使用executor.map从Tradermade中获取时间序列数据

是一种并行处理数据的方法。executor.map是Python中concurrent.futures模块中的一个函数，它可以将一个可迭代对象中的元素并行地传递给一个函数进行处理，并返回处理结果的迭代器。

在这个场景中，我们可以使用executor.map来并行地从Tradermade获取时间序列数据。Tradermade是一家提供外汇和金融市场数据的供应商，他们提供了API接口来获取实时和历史的市场数据。

具体的步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import concurrent.futures
import requests

1. 定义一个函数来获取时间序列数据：

def get_time_series_data(symbol):
    url = f"https://api.tradermade.com/v1/timeseries?api_key=YOUR_API_KEY&symbol={symbol}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return data

在上面的代码中，需要替换YOUR_API_KEY为你在Tradermade注册并获取的API密钥。

1. 定义一个包含要获取数据的交易对的列表：

symbols = ["EURUSD", "GBPUSD", "USDJPY"]

1. 使用executor.map来并行地获取时间序列数据：

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(get_time_series_data, symbols)

在上面的代码中，使用ThreadPoolExecutor来创建一个线程池，并使用executor.map将get_time_series_data函数应用于symbols列表中的每个交易对。结果将保存在results迭代器中。

1. 处理获取到的时间序列数据：

for symbol, result in zip(symbols, results):
    # 处理每个交易对的时间序列数据
    print(f"Symbol: {symbol}")
    print(result)

在上面的代码中，使用zip函数将symbols列表和results迭代器进行打包，然后可以遍历每个交易对和对应的时间序列数据进行处理。

这样，我们就可以使用executor.map从Tradermade中并行地获取时间序列数据了。

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