Studente: Di Battista Mattia, 0304938;
Gruppo: DylanDog;
L'obiettivo è definire un package in Python per interagire con le API messe a disposizione da FRED (sito fornitore di dati economici, organizzati in categorie).
L'applicazione è stata sviluppata in Jupyter, per poi esserne creato il relativo package (disponibile a www.pypi.com). Il codice scritto è dunque lo stesso, cambia solo l'organizzazione. Di seguito sono riportati i file, con i metodi implementati:
request.py
request_json(url);
#Effettua una richiesta di GET, sfruttando la libreria 'requests', e ritorna il file .json.
get(url_base, url_key, type, id);
#Impacchetta l'input da passare a request_json(), come la chiave per l'API e l'identificativo di ciò che si vuole scaricare (e.g. series, category).database.py
connect_db(db_file);
#Ritorna l'istanza di connessione ad un db SQLite locale, prendendo come parametro il nome del db (e.g. 'database.db').
create_db(db_file);
#Crea il db SQLite locale, con 4 tabelle: categories, seriess, observations, seriess_downloaded.
insert_db(db_file, id, type, update);
#Permette il popolamento della tabelle contenute nel db. Il parametro update consente di aggiornare le entries qualora queste fossero già presenti.
get_db(db_file, type, id);
#Ritorna il dataframe corrispondente alla tabella che si vuole vedere (i.e. categories, seriess, observations, seriess_downloaded).
download_insert_tree_category(db_file, id, type, update, array);
#Fornendo un id da cui partire, sono scaricate ricorsivamente tutte le sottocategorie figlie. Il metodo è molto lento, soprattutto se fornito un id 'alto', come lo 0. Per evitare di saturare il server FRED è stato inserito un timer, di 0.5 secondi tra due chiamate.display.py
convert_string_float(array_string);
#Operazione necessaria nel calcolo della media mobile.
display(x, y, title, id, x_label);
#Effettua il setting dei grafici da ritornare.
display_observation(id);
#Ritorna l'oggetto plt da visualizzare, basato sull'id della serie passata.
moving_average(input_array, day);
#Calcola la media mobile.
display_moving_average(id, day);
#Ritorna l'oggetto plt da visualizzare, basato sull'id della serie passata.L'implementazione del case study richiesto (Money, Banking, & Finance > Exchange Rates > Daily Rates), è disponibile nel file user.py.
Per installare il package:
pip install fred-matt-mermanSono inoltre necessarie le librerie esterne:
- numpy;
- requests;
- pandas;
- matplotlib;