WebSocket和HTTP请求的区别

1. 连接方式

  • HTTP请求:基于"请求-响应"模式。每次通信都要重新建立连接,客户端发送请求后服务器返回响应,连接就断开了。这种模式通常适合不频繁更新的数据,如静态页面的加载。
  • WebSocket :支持长连接,连接一旦建立后,就可以在客户端和服务器之间保持一直在线的连接通道,允许双向实时通信。WebSocket通过HTTP协议建立初始连接,然后切换到WebSocket协议,使得数据可以在连接期间任意方向传输。

2. 数据传输效率

  • HTTP请求:每次请求都要经过完整的HTTP协议流程(请求头、响应头等),这带来了一定的开销。对于需要频繁请求的数据,效率会降低。
  • WebSocket:一旦连接建立后,无需再发送请求和响应头,大幅减少了传输数据的开销。因此,WebSocket更适合实时性要求高的数据传输场景,如股票行情、在线聊天和多人游戏等。

3. 适用场景

  • HTTP请求:适用于数据更新频率低、请求量不高的场景,比如网页加载、资源请求、表单提交等。
  • WebSocket:适用于需要实时更新数据的场景,比如实时消息、在线游戏、金融市场数据推送(如实时股票行情)等,能够提供更快、更实时的用户体验。

4. 通信方式

  • HTTP请求:只能由客户端发起请求,服务器被动返回。
  • WebSocket :支持双向通信,服务器可以主动向客户端推送数据,客户端也可以随时发送数据给服务器,适合实时互动的应用。

接入实时股票行情API该用HTTP还是WebSocket?

在接入实时股票行情API时,WebSocket通常是更好的选择,因为它支持实时双向通信,可以持续向客户端推送最新的行情数据,而不需要反复建立连接和发送请求。

首先,从实时性和效率的角度来看,WebSocket在建立连接后可以保持长连接状态,服务器能够在有新行情数据时立即推送给客户端,实现真正的实时更新。这对于股票行情数据至关重要,因为价格波动随时发生,需要快速、持续地更新。如果使用HTTP请求,由于HTTP是"请求-响应"模式,客户端就必须频繁地发送请求来轮询服务器状态。这样的方式不仅带来延迟,增加了数据更新的时间成本,还会给服务器带来额外负载,降低性能。

其次,WebSocket还在性能和资源消耗方面更具优势。建立连接后,WebSocket只传输必要的数据,避免了HTTP请求的头部信息和其他额外开销,数据传输效率更高,因此资源占用更少。而在HTTP请求中,频繁地发送和接收数据会产生较多的资源消耗,每次请求都需要重新建立连接,传输头部信息,效率相对较低。

最后,从适用场景来看,WebSocket更适合需要频繁更新的场景,例如股票行情、加密货币价格和期货数据等,能够将数据的变化第一时间传递给客户端。相比之下,HTTP请求则更适合更新频率较低或只需偶尔查询一次的场景,例如查看历史行情数据或查询某只股票的详细信息等。

综上所述,如果API的使用场景是实时股票行情推送,那么WebSocket是最佳选择,能够实现低延迟的实时数据传输。如果只需周期性或一次性获取行情数据,HTTP请求同样可以满足需求。

WebSocket订阅股票价格示例

下面以港股小米集团为例,通过AllTick提供的接口请求实时报价

python 复制代码
import json
import websocket    # pip install websocket-client
 
'''
ALLTICK API官网:https://alltick.co/
可查A股、港股、美股、外汇、期货、加密货币的实时+历史行情数据
'''
 
class Feed(object):
 
    def __init__(self):
        self.url = 'wss://quote.tradeswitcher.com/quote-stock-b-ws-api?token=testtoken'  # Enter your websocket URL here
        self.ws = None
 
    def on_open(self, ws):
        """
        Callback object which is called at opening websocket.
        1 argument:
        @ ws: the WebSocketApp object
        """
        print('A new WebSocketApp is opened!')
 
        # Start subscribing
        sub_param = {
            "cmd_id": 22002,
            "seq_id": 123,
            "trace": "3baaa938-f92c-4a74-a228-fd49d5e2f8bc-1678419657806",
            "data": {
                "symbol_list": [
                    {
                        "code": "1810.HK",
                        "depth_level": 5,
                    }
                ]
            }
        }
 
        # If you want to run for a long time, you need to modify the code to send heartbeats periodically to avoid disconnection, please refer to the API documentation for details
        sub_str = json.dumps(sub_param)
        ws.send(sub_str)
        print("Depth quote for 1810.HK is subscribed!")
 
    def on_data(self, ws, string, type, continue_flag):
        """
        4 arguments.
        The 1st argument is this class object.
        The 2nd argument is utf-8 string which we get from the server.
        The 3rd argument is data type. ABNF.OPCODE_TEXT or ABNF.OPCODE_BINARY will be came.
        The 4th argument is continue flag. If 0, the data continue
        """
 
    def on_message(self, ws, message):
        """
        Callback object which is called when received data.
        2 arguments:
        @ ws: the WebSocketApp object
        @ message: utf-8 data received from the server
        """
        # Parse the received message
        result = eval(message)
        print(result)
 
    def on_error(self, ws, error):
        """
        Callback object which is called when got an error.
        2 arguments:
        @ ws: the WebSocketApp object
        @ error: exception object
        """
        print(error)
 
    def on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
        """
        Callback object which is called when the connection is closed.
        2 arguments:
        @ ws: the WebSocketApp object
        @ close_status_code
        @ close_msg
        """
        print('The connection is closed!')
 
    def start(self):
        self.ws = websocket.WebSocketApp(
            self.url,
            on_open=self.on_open,
            on_message=self.on_message,
            on_data=self.on_data,
            on_error=self.on_error,
            on_close=self.on_close,
        )
        self.ws.run_forever()
 
 
if __name__ == "__main__":
    feed = Feed()
    feed.start()
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