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- Montag 9. August 2021, 09:43
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
@mirko3107 das ist der gleiche Code wie vorher, nur anders geschrieben. Warum sollte das einen Unterschied machen? for start in range(0, amount, parts): for num, data in enumerate(ticker[start:start+parts], 100): ticker_coroutines.append(ibi(data, num)) results = await asyncio.gather(*ticker_corout...
- Samstag 7. August 2021, 18:42
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
wahrscheinlich öffnet er jetzt alle auf einmal.
bei diesem Aufruf klappt es aber:
bei diesem Aufruf klappt es aber:
Code: Alles auswählen
for start in range(0, amount, parts):
results = await asyncio.gather(*[ibi(data, num) for num, data in enumerate(ticker[start:start+parts], 100)])
- Samstag 7. August 2021, 10:04
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
das komische ist ja dabei, dass ich überhaupt keine Dateien öffne, ich übergebe ja nur Listen und Dataframes
- Freitag 6. August 2021, 20:54
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
wird wohl an meinem falschen Aufruf liegen:
Code: Alles auswählen
for start in range(0, amount, parts):
for num, data in enumerate(ticker[start:start+parts], 100):
ticker_coroutines.append(ibi(data, num))
results = await asyncio.gather(*ticker_coroutines)
- Freitag 6. August 2021, 19:28
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Habs mal getestet, bekomme den Fehler .
Code: Alles auswählen
API connection failed: OSError(24, 'Too many open files')
- Freitag 6. August 2021, 16:21
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Danke dir für deine wertvollen Tips. Umgesetzt hab ich es bisher so: async def main(ticker): df_ibi = pd.DataFrame(columns=['Ticker', 'IV', 'Earnings']) amount = len(ticker) parts = 10 for start in range(0, amount, parts): results = await asyncio.gather(*[ibi(data, num) for num, data in enumerate(ti...
- Sonntag 1. August 2021, 20:57
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Dein Weg funktioniert, nur ab und mal leider nicht, liegt aber eher an der API: ID: 104 MGM 48.11 8/4/2021 ID: 105 MHK 33.66 10/28/2021 ID: 106 MHO 34.56 10/27/2021 ID: 107 MKC 17.66 9/28/2021 ID: 108 MKTX 25.67 10/27/2021 ID: 108 MRCY 40.71 8/3/2021 ID: 109 MRK 16.0 10/28/2021 Traceback (most recen...
- Sonntag 1. August 2021, 13:30
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Könnte man nicht auch die Liste splitten und die Teile an die "connections" übergeben?
- Sonntag 1. August 2021, 10:44
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Ok, aber da fragt er ja nur die ersten 5 aus der Liste ab, der Rest wird ignoriert.
- Sonntag 1. August 2021, 10:33
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Danke für deine Hilfe, klasse.
Kann man "num" eingrenzen? also Obergrenze 20 oder so etwas? Sonst öffnet er mir so viele Verbindungen wie Elemente in der Liste, da meckert die API.
Kann man "num" eingrenzen? also Obergrenze 20 oder so etwas? Sonst öffnet er mir so viele Verbindungen wie Elemente in der Liste, da meckert die API.
- Sonntag 1. August 2021, 09:36
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Meine Frage ist, wie übergebe ich jeder einzelnen Funktionen einen anderen Wert aus meiner Liste? So wie hier wirds ja nicht funktionieren, da würde ich ja 10x den selben Wert übergeben. yf_df = pd.read_csv('short.csv') stocks = yf_df.Ticker.tolist() async def main(ticker): for data in ticker: await...
- Samstag 31. Juli 2021, 23:58
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Danke, sieht auch gut aus, teste ich morgen mal.
Wie bekomm ich denn aber nun jedem Prozess einen anderen Wert aus meiner Liste zugewiesen? Wenn ich über den asyncio.gather iteriere, macht der doch 10x den selben Wert, oder?
Wie bekomm ich denn aber nun jedem Prozess einen anderen Wert aus meiner Liste zugewiesen? Wenn ich über den asyncio.gather iteriere, macht der doch 10x den selben Wert, oder?
- Samstag 31. Juli 2021, 11:05
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
dann macht der doch auch wieder jede Verbindung nach der anderen und nicht alle auf einmal, oder?
- Samstag 31. Juli 2021, 00:03
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Hab eine Mehrfachverbindung hinbekommen: import nest_asyncio import asyncio import time from ib_insync import * nest_asyncio.apply() util.logToFile('connect.log', 'DEBUG') start = time.time() async def connection(id): ib = IB() ib.connect('127.0.0.1', 7496, clientId=id, timeout=10.0) ib.reqMarketDat...
- Donnerstag 29. Juli 2021, 17:37
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Contracts kann ich auch alle auf einmal abfragen, das klappt. Aber danach kann ich scheinbar nur pro Client eine Datenabfrage machen, nicht mehrere auf einmal. Ich versuche gerade, mehrere Clients auf einmal laufen zu lassen, muss dabei nur die Clientnummer ändern. Angeblich wäre die Obergrenze 32, ...
- Donnerstag 29. Juli 2021, 09:52
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Ich versuche mal. mehrere Verbindungen zur API aufzubauen und damit parallel Daten abzugreifen, vielleicht klappt das ja.
- Donnerstag 29. Juli 2021, 08:36
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Ich brauch nicht aller paar ms eine Aktualisierung einer Aktie, sondern die Werte mehrerer Aktien gleichzeitig, aber nicht als Ticker im ms-Takt.
- Mittwoch 28. Juli 2021, 19:46
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Du meinst sicher den Code wie der folgende: from ib_insync import * ib = IB() ib.connect('127.0.0.1', 7496, clientId=10) stock = Stock('AMD', 'SMART', 'USD') market_data = ib.reqMktData(stock, '106,100', False, False) def onPendingTicker(ticker): print("pending ticker event received") prin...
- Dienstag 27. Juli 2021, 19:41
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Du meinst, wenn ich 100 Werte hintereinander anfrage, kommen irgendwann Daten zurück, wenn ich dann nochmal hintereinander abfrage?
- Dienstag 27. Juli 2021, 18:15
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Re: Dataframes aus verschiedenen Prozessen zusammenfügen
Ich hab das Script umgebaut, dass ich nun pro contract Werte bekomme, aller 1s. Das Script müsste ich nun so umbauen, dass ich mehrere Anfragen auf einmal senden kann, wird nicht leicht. import asyncio import ib_insync as ibi import pandas as pd import time yf_df = pd.read_csv('yahoo.csv') stocks = ...