MEXC API：掘金加密市场的终极秘籍，速来！

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MEXC API 数据查询

本文档旨在介绍如何使用 MEXC API 查询市场数据、交易数据和其他相关信息。 MEXC API 提供了广泛的功能，允许开发者构建自动化交易系统、数据分析工具和各种其他与加密货币相关的应用程序。

概述

MEXC API 采用 RESTful 架构设计，通过安全的 HTTPS 协议进行数据传输和通信。 为了保障用户数据的安全性，所有API请求都必须经过严格的身份验证流程。 身份验证主要依赖于 API 密钥和数字签名机制。 您可以在 MEXC 交易所的用户账户设置页面中创建和管理您的 API 密钥对。 生成的 API 密钥包括一个公钥（API Key）和一个私钥（Secret Key）。 公钥用于标识您的身份，私钥则用于生成请求签名，确保请求的完整性和来源可信性。 请务必妥善保管您的私钥，切勿泄露给他人，以防止资产损失。 使用 API 密钥和签名能够有效防止未经授权的访问和数据篡改，为您的交易活动提供安全保障。

身份验证

要使用 MEXC API 进行身份验证，必须在每个请求的 HTTP 头部中包含以下关键信息。 这些信息用于验证您的身份，并确保您有权访问 API 资源。

  • X-MEXC-APIKEY : 您的 API 密钥。 这是分配给您的唯一标识符，用于识别您的账户。 请务必妥善保管此密钥，切勿与他人分享。
  • X-MEXC-SIGN : 请求的数字签名。 这是一个安全哈希值，用于验证请求的完整性和真实性。 它确保请求在传输过程中未被篡改，并且确实来自您。

请求签名是通过对请求参数、您的 API 密钥和密钥进行哈希运算生成的。 MEXC 使用 HMAC-SHA256 算法来生成签名。 以下步骤详细说明了签名过程：

  1. 构建签名字符串： 需要构建一个包含所有请求参数的字符串。 将请求参数按照字母顺序排列，并使用 & 符号连接每个键值对。 请注意，参数值必须进行 URL 编码，以确保特殊字符被正确处理。 例如： symbol=BTCUSDT&timestamp=1678886400000 。 如果参数值包含特殊字符，请使用 `urllib.parse.quote_plus` 函数对其进行编码。
  2. 附加密钥： 将您的 API 密钥 (Secret Key) 附加到签名字符串的末尾。 这是您账户的私密密钥，用于生成签名。 请务必小心保管此密钥，切勿泄露。 例如： symbol=BTCUSDT&timestamp=1678886400000YOUR_SECRET_KEY 。
  3. 计算哈希值： 使用 HMAC-SHA256 算法对上述字符串进行哈希运算。 将哈希值转换为十六进制字符串，作为您的请求签名。 HMAC-SHA256 算法需要您的 API 密钥 (Secret Key) 作为密钥来进行哈希运算。

例如 (使用 Python):

import hashlib
import hmac
import urllib.parse

def generate_signature(api_secret, params_string):
"""
Generates the signature for the MEXC API request.
"""
h = hmac.new(api_secret.encode('utf-8'), params_string.encode('utf-8'), hashlib.sha256)
return h.hexdigest()

示例用法

在加密货币交易或数据获取中，API密钥安全至关重要。 api_secret 变量用于存储您的私钥，务必妥善保管，切勿泄露给他人。私钥用于对请求进行签名，验证身份并确保数据传输的安全性。

例如： api_secret = "YOUR_SECRET_KEY" 请将 YOUR_SECRET_KEY 替换为您实际的API私钥。该密钥由交易所或API提供商提供。

params 字典存储了API请求所需的参数。这些参数根据不同的API接口而有所不同。常见的参数包括交易对（symbol）、时间戳（timestamp）等。正确设置参数是成功调用API的关键。

例如： params = {"symbol": "BTCUSDT", "timestamp": 1678886400000} 其中， symbol 指定交易对为比特币/USDT， timestamp 为时间戳，表示特定的时间点。时间戳通常以毫秒为单位，如 1678886400000 。

时间戳（timestamp）在API请求中用于标识请求的创建时间。这有助于防止重放攻击，并确保请求的时效性。不同的交易所或API提供商可能对时间戳的格式和精度有不同的要求，请务必查阅相关文档。

在实际应用中，您需要根据API文档的要求，构建包含API密钥和参数的请求，并使用相应的签名算法对请求进行签名。签名后的请求可以发送到API服务器，以获取所需的数据或执行交易操作。

按字母顺序排列参数

在加密货币交易和API调用中，参数的顺序有时会影响请求的处理或签名验证。为了确保一致性和避免潜在的问题，通常需要对参数进行排序。以下代码展示了如何使用Python对字典中的参数按照键的字母顺序进行排序： 


params = {'amount': 100, 'currency': 'USD', 'timestamp': 1678886400, 'signature': 'xxxxxxxx'}
sorted_params = sorted(params.items())

上述代码片段中：

  • params 是一个Python字典，包含了需要排序的参数，例如交易金额、货币类型、时间戳和签名。
  • params.items() 方法将字典转换为一个包含键值对的列表，每个键值对表示为一个元组。
  • sorted() 函数对列表中的元组进行排序，默认按照元组的第一个元素（即键）的字母顺序进行排序。
  • sorted_params 变量存储了排序后的参数列表，其中每个元素都是一个键值对元组。例如，排序后的结果可能为 [('amount', 100), ('currency', 'USD'), ('signature', 'xxxxxxxx'), ('timestamp', 1678886400)] 。

排序后的参数列表可以用于构建规范化的查询字符串或生成安全的API签名。在某些加密货币交易所或支付网关中，API签名的生成依赖于参数的排序，因此确保参数顺序正确至关重要。通过按字母顺序对参数进行排序，可以有效避免因参数顺序不一致而导致的签名验证失败问题。

还可以考虑将排序后的参数列表转换回字典，以便于后续使用。可以使用字典推导式实现这一转换： 


sorted_params_dict = dict(sorted_params)

这将创建一个新的字典 sorted_params_dict ，其中包含了按照键的字母顺序排列的参数。

构建查询字符串

查询字符串是API请求的重要组成部分，它包含了所有需要传递给服务器的参数。为了保证安全性，需要对参数进行排序和编码。以下代码展示了如何使用 urllib.parse.urlencode 函数构建查询字符串，并按照字母顺序对参数进行排序： 

query_string = urllib.parse.urlencode(sorted_params)

urllib.parse.urlencode 函数会将字典形式的参数转换为URL编码的字符串。 sorted_params 是一个已经按照参数名排序的字典。排序是保证签名一致性的关键步骤。

生成签名是API安全的关键步骤。签名用于验证请求的完整性和真实性，防止数据篡改。签名通常基于API密钥（ api_secret ）和查询字符串生成。以下代码展示了如何使用 generate_signature 函数生成签名： 

signature = generate_signature(api_secret, query_string)

generate_signature 函数的具体实现取决于使用的签名算法。常见的签名算法包括HMAC-SHA256。该算法使用API密钥作为密钥，对查询字符串进行哈希运算，生成签名。

为了方便调试和验证，可以打印生成的查询字符串和签名： 

print(f"Query String: {query_string}")
print(f"Signature: {signature}")

在实际发送API请求时，需要将查询字符串和签名添加到请求URL中。签名通常作为额外的参数传递。

时间戳是许多API中用于防止重放攻击的重要机制。客户端和服务器之间的时间必须同步。客户端生成请求时，需要包含当前时间戳。服务器收到请求后，会检查时间戳是否在可接受的范围内。如果时间戳过期，服务器会拒绝请求。确保 timestamp 参数的准确性至关重要，并与服务器时间保持同步。不同的API端点可能对时间戳的有效时间范围有不同的要求。请参考API文档以获取详细信息。时间戳通常以Unix时间戳的形式表示，即自1970年1月1日00:00:00 UTC以来的秒数。

常用 API 端点

以下是一些常用的 MEXC API 端点，它们可以帮助开发者访问和利用 MEXC 交易所的各种功能和数据。

  • 行情数据:

    这些端点用于获取市场相关的实时和历史数据，对于量化交易、数据分析和市场监控至关重要。

    • /api/v3/ticker/price : 获取指定交易对的最新价格。例如，你可以使用这个端点获取 BTC/USDT 的最新价格。
    • /api/v3/ticker/bookTicker : 获取指定交易对的买一价和卖一价（最优买卖价格）。这个端点可以用于快速确定市场的供需情况。
    • /api/v3/klines : 获取指定交易对的K线数据。K线数据包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量，可以用于技术分析。你可以指定K线的时间间隔，例如1分钟、5分钟、1小时等。
  • 交易数据:

    这些端点允许用户进行交易操作，例如下单、撤单和查询订单状态。使用这些端点需要进行身份验证。

    • /api/v3/order : 下单（包括市价单、限价单等）、撤单，查询订单状态。通过不同的参数设置，你可以创建买入或卖出订单，也可以取消已存在的订单。
    • /api/v3/openOrders : 查询所有未成交订单。这个端点可以帮助你了解当前有多少挂单在市场上等待成交。
    • /api/v3/allOrders : 查询所有订单，包括已成交和未成交的订单。使用此端点需要更高的权限。
    • /api/v3/account : 查询账户信息，包括余额、可用资金等。使用此端点需要进行身份验证，以确保账户安全。
  • 账户数据:

    此端点用于管理用户数据流，以便实时接收账户更新和交易信息。这对于需要快速响应市场变化的交易策略非常有用。

    • /api/v3/userDataStream : 创建、保持和关闭用户数据流，用于实时接收账户信息，例如余额变化、订单状态更新等。创建数据流后，你需要保持连接以持续接收数据。

代码示例 (Python)

以下是一个使用 Python 获取 BTCUSDT 最新价格的示例，该示例通过 MEXC API 获取实时交易数据。 请确保已安装 requests 库。如果尚未安装，可以使用 pip install requests 命令进行安装。

import requests import

def get_btc_price(): """ 从 MEXC API 获取 BTCUSDT 的最新价格。函数通过发送 HTTP GET 请求到指定的 API 端点， 解析返回的 JSON 数据，并提取 BTCUSDT 的价格。 """ url = "https://api.mexc.com/api/v3/ticker/price?symbol=BTCUSDT" 

try:
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # 对于错误的响应 (4xx 或 5xx)，抛出 HTTPError 异常

    data = response.()
    price = data["price"]
    return price

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"获取数据时发生错误: {e}")
    return None
except (KeyError, TypeError) as e:
    print(f"解析 JSON 时发生错误: {e}")
    return None

if __name__ == "__main__": btc_price = get_btc_price() if btc_price: print(f"BTCUSDT 的当前价格是: {btc_price}") else: print("未能检索到 BTCUSDT 价格。")

代码解释:

  • requests.get(url) : 发送一个 GET 请求到 MEXC API 的指定 URL，以获取 BTCUSDT 的价格数据。
  • response.raise_for_status() : 检查响应状态码。如果状态码表示错误 (4xx 或 5xx)，则会引发一个 HTTPError 异常，从而允许程序捕获并处理这些错误。
  • response.() : 将响应内容解析为 JSON 格式，以便可以轻松地访问价格数据。
  • data["price"] : 从 JSON 数据中提取名为 "price" 的字段，该字段包含 BTCUSDT 的当前价格。
  • 异常处理: 代码包含 try...except 块，用于捕获可能发生的异常，例如网络连接错误 ( requests.exceptions.RequestException ) 和 JSON 解析错误 ( KeyError , TypeError )。这有助于确保程序的健壮性。

注意: API 的可用性和结构可能会发生变化。使用前请参考 MEXC 官方 API 文档以确保代码的兼容性和准确性。

重要提示：

  • API 错误处理至关重要： 在实际的加密货币交易应用开发中，务必全面且妥善地处理所有来自 MEXC API 的请求错误。 MEXC API 会针对不同的问题场景返回各种特定的错误代码，例如网络连接问题、参数错误、权限不足等等。 开发者应仔细阅读 MEXC API 的官方文档，了解每一个错误代码的具体含义，并根据这些错误代码制定相应的处理逻辑，例如重试请求、记录错误日志、向用户显示友好的错误提示等等。 严谨的错误处理是保证应用稳定性和用户体验的关键。
  • 请求频率限制（Rate Limiting）： MEXC API 为了保证服务器的稳定运行，对 API 请求的频率设置了严格的限制。 开发者必须深入理解并严格遵守这些限制，以避免因为请求过于频繁而被 API 服务器封禁 IP 地址或 API 密钥。 不同的 API 接口可能具有不同的频率限制，例如每分钟允许请求的次数。 开发者可以采用诸如令牌桶算法、漏桶算法等技术来实现请求频率的控制，确保应用程序的请求频率始终在 API 允许的范围之内。 同时，应该监控 API 返回的 HTTP 头部信息，其中可能包含剩余请求次数和重置时间等信息，以便更好地调整请求策略。
  • SDK 或 API 封装库： 强烈建议开发者使用 MEXC 官方提供的软件开发工具包（SDK）或者经过良好测试的第三方 API 封装库，以显著简化 API 请求的处理过程，并提高开发效率。 这些 SDK 和封装库通常已经封装了底层的 HTTP 请求细节、签名验证、错误处理、数据解析等功能，开发者只需要调用简单的函数或方法，即可完成复杂的 API 操作。 这可以避免开发者重复编写大量的底层代码，减少出错的可能性，并使代码更加清晰易懂。 选择合适的 SDK 或 API 封装库可以极大地提高开发效率和代码质量。

K线数据查询

K线数据是技术分析中至关重要的基础数据，它以图形化的方式记录了特定时间周期内资产的价格波动情况，包括开盘价、最高价、最低价和收盘价。MEXC API 提供了便捷的K线数据获取接口，使开发者能够根据不同的时间周期（如分钟、小时、天等）和交易对获取历史K线数据，从而进行量化分析、策略回测和实时监控。

以下是使用 Python 和 requests 库从 MEXC API 获取 K 线数据的示例代码：

import requests

import

def get_klines(symbol, interval, limit=500): 

"""
Fetches kline data from MEXC API.

K线数据是包含时间周期内开盘价、最高价、最低价和收盘价的数据，常用于技术分析。

Args:
    symbol (str): 交易对代码 (例如, "BTCUSDT").
    interval (str): K线周期 (例如, "1m", "5m", "1h", "1d"). 支持的周期包括：1m, 3m, 5m, 15m, 30m, 1h, 2h, 4h, 6h, 8h, 12h, 1d, 3d, 1w, 1M.
    limit (int): 获取K线的最大数量 (最大 1500).  API默认值为500。建议控制请求频率，避免超出API限流。

Returns:
    list: 包含 K 线数据的列表，每条 K 线数据为一个列表，包含以下信息（按顺序）：
        - 开盘时间 (Unix timestamp in milliseconds)
        - 开盘价 (string)
        - 最高价 (string)
        - 最低价 (string)
        - 收盘价 (string)
        - 成交量 (string)
        - 收盘时间 (Unix timestamp in milliseconds)
        - 成交额 (string)
        - 交易笔数 (integer)
        - 主动买入成交量 (string)
        - 主动买入成交额 (string)
        - 忽略字段

"""
url = "https://api.mexc.com/api/v3/klines"
params = {
    "symbol": symbol,
    "interval": interval,
    "limit": limit
}

try:
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status()  # Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)

    klines = response.()
    return klines

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Error fetching klines: {e}")
    return None

if __name__ == "__main__": 

symbol = "BTCUSDT"
interval = "1h"
klines = get_klines(symbol, interval)

if klines:
    print(f"Retrieved {len(klines)} klines for {symbol} with interval {interval}.")
    # Print the first kline as an example, formatted as JSON
    print(f"Example Kline: {.dumps(klines[0])}")
else:
    print("Failed to retrieve klines.")

K线数据格式：

每个 K 线数据点由一系列关键指标构成，以列表形式呈现，为加密货币市场的技术分析提供基础数据。

  1. 开盘时间 (Unix 时间戳，毫秒)： 指 K 线图时间周期的起始时刻，以 Unix 时间戳（毫秒）表示。该时间戳反映了该 K 线所代表交易时段的开始。
  2. 开盘价： 在指定 K 线周期内，第一笔交易的成交价格，代表了市场在该时间段开始时的价格水平。
  3. 最高价： 在指定 K 线周期内，达到的最高成交价格，反映了市场在该时段内的价格上限。
  4. 最低价： 在指定 K 线周期内，达到的最低成交价格，反映了市场在该时段内的价格下限。
  5. 收盘价： 在指定 K 线周期内，最后一笔交易的成交价格，是该时间段内市场价格的最终表现，也是技术分析中最重要的价格数据之一。
  6. 成交量： 在指定 K 线周期内，所有交易的总量，通常以基础货币单位表示，反映了市场参与的活跃程度。
  7. 收盘时间 (Unix 时间戳，毫秒)： 指 K 线图时间周期的结束时刻，以 Unix 时间戳（毫秒）表示。与开盘时间戳对应，标志着该 K 线所代表交易时段的终结。
  8. 成交额： 在指定 K 线周期内，所有交易的总价值，通常以计价货币单位表示（例如 USDT、BTC），反映了市场交易的总规模。
  9. 交易笔数： 在指定 K 线周期内，发生的交易次数，可以作为衡量市场活跃度和散户参与度的一个指标。
  10. 主动买入的成交量： 在指定 K 线周期内，主动买入方（taker）的成交总量，反映了买方力量的大小。主动买入通常被认为是市场上涨的信号。
  11. 主动买入的成交额： 在指定 K 线周期内，主动买入方（taker）的成交总价值，以计价货币单位表示，更准确地反映了买方力量的强度。
  12. 未使用，总是 0： 这是一个保留字段，目前未使用，其值为 0。未来可能会被用于添加新的数据指标。

错误处理

在与 MEXC 交易所 API 进行交互时，健全的错误处理机制至关重要。API 响应中包含的错误代码是诊断和解决问题的关键。开发者应充分利用这些错误代码，以便精准定位问题根源并采取相应的补救措施。以下是一些常见错误代码及其含义：

  • 400 Bad Request (错误的请求): 通常表示客户端发送的请求格式不正确或缺少必要的参数。这可能是由于参数类型错误、参数值超出范围，或者请求体格式不符合 API 的规范导致的。开发者应仔细检查请求参数，确保符合 API 文档的要求。
  • 401 Unauthorized (未授权): 表明身份验证失败，通常是由于 API 密钥无效、过期或未在请求头中正确提供。开发者需要确认 API 密钥是否已正确配置，并检查请求头中的认证信息是否正确。注意，某些 API 端点可能需要特定的权限，确保 API 密钥具有访问该端点的权限。
  • 403 Forbidden (禁止访问): 意味着客户端没有足够的权限访问所请求的资源。即使身份验证成功，也可能因为缺乏相应的权限而导致此错误。开发者应检查 API 密钥的权限设置，确保拥有访问目标资源的权限。有些 API 可能需要额外的身份验证步骤或授权才能访问特定功能。
  • 429 Too Many Requests (请求过多): 表示客户端在短时间内发送了过多的请求，超过了 API 的请求频率限制。为了保护服务器的稳定性和性能，交易所通常会对 API 的请求频率进行限制。开发者应合理控制请求频率，避免触发此错误。
  • 500 Internal Server Error (服务器内部错误): 表示服务器在处理请求时遇到了未知的内部错误。这通常是由于服务器端的代码错误、数据库连接问题或其他内部故障引起的。客户端通常无法直接解决此错误，应联系 MEXC 交易所的技术支持团队寻求帮助。

为了构建健壮的应用程序，开发者应该实现完善的错误处理机制，捕获这些错误并采取适当的措施。详细的错误日志记录对于问题诊断和调试至关重要。日志应包含错误代码、错误信息、请求参数和其他相关信息，以便快速定位问题。对于请求频率限制（429 错误），可以采用诸如指数退避（Exponential Backoff）之类的策略来动态调整请求频率，从而避免被交易所封禁。指数退避是指在每次请求失败后，逐渐增加请求的间隔时间，直到请求成功为止。这种策略可以有效地避免因短时间内大量请求而导致的服务中断。

用户数据流

MEXC API 提供了用户数据流，开发者能够实时接收账户信息和订单状态的更新。用户数据流避免了对API的频繁轮询，极大提高了应用程序的效率和响应速度。相较于定时请求API获取数据，数据流模式允许服务端主动推送更新，降低了网络延迟和服务器负载，对于需要快速响应市场变化的交易策略至关重要。

为了利用用户数据流，必须先创建一个新的数据流会话。这通过向指定的API端点发送POST请求来实现：

POST /api/v3/userDataStream

成功创建后，API会返回一个名为 listenKey 的唯一标识符。这个 listenKey 是建立WebSocket连接并接收实时数据的关键凭证。开发者需要妥善保管这个 listenKey ，并将其用于后续的数据流连接认证。该 listenKey 类似于一个会话令牌，用于识别和授权你的应用程序访问用户特定的数据流。

开发者可以使用WebSocket连接到数据流，并通过该连接接收实时的账户信息和订单状态更新。账户信息可能包括可用余额、已用保证金、持仓信息等。订单状态更新则涵盖订单的创建、成交、取消等事件。这些实时数据对于构建自动化交易系统、风险管理系统以及监控账户活动至关重要。WebSocket协议保证了双向通信的低延迟和高效率。

维持数据流的活跃状态需要定期发送 keep-alive 请求。这个操作通过向API发送PUT请求来实现，用于告知服务器该数据流仍然在使用中，避免因超时而被关闭。 keep-alive 请求的频率应根据MEXC API的文档建议进行设置，过短的间隔会增加服务器负担，过长的间隔则可能导致连接中断。

PUT /api/v3/userDataStream

当不再需要使用数据流时，应主动关闭数据流会话。这通过向API发送DELETE请求来完成，释放服务器资源并确保安全性。及时关闭不再使用的连接是一种良好的编程实践，可以防止潜在的安全风险和资源浪费。

DELETE /api/v3/userDataStream

需要特别注意的是， listenKey 会在一段时间后失效。因此，开发者需要定期刷新 listenKey ，以确保数据流连接的持续有效。刷新 listenKey 通常也通过发送PUT请求到 /api/v3/userDataStream 端点来实现，并在请求中包含当前的 listenKey 。MEXC API的文档会详细说明 listenKey 的过期时间和刷新机制，开发者应仔细阅读并遵循相关规定。