我希望将 yahoo Finance api 过滤到仅出价在 0 美元到 10 美元之间的股票
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【中文标题】我希望将 yahoo Finance api 过滤到仅出价在 0 美元到 10 美元之间的股票【英文标题】：I am looking to filter the yahoo finance api to only stocks that have a bid price that is between about $0 and $10 【发布时间】：2016-11-23 02:55:51 【问题描述】：我目前正在使用 AlamoFire 和 Json 将 yahoo Finance api 安装到我的应用程序中。我想过滤出价类别以仅显示介于 0 美元到 10 美元之间的股票我将如何执行此操作。附言我正在使用迅速。我希望有人能帮帮忙。非常感谢。下面我会附上一些代码。
导入 UIKit
进口阿拉莫火
结构股票搜索结果
var 符号：字符串？
变量名称：字符串？
var 交换：字符串？
变量资产类型：字符串？
结构股票
var 问：字符串？
var averageDailyVolume：字符串？
var 出价：字符串？
var bookValue：字符串？
var changeNumeric: 字符串？
var changePercent: 字符串？
var dayHigh：字符串？
var dayLow：字符串？
var 股息共享：字符串？
var 股息收益率：字符串？
var ebitda: 字符串？
var epsEstimateCurrentYear：字符串？
var epsEstimateNextQtr：字符串？
var epsEstimateNextYr：字符串？
var eps: 字符串？
var 五十天移动平均：字符串？
var lastTradeDate：字符串？
var last：字符串？
var lastTradeTime: 字符串？
var marketCap：字符串？
var companyName: 字符串？
var oneYearTarget：字符串？
var open: 字符串？
var pegRatio：字符串？
var perRatio：字符串？
var previousClose: 字符串？
var priceBook：字符串？
var priceSales：字符串？
var shortRatio：字符串？
var stockExchange：字符串？
var 符号：字符串？
var twoHundreddayMovingAverage：字符串？
var 卷：字符串？
var yearHigh：字符串？
var yearLow：字符串？
var 数据字段：[[字符串：字符串]]
结构图点
变量日期：NSDate？
var 音量：整数？
var open: CGFloat?
var close: CGFloat?
var 低：CGFloat？
变量高：CGFloat？
枚举 ChartTimeRange
案例 OneDay, FiveDays, TenDays, OneMonth, ThreeMonths, OneYear, FiveYears
类 SwiftStockKit
类 func fetchStocksFromSearchTerm(term term: String, completion:(stockInfoArray: [StockSearchResult]) -> ())
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT, 0))
让 searchURL = "http://autoc.finance.yahoo.com/autoc"
Alamofire.request(.GET, searchURL, parameters: ["query": term, "region": 2, "lang": "en"]).responseJSON response in
如果让 resultJSON = response.result.value 为？ [字符串：任何对象]
if let jsonArray = (resultJSON["ResultSet"] as! [String : AnyObject])["Result"] as? [[字符串：字符串]]
var stockInfoArray = [StockSearchResult]()
对于 jsonArray 中的字典
stockInfoArray.append(StockSearchResult(symbol: dictionary["symbol"], name: dictionary["name"], exchange: dictionary["exchDisp"],assetType: dictionary["typeDisp"]))
dispatch_async(dispatch_get_main_queue())
完成（stockInfoArray：stockInfoArray）
类 func fetchStockForSymbol（符号符号：字符串，完成：（股票：股票）->（））
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT, 0))
let stockURL = "http://query.yahooapis.com/v1/public/yql?q=select%20*%20from%20yahoo.finance.quotes%20where%20symbol%20in%20(%22\(symbol)% 22)&env=store%3A%2F%2Fdatatables.org%2Falltableswithkeys&format=json"
Alamofire.request(.GET, stockURL).responseJSON 响应
如果让 resultJSON = response.result.value 为？ [字符串：任何对象]
if let stockData = ((resultJSON["query"] as! [String : AnyObject])["results"] as! [String : AnyObject])["quote"] as? [字符串：任何对象]
// 漫长的创作，是的
var dataFields = [[String : String]]()
dataFields.append(["Ask" : stockData["Ask"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Average Daily Volume" : stockData["AverageDailyVolume"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Bid" : stockData["Bid"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Book Value" : stockData["BookValue"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Change" : stockData["Change"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Percent Change" : stockData["ChangeinPercent"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Day High" : stockData["DaysHigh"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Day Low" : stockData["DaysLow"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Div/Share" : stockData["DividendShare"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Div Yield" : stockData["DividendYield"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["EBITDA" : stockData["EBITDA"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Current Yr EPS Estimate" : stockData["EPSEstimateCurrentYear"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Next Qtr EPS Estimate" : stockData["EPSEstimateNextQuarter"] as?String ??"N/A"])
dataFields.append(["Next Yr EPS Estimate" : stockData["EPSEstimateNextYear"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Earnings/Share" : stockData["EarningsShare"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["50D MA" : stockData["FiftydayMovingAverage"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Last Trade Date" : stockData["LastTradeDate"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Last" : stockData["LastTradePriceOnly"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Last Trade Time" : stockData["LastTradeTime"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Market Cap" : stockData["MarketCapitalization"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Company" : stockData["Name"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["One Yr Target" : stockData["OneyrTargetPrice"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Open" : stockData["Open"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["PEG Ratio" : stockData["PEGRatio"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["PE Ratio" : stockData["PERatio"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Previous Close" : stockData["PreviousClose"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["PriceBook" : stockData["PriceBook"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Price-Sales" : stockData["PriceSales"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Short Ratio" : stockData["ShortRatio"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Stock Exchange" : stockData["StockExchange"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Symbol" : stockData["Symbol"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["200D MA" : stockData["TwoHundreddayMovingAverage"] as? String ?? "N/A"])
dataFields.append(["Volume" : stockData["Volume"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["52w High" : stockData["YearHigh"] as?String ?? "N/A"])
dataFields.append(["52w Low" : stockData["YearLow"] as? String ?? "N/A"])
让股票=股票（
问：dataFields[0].values.first,
averageDailyVolume: dataFields[1].values.first,
出价：dataFields[2].values.first，
bookValue: dataFields[3].values.first,
changeNumeric: dataFields[4].values.first,
changePercent: dataFields[5].values.first,
dayHigh: dataFields[6].values.first,
dayLow：dataFields[7].values.first，
股息共享：dataFields[8].values.first，
股息收益率：dataFields[9].values.first,
ebitda: dataFields[10].values.first,
epsEstimateCurrentYear: dataFields[11].values.first,
epsEstimateNextQtr: dataFields[12].values.first,
epsEstimateNextYr: dataFields[13].values.first,
eps: dataFields[14].values.first,
五十天移动平均：dataFields[15].values.first,
lastTradeDate: dataFields[16].values.first,
最后：dataFields[17].values.first，
lastTradeTime: dataFields[18].values.first,
市场资本：dataFields[19].values.first，
公司名称：dataFields[20].values.first,
oneYearTarget: dataFields[21].values.first,
打开：dataFields[22].values.first，
pegRatio: dataFields[23].values.first,
peRatio: dataFields[24].values.first,
上一个关闭：dataFields[25].values.first,
priceBook: dataFields[26].values.first,
priceSales: dataFields[27].values.first,
shortRatio：dataFields[28].values.first，
证券交易所：dataFields[29].values.first，
符号：dataFields[30].values.first,
twoHundreddayMovingAverage：dataFields[31].values.first，
卷：dataFields[32].values.first，
yearHigh：dataFields[33].values.first，
yearLow：dataFields[34].values.first，
数据字段：数据字段
)
dispatch_async(dispatch_get_main_queue())
完成（库存：库存）
【问题讨论】：
您是要在从 api 获得响应并过滤stockData 后过滤股票，还是使用 AlamoFire 发出请求并在 stockURL 中应用参数。
@Asdrubal 理想情况下我想将参数应用于 stockUrl，但我觉得对 stockData 应用过滤器会更容易，我只是还没有找到方法
【参考方案1】：
如果您提前知道要过滤 1 到 10 之间的数组，您可以这样。
struct Stock
var currentPrice : Double
let aStock = Stock(currentPrice: 1.1)
let bStock = Stock(currentPrice: 20.4)
let cStock = Stock(currentPrice: 5.0)
let stocks = [aStock,bStock,cStock]
let filteredStocks = stocks.filter($0.currentPrice >= 1.0 && $0.currentPrice <= 10.0 )
上面的代码只是下面代码的简写
var filteredStocks = [Stock]()
for stock in stocks
if (stock.currentPrice >= 1.0 && stock.currentPrice <= 10.0)
filteredStocks.append(stock)
如果您想让最小和最大范围更具动态性，您可以将其放在以最小和最大作为参数的方法中。
func filter(stocks: [Stock], from min: Double, to max: Double)
return stocks.filter($0.currentPrice >= min && $0.currentPrice <= max )
【讨论】：
我遇到了一些问题，抱歉我对这一切还是有点陌生。首先，如果我将 var 出价（您当前的价格变量）更改为双倍，雅虎财务 api 将不再识别该变量并继续使应用程序崩溃。其次，我在我的 struct Stock 中还有其他几个变量，一旦我尝试过滤 let aStock = Stock(bid: 1.1) 中的bid 变量，我必须为所有其他字符串添加字符串值。我也很想知道是否有办法在诸如 select * from yahoo.finance.quotes where bid > 10 的语法中使用 sql。 抱歉所有问题。希望很快能收到回复！ 对于您的第一个问题，如果这有助于 API 识别变量，您可以使用 Float 而不是 Double。在您的 Stock 结构中，我没有意识到都是字符串，您应该真正将它们转换为适当的类型。例如 var lastTradeDate: String?应该真的是一个 NSDate 对象。比较过滤器函数的字符串不是一个好主意。我真的不知道你是否可以使用 SQL，因为它们可能会打开安全漏洞。以上是关于我希望将 yahoo Finance api 过滤到仅出价在 0 美元到 10 美元之间的股票的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Yahoo Finance API / URL 不起作用：Pandas DataReader 的 Python 修复
yahoo Finance api 股票是不是返回股票期权数据？
如何使用 Yahoo，Finance stock API 获取股票数据
Yahoo Finance API 在旧 URL 和 User-Agent 上给出错误 403（禁止）