Python在金融领域中的数据获取和处理非常重要，以下是10个常用且流行的金融数据源库：
1. yfinance
特点: 提供对Yahoo Finance数据的访问，可以获取股票价格、市场数据等。
应用场景: 股票市场分析、投资组合管理、金融教育。
2. pandas_datareader
特点: 允许从多种在线数据源（如FRED、Google Finance等）读取数据到Pandas DataFrame。
应用场景: 经济数据分析、金融时间序列研究、自动化数据获取。
3. Tushare
特点: Tushare是一个免费、开源的Python财经数据接口包，提供股票等金融数据的采集、清洗加工到数据存储的过程。
应用场景: 金融分析、量化投资、学术研究。
4. AkShare
特点: AkShare是一个基于Python的开源金融数据接口库，提供股票、期货、期权、基金等多种金融产品的数据。
应用场景: 金融数据科学，数据科学爱好者在金融数据获取方面的需求。
5. baostock
特点: Baostock提供大量准确、完整的证券历史行情数据、上市公司财务数据等，支持Python API。
应用场景: 量化交易投资者、数量金融爱好者、计量经济从业者数据需求。
6. alpha_vantage
特点: 为Alpha Vantage API提供接口，支持获取股票、外汇、加密货币等金融数据。
应用场景：量化投资策略开发、金融市场分析、实时数据监控。
7. iexfinance
特点: 连接到IEX Cloud平台，提供股票数据、公司财务信息等。
应用场景: 股票分析、投资研究、实时交易数据获取。
8. fixerio
特点: 为Fixer API提供接口，用于获取实时货币汇率数据。
应用场景: 外汇交易分析、国际商务、旅行预算规划。
9. ccxt
特点： 支持超过140个加密货币交易所的API，用于获取市场数据和交易。
应用场景: 加密货币市场分析、量化交易、算法交易策略。
10. quandl
特点: 提供对Quandl数据平台的接口，可以访问广泛的金融和经济数据集。
应用场景: 全球金融市场分析、宏观经济研究、投资策略开发。
