如何使用python-binance获取多个加密货币的历史数据

现有代码每次循环会覆盖klines变量，最终仅保留最后一个币种的数据，可通过以下方案实现多币种数据批量获取：

方案1：合并为统一DataFrame（适合百级币种、中等时间跨度场景） #

该方案会将所有币种数据整合到同一个表中，通过新增的币种标识字段区分不同标的，适合后续批量分析：

import pandas as pd
import time
from binance.client import Client

# 替换为你自己的API密钥
client = Client(api_key="YOUR_API_KEY", api_secret="YOUR_API_SECRET")

binance_symbols = ['BTCUSDT', 'ETHUSDT', 'XRPUSDT', 'SOLUSDT']
all_kline_data = []

for symbol in binance_symbols:
    # 获取单个币种K线数据
    raw_klines = client.get_historical_klines(
        symbol, 
        Client.KLINE_INTERVAL_1HOUR, 
        "1 Aug, 2021", 
        "24 Sep, 2021"
    )
    klines_df = pd.DataFrame(raw_klines)
    # 新增币种标识列
    klines_df["symbol"] = symbol
    # 标准化列名（Binance K线返回字段顺序固定）
    klines_df.columns = [
        "open_time", "open", "high", "low", "close", "volume",
        "close_time", "quote_volume", "trade_count", "taker_buy_base",
        "taker_buy_quote", "ignore", "symbol"
    ]
    all_kline_data.append(klines_df)
    # 增加延迟避免触发API频率限制
    time.sleep(0.5)

# 合并所有数据
final_df = pd.concat(all_kline_data, ignore_index=True)

方案2：分币种独立存储（适合大量币种、长时间跨度场景） #

如果请求的时间跨度超过1年、币种数量超过200个，合并为单个文件会占用过高内存，可每个币种单独存储为本地文件：

for symbol in binance_symbols:
    raw_klines = client.get_historical_klines(
        symbol, 
        Client.KLINE_INTERVAL_1HOUR, 
        "1 Aug, 2021", 
        "24 Sep, 2021"
    )
    klines_df = pd.DataFrame(raw_klines)
    klines_df.columns = [
        "open_time", "open", "high", "low", "close", "volume",
        "close_time", "quote_volume", "trade_count", "taker_buy_base",
        "taker_buy_quote", "ignore"
    ]
    # 单独保存为csv文件
    klines_df.to_csv(f"{symbol}_1h_202108_202109.csv", index=False)
    time.sleep(0.5)

优化建议 #

• 无需手动维护币种列表，可通过接口自动获取当前所有可交易的USDT本位交易对：

exchange_info = client.get_exchange_info()
binance_symbols = [
    item["symbol"] for item in exchange_info["symbols"] 
    if item["quoteAsset"] == "USDT" and item["status"] == "TRADING"
]

• 批量请求前可先读取本地已下载的文件列表，跳过已完成的币种，避免重复消耗API请求额度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nostalgia