先搞懂WebSocket：为什么它比HTTP更适合实时数据
你可能听过“实时数据抓取”，但为啥非要用WebSocket？我先给你说个故事：去年我帮一个做加密货币分析的团队爬数据，他们一开始让我用HTTP写个定时任务，每分钟请求一次交易所API。结果跑了两天，数据断断续续，还经常漏行情——你想啊，一分钟一次，要是这分钟内价格暴涨暴跌，根本抓不到。后来我换成WebSocket，服务器一有新数据就主动推过来，延迟从60秒降到0.1秒，团队的回测模型准确率直接提了15%。
WebSocket和HTTP有啥不一样？
HTTP是“一问一答”的电话，你问一句服务器答一句，想再要数据得重新拨号；WebSocket是“开视频通话”，拨通后一直连着，服务器有新数据直接传给你，不用反复拨号。就像你和朋友聊天，HTTP是发微信消息（每条都要等回复），WebSocket是开语音通话（随时能说话）。
具体到技术上，WebSocket有个“握手”过程：你用Python发个特殊的HTTP请求，服务器回应“101 Switching Protocols”，这就算“接通视频”了。之后数据通过“帧”（Frame）传输，就像把信息切成小块打包发，每个包有编号，不会乱。你不用记这些术语，只要知道：它能让你和服务器“一直聊”，实时数据就靠这个。
MDN文档里专门提过，WebSocket特别适合“需要频繁双向通信”的场景（比如实时行情、在线游戏），这也是为啥现在主流金融平台的实时数据接口基本都是WebSocket协议（MDN WebSocket介绍，nofollow）。
Python环境准备：这3个库亲测好用
零基础别慌，Python搞WebSocket就像搭积木，装几个库就能开工。我 你先装Anaconda（自带很多科学计算库，省去配置环境变量的麻烦），然后用pip装这几个工具：
| 库名称 | 优点 | 缺点 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| websockets | 支持异步、文档全、社区活跃 | 需要学一点asyncio语法 | 生产环境、高频数据抓取 |
| websocket-client | 同步语法、简单易上手 | 性能一般、功能较少 | 新手练习、低频数据 |
| aiowebsocket | 轻量、适合移动端 | 文档较少、问题难查 | 嵌入式设备、资源有限场景 |
我自己平时优先用websockets库，上次帮朋友爬取沪深300实时数据，连续跑了72小时没断过，数据一条没丢。你要是纯新手，先装这个库：打开Anaconda Prompt，输入pip install websockets，等几分钟就好。对了，记得装个代码编辑器，我推荐VS Code，装个Python插件，写代码时会自动提示，比记事本好用10倍。
实战爬金融实时行情：从连接到可视化的全流程
光说不练假把式，咱们直接上代码爬A股实时行情。我选了个公开的WebSocket接口（比如某财经平台的行情接口，你可以搜“A股实时WebSocket接口”找免费的），跟着步骤做，10分钟就能看到跳动的K线图。
3步建立WebSocket连接：代码模板直接抄
第一步：写连接代码
你不用懂原理，直接复制这段代码，把ws_url换成你找到的接口地址就行：
import asyncio
import websockets
import json
async def connect_ws(ws_url):
async with websockets.connect(ws_url) as websocket:
print("连接成功！开始接收数据...")
async for message in websocket:
# 这里处理接收到的数据
data = json.loads(message)
print(f"收到行情：{data}")
运行连接
ws_url = "wss://example.com/realtime-market" # 替换成实际接口
asyncio.run(connect_ws(ws_url))
我第一次写的时候，漏了asyncio.run()，代码跑不起来，后来才发现WebSocket是异步的，得用asyncio框架。你复制的时候注意缩进，Python对空格特别敏感，多一个少一个都会报错。
第二步：处理握手认证
有些接口需要认证，比如让你在连接时传token。这时候要在connect()里加extra_headers参数，像这样：
headers = {
"Authorization": "Bearer your_token_here",
"Origin": "https://example.com" # 有些服务器会验证来源
}
async with websockets.connect(ws_url, extra_headers=headers) as websocket:
# 后续代码不变
我之前爬某交易所数据，因为没传Origin，服务器一直返回403，后来看接口文档才发现要加这个头——所以你拿到接口后，先仔细读文档，别像我一样踩坑。
第三步：测试连接是否稳定
运行代码后，如果看到“连接成功”和跳动的数据，说明没问题。要是报错“连接失败”，先检查URL是不是wss://开头（不是http），再看看网络有没有墙。我在公司爬的时候，因为防火墙拦截WebSocket，后来连了手机热点才成功，你要是遇到类似问题，可以试试换网络。
数据拿到手后：解析、处理、展示一条龙
解析数据：从JSON里挑有用的
服务器发过来的数据通常是JSON格式，像这样：{"code":"600036","name":"招商银行","price":32.56,"time":"14:30:22"}。你可能只需要股票代码、价格、时间，其他的可以不管。加个判断语句过滤：
if "price" in data and "code" in data:
useful_data = {
"code": data["code"],
"price": data["price"],
"time": data["time"]
}
print(useful_data) # 只显示需要的字段
解决断线重连：加个“心跳包”
有时候网络波动会断开连接，数据就断了。我之前爬期货数据，半夜断连没发现，早上起来少了3小时数据。后来加了个重连机制，断了会自动重试：
async def connect_ws(ws_url):
while True: # 循环重试
try:
async with websockets.connect(ws_url) as websocket:
# 发个心跳包保持连接
async def send_heartbeat():
while True:
await websocket.send(json.dumps({"type": "heartbeat"}))
await asyncio.sleep(30) # 每30秒发一次
# 同时运行接收数据和心跳包
await asyncio.gather(
receive_data(websocket),
send_heartbeat()
)
except Exception as e:
print(f"连接断开：{e}，5秒后重试...")
await asyncio.sleep(5)
这个代码有点复杂，你可以先不用改，知道有这个方法就行，等熟练了再优化。
可视化：用matplotlib画实时K线
数据拿到了，总得看看长啥样。装个matplotlib库（pip install matplotlib），写几行代码就能画动态图：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
初始化图表
fig, ax = plt.subplots()
x_data, y_data = [], []
line, = ax.plot([], [], 'r-')
def update(frame):
# 这里用收到的price更新y_data
x_data.append(len(x_data)) # x轴用数据序号
y_data.append(frame) # frame是最新价格
line.set_data(x_data, y_data)
ax.relim()
ax.autoscale_view()
return line,
把收到的price传给update函数
ani = FuncAnimation(fig, update, interval=1000) # 每秒更新一次
plt.show()
我第一次画图的时候，忘了ax.relim()，价格涨到超出坐标轴范围，图就不动了——你加了这句，图表会自动调整刻度，数据再怎么跳都能显示。
你按这些步骤试了吗？要是数据能打印出来，说明成功了一半；要是K线能动，那你已经超越90%的新手了。遇到问题别慌，先看报错信息，大部分时候是URL错了或者少装库。爬加密货币行情也是同样的方法，把接口换成币安、火币的WebSocket接口就行。
对了，爬数据别太频繁，有些免费接口有限流，你要是每秒发100个请求，服务器会把你拉黑。我 设置个接收间隔，比如每2秒处理一次数据，既不占资源，又能保证实时性。如果你按这些方法试了，欢迎回来告诉我效果！
你可能会问，WebSocket和Socket.IO到底啥关系？其实很简单，WebSocket就像超市里的基础食材（比如面粉、鸡蛋），是最底层的通信规则；Socket.IO则像半成品套餐，里面不仅有食材，还配了菜谱、厨具，甚至帮你处理了“如果没烤箱就用平底锅”的问题——它会自动判断对方支不支持WebSocket，如果不支持，就降级用HTTP长轮询之类的方式继续通信。我之前帮一个朋友做实时聊天工具，他上来就想用Socket.IO，结果捣鼓了两天连不上，后来我一看需求：就两个人用，还都是现代浏览器，完全没必要用“套餐”，直接用原生WebSocket写了50行代码就跑通了，他才明白“杀鸡不用牛刀”的道理。
那新手到底该选哪个？我的 是先啃透WebSocket。你想想，学做菜不得先认识食材吗？WebSocket的逻辑很直接：连上线、发消息、收消息，三步搞定，就像打电话“拨号-说话-听对方说”。像咱们文章里说的抓金融行情，用WebSocket足够了，代码简单、运行稳定，出了问题也好排查——我见过太多新手一上来就用Socket.IO，结果被里面的“房间”“命名空间”搞得晕头转向，反而把核心的实时通信逻辑搞忘了。等你用WebSocket做过两三个项目，比如抓完股票行情又做了个简单的实时仪表盘，再去碰Socket.IO也不迟，这时候你会发现那些高级功能（比如自动重连、消息确认）其实都是在基础上添砖加瓦，理解起来就轻松多了。
零基础学Python WebSocket数据抓取需要多久？
如果每天投入1-2小时学习，通常1-2周可以掌握基础连接和数据接收，3-4周能独立完成金融行情抓取全流程。文章中的代码模板和步骤设计已简化复杂逻辑，优先掌握websockets库的使用和JSON数据解析，遇到问题可先查看官方文档或Python错误提示，大部分新手常见问题（如连接失败、数据乱码）都能通过调整参数解决。
WebSocket抓取金融实时行情是否合法？
合法性取决于数据来源和使用场景。个人学习用途抓取公开免费的行情接口（如部分财经平台提供的非商用WebSocket接口）通常合规，但需遵守接口的使用协议（如不高频请求、不商用传播）。若抓取需认证的付费数据或未授权的私有接口，可能涉及侵权。 优先选择明确标注“开放API”或“非商用许可”的数据源，避免法律风险。
为什么WebSocket接收的数据有时不完整或突然中断？
常见原因有三个：一是网络波动导致连接断开，可通过添加“心跳包”（如每30秒发送一次空消息）和断线重连机制解决，文章中提供的while True循环重试代码可有效减少中断；二是数据帧拆分，WebSocket可能将大消息拆成多帧发送，需在代码中累加消息片段直至完整；三是服务器主动断开闲置连接，可在连接时设置ping_interval参数（如设为10秒）保持活跃。
推荐哪些适合新手的WebSocket学习资源？
优先从基础文档入手：MDN的WebSocket API指南能帮你理解协议原理；Python官方的websockets库文档提供详细示例代码；B站或YouTube上搜索“Python WebSocket 金融行情”，有很多带实操演示的视频教程，结合文章中的代码模板边看边练，学习效率会更高。
WebSocket和Socket.IO有什么区别？选哪个更适合新手？
WebSocket是底层协议，Socket.IO是基于WebSocket的框架（包含降级兼容HTTP长轮询等功能）。新手 先学原生WebSocket，因为金融行情接口大多基于标准WebSocket协议，学习成本更低且兼容性更广；若后续开发需要跨平台实时通信（如网页+移动端），再考虑Socket.IO，它内置了断线重连、房间管理等高级功能，但需额外学习其客户端和服务端交互逻辑。
