Чтобы предоставить вам методы создания биржевых приложений для начинающих, я предполагаю, что вы имеете в виду приложения, которые предоставляют данные фондового рынка и базовые функции. Вот несколько методов, которые вы можете рассмотреть, а также примеры кода:

1. Использование API фондового рынка.
   Многие поставщики финансовых данных предлагают API, позволяющие получать данные фондового рынка. Вот пример использования API Alpha Vantage для получения котировок акций:

import requests
def get_stock_quote(symbol):
    api_key = "YOUR_API_KEY"  # Replace with your API key
    url = f"https://www.alphavantage.co/query?function=GLOBAL_QUOTE&symbol={symbol}&apikey={api_key}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    if "Global Quote" in data:
        return data["Global Quote"]
    else:
        return None
# Example usage
quote = get_stock_quote("AAPL")
if quote:
    print(f"Symbol: {quote['01. symbol']}")
    print(f"Price: {quote['05. price']}")
    print(f"Volume: {quote['06. volume']}")
else:
    print("Failed to fetch stock quote.")

2. Сбор стоковых веб-сайтов.
   Вы можете собирать биржевые данные с веб-сайтов с помощью таких библиотек, как BeautifulSoup или Scrapy. Вот пример использования BeautifulSoup для извлечения информации об акциях из Yahoo Finance:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_stock_info(symbol):
    url = f"https://finance.yahoo.com/quote/{symbol}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    price = soup.find("div", {"class": "D(ib) Mend(20px)"}).find("span").text
    volume = soup.find("td", {"data-test": "TD_VOLUME-value"}).text
    return price, volume
# Example usage
stock_price, stock_volume = get_stock_info("AAPL")
print(f"Price: {stock_price}")
print(f"Volume: {stock_volume}")

3. Использование библиотек Python.
   Библиотеки Python, такие как pandas и yfinance, могут упростить поиск данных фондового рынка. Вот пример использования yfinance:

import yfinance as yf
def get_stock_data(symbol):
    stock = yf.Ticker(symbol)
    history = stock.history(period="1d")
    return history
# Example usage
stock_data = get_stock_data("AAPL")
print(stock_data.head())