用Python监控金价并实现自动提醒!附完整源码

news2025/7/11 10:23:08
  • 💂 个人网站:【 摸鱼游戏】【神级代码资源网站】【星海网址导航】
  • 💻香港大宽带-4H4G 20M只要36/月👉 点此查看详情

在日常投资中,很多朋友喜欢在一些平台买点黄金,低买高卖赚点小差价。但黄金价格实时波动频繁,总是盯着手机太累了,于是我用Python写了一个实时金价监控+自动提醒脚本,可以帮我在金价波动达到盈亏阈值时自动弹窗提醒,告别手动盯盘!

🌟 工具能干啥?

简单来说就是:

  • 自动盯着黄金价格👀
  • 赚了40块会开心提醒我"可以卖啦!"🎉
  • 亏了60块会哭唧唧提醒我"注意止损!"😭
  • 每30秒偷偷看一眼价格,完全不用我操心⏰

🛠️ 手把手教你用

1️⃣ 先装好这些"食材"

pip install selenium webdriver-manager beautifulsoup4

2️⃣ 代码实现讲解

代码分为几个关键模块,下面我们逐段解析。

📌1. 用户输入参数

x = float(input("请输入买入时金价(元/克): "))
y = float(input("请输入买入金额(元): "))
buy_weight = y / x
print(f"买入克数: {buy_weight:.4f} 克")

用户只需输入两项:买入时金价买入金额,程序会自动帮你算出买入的黄金克数(忽略手续费)。


📌2. 设置无头浏览器(Selenium)

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--headless")  # 无界面运行
chrome_options.add_argument("--disable-gpu")
driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=chrome_options)

我们使用 Selenium + webdriver-manager 来实现网页访问,并设置浏览器为“无头模式”,即后台运行,不弹出浏览器窗口,运行更轻便。


📌3. 抓取实时金价(BeautifulSoup + 正则)

html = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
all_titles = soup.find_all('span', class_='gold-price-persent-title')
...

通过 BeautifulSoup 来解析页面HTML内容,找到金价字段并用正则提取数字,兼容jd移动端页面结构(这个页面PC访问可能为空白,但移动端HTML源码中是有数据的)。


📌4. 盈亏计算与提醒逻辑

current_value = gold_price * buy_weight
profit = current_value - y
...
if profit >= 40:
    popup("卖出提醒", msg)
elif profit <= -60:
    popup("亏损提醒", msg)

这里是盈利逻辑的核心部分,实时计算你当前账户中黄金价值与初始投资的差额,并在盈亏超过指定值时通过弹窗提醒。

📢 弹窗是通过 ctypes.windll.user32.MessageBoxW 实现的,兼容 Windows 系统,效果如下:

在这里插入图片描述


📌5. 自动循环 + 中断退出

while True:
    ...
    time.sleep(30)

脚本默认每30秒刷新一次网页获取新金价,并自动循环运行。如果你按下 Ctrl + C,脚本会优雅退出并关闭浏览器。


🔧完整代码

代码开源如下,可直接复制运行:

点击查看完整代码👉 https://github.com/wanghao221/gold-price-alert/


🎯项目实测效果

实际运行过程中,当我输入:

请输入买入时金价(元/克): 780.52
请输入买入金额(元): 10000

程序每半分钟自动更新一次金价,并在达到设定盈亏条件时自动弹出提醒框,及时提示买卖时机,非常实用!

在这里插入图片描述


💡可以拓展的功能

这个项目只是一个基础框架,你可以根据自己的需求继续拓展:

  • 💹 自动绘制金价走势图📈;
  • 📧 集成邮件或微信推送,可以把popup换成微信机器人通知;
  • ⏱ 设置运行时间区间(如早9点到晚8点);
  • 🤖 接入AI判断买卖信号
  • 🌟可以同时监控支付宝、银行APP的价格……

🧾总结

这个小工具虽然简单,却非常实用,适合有黄金投资习惯的朋友随时监控自己的盈亏情况。通过 Selenium + BeautifulSoup + ctypes 的组合,我们可以实现自动化盯盘、节省精力、提高效率!

⭐ 项目已开源在 GitHub:gold-price-alert
如果你觉得有用,欢迎 Star 鼓励一下!你的支持是我继续折腾的动力 ✨


💖 温馨提示:投资有风险,我的小工具仅供参考哦~实际操作还是要多做功课!

⭐️ 好书推荐

《DeepSeek实战技巧精粹》

在这里插入图片描述

【内容简介】

多场景AI实战指南:智能办公+效率升级+三维能力进阶
从注册到API调用,从提示词工程到多模态创作
100+智能解决方案,100倍效率提升,全面构建未来竞争力

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2372108.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ChatTempMail - AI驱动的免费临时邮箱服务

在当今数字世界中&#xff0c;保护在线隐私的需求日益增长。ChatTempMail应运而生&#xff0c;作为一款融合人工智能技术的新一代临时邮箱服务&#xff0c;它不仅提供传统临时邮箱的基本功能&#xff0c;还通过AI技术大幅提升了用户体验。 核心功能与特性 1. AI驱动的智能邮件…

掌握单元测试:提升软件质量的关键步骤

介绍 测试&#xff1a;是一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。 阶段划分&#xff1a;单元测试、集成测试、系统测试、验收测试。 测试方法&#xff1a;白盒测试、黑盒测试及灰盒测试。 单元测试&#xff1a;就是针对最小的功能单元&#xff08;方法&…

YOLOv1模型架构、损失值、NMS极大值抑制

文章目录 前言一、YOLO系列v11、核心思想2、流程解析 二、损失函数1、位置误差2、置信度误差3、类别概率损失 三、NMS&#xff08;非极大值抑制&#xff09;总结YOLOv1的优缺点 前言 YOLOv1&#xff08;You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection&#xff09;由…

【论文阅读】——Articulate AnyMesh: Open-Vocabulary 3D Articulated Objects Modeling

文章目录 摘要一、介绍二、相关工作2.1. 铰接对象建模2.2. 部件感知3D生成 三、方法3.1. 概述3.2. 通过VLM助手进行可移动部件分割3.3. 通过几何感知视觉提示的发音估计3.4. 通过随机关节状态进行细化 四、实验4.1. 定量实验发音估计设置: 4.2. 应用程序 五、结论六、思考 摘要…

HarmonyOS基本的应用的配置

鸿蒙HarmonyOS组建页面 1、创建ets文件并配置2、修改main_pages.json文件3、修改EntryAbility.ets文件&#xff08;启动时加载的页面&#xff09; 1、创建ets文件并配置 Index.ets是创建项目自动构建生成的&#xff0c;我们可以将其删除掉&#xff0c;并重新在page文件夹下创建…

【redis】集群模式

Redis Cluster是Redis官方推出的分布式解决方案&#xff0c;旨在通过数据分片、高可用和动态扩展能力满足大规模数据存储与高并发访问的需求。其核心机制基于虚拟槽分区&#xff0c;将16384个哈希槽均匀分配给集群中的主节点&#xff0c;每个键通过CRC16哈希算法映射到特定槽位…

DeepSeek实战--微调

1.为什么是微调 &#xff1f; 微调LLM&#xff08;Fine-tuning Large Language Models&#xff09; 是指基于预训练好的大型语言模型&#xff08;如GPT、LLaMA、PaLM等&#xff09;&#xff0c;通过特定领域或任务的数据进一步训练&#xff0c;使其适应具体需求的过程。它是将…

移动端前端开发中常用的css

在开发移动端项目的时候&#xff0c;很多样式都是相同的&#xff0c;比如说图标大小&#xff0c;头像大小&#xff0c;页面底部保存(添加按钮&#xff09;&#xff0c;项目主体颜色等等&#xff0c;对于这些在项目中常用到的&#xff0c;通常都会写在公共样式中&#xff08;pub…

Linux安装Weblogic 教程

前言 WebLogic 是一个由 Oracle 提供的企业级应用服务器&#xff0c;广泛用于部署和管理 Java EE&#xff08;Enterprise Edition&#xff09;应用程序。它支持多种服务&#xff0c;包括 Web 服务、企业信息系统、消息驱动的应用等。它是一个强大的应用服务器&#xff0c;旨在…

flutter 的热更新方案shorebird

Flutter 热修复&#xff08;Shorebird&#xff09;_flutter shorebird-CSDN博客 Preview Locally | ShorebirdLearn how to preview an existing release of your application.https://docs.shorebird.dev/code-push/preview/ 控制台&#xff1a; Shorebird Console 文档&…

创建型模式:抽象工厂(Abstract Factory)模式

一、概念与核心思想​ 抽象工厂(Abstract Factory)模式是创建型设计模式的重要成员,它提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。该模式将对象的创建逻辑封装在抽象工厂及其具体实现类中,客户端通过抽象工厂接口获取所需的对象族,实现对象创…

PDF文档解析新突破:图表识别、公式还原、手写字体处理,让AI真正读懂复杂文档!

要想LLM大模型性能更佳&#xff0c;我们需要喂给模型看得懂的高质量数据。那有没有一种方法&#xff0c;能让我们把各种文档“读懂”&#xff0c;再喂给大模型使用呢&#xff1f; 如果你用传统OCR工具直接从PDF中提取文本&#xff0c;结果往往是乱序、缺失、格式错乱。因为实际…

Redis 主从复制集群搭建教程

目录 为什么要搭建 Redis 主从复制集群&#xff1f;搭建 Redis 主从复制集群前提条件步骤一&#xff1a;创建 Docker 网络步骤二&#xff1a;启动 Redis 主节点步骤三&#xff1a;启动 Redis 从节点步骤四&#xff1a;验证复制状态步骤五&#xff1a;使用 Python 连接 Redis 集…

共模电感在开关电源交流侧的应用原理与原因

在开关电源的设计中&#xff0c;共模电感是一个关键的电子元件&#xff0c;它常被连接在开关电源的交流一侧。然而&#xff0c;很多人虽然对共模电感并不陌生&#xff0c;但对于它为何要接在交流一侧&#xff0c;可能并没有深入理解。接下来&#xff0c;我们将详细探讨共模电感…

MySQL——七、索引

优势&#xff1a;极高查询效率&#xff1b;极高排序效率 劣势&#xff1a;占用磁盘空间&#xff1b;降低更新表的速度&#xff08;可忽略&#xff0c;磁盘相对便宜&#xff1b;增删改比例较小&#xff09; 索引结构 MYSQL的索引是在存储引擎层实现的&#xff0c;不同的存储引…

HTML应用指南:利用POST请求获取全国德邦快递服务网点位置信息

德邦快递作为中国领先的综合性物流服务提供商,自1996年成立以来,始终致力于为客户提供高效、安全的大件快递及其他物流解决方案。德邦快递凭借其强大的直营模式、“最后一公里”的优质服务以及对科技的持续投入,在竞争激烈的物流市场中占据了重要位置。特别是在大件快递领域…

高级可视化图表分析实践——以《大侠立志传》武器系统为例

高级可视化图表分析实践——以《大侠立志传》武器系统为例 引言武器类型分布矩形树图结论 不同品质/类别武器的攻击力分布情况蜂群图分析结论 武器来源桑基图分析结论 武器附加属性词云图分析结论 不同品级武器装备熟练度要求/特质要求离散热力图结论品质与熟练度的正相关性品质…

RoPE长度外推:外插内插

RoPE:假定 α \alpha α是定值 其中一半位置是用cos表示的 cos ⁡ ( k α − 2 i d ) \cos(k\alpha^{-\frac{2i}{d}}) cos(kα−d2i​)(另一半是sin)(d是词嵌入维度) 当太长如何解决: 1 直接不管—外插 缺点:超过一定长度性能急剧下降。(较大时&#xff0c;对应的很多位置编码…

【C++进阶】第2课—多态

文章目录 1. 认识多态2. 多态的定义和实现2.1 构成多态的必要条件2.2 虚函数2.3 虚函数的重写或覆盖2.4 协变(了解)2.5 析构函数的重写2.6 override和final关键字2.7 重载、重写、隐藏对比 3. 纯虚函数和抽象类4. 多态原理4.1 虚函数表指针4.2 多态的实现4.3 静态绑定和动态绑定…

RSS 2025|斯坦福提出「统一视频行动模型UVA」:实现机器人高精度动作推理

导读 在机器人领域&#xff0c;让机器人像人类一样理解视觉信息并做出精准行动&#xff0c;一直是科研人员努力的方向。今天&#xff0c;我们要探讨的统一视频行动模型&#xff08;Unified Video Action Model&#xff0c;UVA&#xff09;&#xff0c;就像给机器人装上了一个“…