩罚措施。您可以通过实现指数退避算法等策略来平滑请求速率，避免触发限制。
错误处理: 严谨的错误处理是构建健壮 API 客户端的关键。在编写代码时，务必加入全面的错误处理机制，以便应对各种潜在异常情况，如网络连接问题、API 服务中断、数据格式错误、权限不足等。针对不同类型的错误，采取相应的处理措施，例如重试、记录日志、通知管理员或向用户显示友好的错误信息。使用 `try-except` 块（或其他语言的类似机制）来捕获异常，并确保程序能够优雅地处理错误，而不是直接崩溃。
数据存储: 抓取到的数据通常需要存储起来以供后续分析和使用。您可以选择将数据存储到多种类型的数据库或文件中。常用的关系型数据库包括 MySQL 和 PostgreSQL，它们适合存储结构化数据，并提供强大的查询功能。 NoSQL 数据库，如 MongoDB，则更适合存储半结构化或非结构化数据，具有更好的可扩展性和灵活性。您也可以选择将数据存储为 CSV、JSON 等文件格式，但这可能在数据量较大时效率较低。在选择存储方案时，需要综合考虑数据规模、数据结构、查询需求以及成本等因素。
安全: API 密钥是访问 Gemini API 的凭证，务必妥善保管，防止泄露给未经授权的第三方。泄露 API 密钥可能导致您的账户被滥用，造成经济损失或安全风险。除了不公开 API 密钥外，还建议您在 Gemini 平台上限制 API 密钥的权限，仅授予其读取数据的权限，避免潜在的写入或修改操作。定期轮换 API 密钥也是一个良好的安全实践。考虑使用环境变量或密钥管理服务（如 HashiCorp Vault）来安全地存储和管理 API 密钥。
时间戳: Gemini API 使用 Unix 时间戳 (秒) 来表示时间。 Unix 时间戳是从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 到当前时间的秒数。在处理 API 返回的时间数据时，请务必注意时间戳的单位，并根据需要进行转换。常见的转换包括将 Unix 时间戳转换为本地时间、其他时区的时间或日期时间字符串。许多编程语言都提供了内置的函数或库来处理时间戳转换，例如 Python 的 `datetime` 模块。确保您正确地处理了时区问题，避免时间计算错误。

通过学习本教程，您应该已经掌握了使用 Gemini API 抓取加密货币市场数据的基本方法。您现在可以根据自己的特定需求，进一步探索 Gemini API 的其他高级功能，例如获取交易历史、下单、管理账户等，并将其应用到您的加密货币研究、量化交易策略开发和风险管理中。持续学习和实践将帮助您更深入地理解 Gemini API 的功能和限制，从而更好地利用它来获取有价值的市场信息。

The End

发布于：2025-03-02，除非注明，否则均为币看点原创文章，转载请注明出处。

本教程详细介绍了如何使用Python语言抓取GeminiAPI的各种数据，包括Ticker、OrderBook、Trades和历史K线数据。教程包含环境配置、API密钥申请、HTTP请求库使用等内容，帮助您轻松获取Gemini交易所的数据。

GeminiAPI数据抓取：Python实战教程详解

Gemini API 数据抓取教程

简介

准备工作

理解 Gemini API

代码示例 (Python)

API 端点

抓取订单簿数据

API 端点

抓取历史数据 (K 线图)

API 端点

可选参数：指定开始和结束时间戳 (Unix 时间戳，秒)

注意事项

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