Pythonで仮想通貨の価格をリアルタイム取得＆グラフ表示する方法【Coincheck API】

1. はじめに

仮想通貨の価格って、1分どころか1秒単位でどんどん変わりますよね。
「今のレートを瞬時に確認したい！」とか、「リアルタイムで動くグラフを見てみたい！」と思ったことはありませんか？

この記事では、Pythonを使って
💰 Coincheck（コインチェック）のAPIから仮想通貨の最新レートを自動取得し、
📊 その情報をリアルタイムでグラフ表示する方法をわかりやすく解説していきます！

たとえば、以下のようなことができるようになります：

• Pythonでビットコインやイーサリアムの価格を1秒ごとに取得
• データをグラフ化して、価格変動を可視化
• グラフをリアルタイムで自動更新し続ける仕組みを構築

使うのは、requestsやplotlyなどのおなじみのライブラリ。Jupyter Notebookで動かせば、インタラクティブな表示もサクッと実現できます。

難しい前提知識は不要です！
APIの使い方から、グラフの更新処理まで一つずつ丁寧に解説していきますので、
「仮想通貨データをPythonで触ってみたい！」という方にぴったりの内容です。

それではさっそく始めていきましょう！

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2. Coincheck APIの基本と取得できるデータ

まずは、Pythonで仮想通貨の価格を取得するために使う「Coincheck（コインチェック）のAPI」について簡単に紹介します。

🔗 CoincheckのAPIとは？

Coincheckは日本でも有名な仮想通貨取引所のひとつで、APIを公開してくれているので、誰でも自分のプログラムから価格データを取得できます。
今回はその中でも「パブリックAPI」と呼ばれる、ログインや認証なしで使えるAPIを活用します。

📥 レート取得のエンドポイント

仮想通貨の価格を取得するには、以下のURLにアクセスするだけです：

https://coincheck.com/api/rate/btc_jpy

このURLにアクセスすると、次のようなJSON形式のデータが返ってきます：

{"rate": 1050000.0}

このrateが、ビットコインと日本円の最新の販売レートを示しています（例では105万円）。

💱 対応している通貨ペアの例

Coincheckでは以下のような通貨ペアの価格も取得できます：

通貨ペア	説明
btc_jpy	ビットコイン / 日本円
eth_jpy	イーサリアム / 日本円
etc_jpy	イーサリアムクラシック / 日本円
lsk_jpy	リスク / 日本円
mona_jpy	モナコイン / 日本円

使い方はすべて同じで、URLの最後を変更するだけでOKです。

📌 ポイントまとめ

• CoincheckのパブリックAPIは無料＆認証なしで使える
• 各通貨の最新レートを取得するには、指定されたURLにアクセス
• 返ってくるデータはとてもシンプル（{"rate": 価格}）

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3. 使用ライブラリの紹介とインストール

ここでは、この記事で使うPythonライブラリと、そのインストール方法をまとめて紹介します。すべて一般的なライブラリなので、簡単に準備できますよ。

🧰 使用する主なライブラリ一覧

ライブラリ名	用途
requests	CoincheckのAPIから価格データを取得
plotly.graph_objects	リアルタイムで更新されるグラフを描画
time	取得タイミングの間隔（1秒ごと）を制御
IPython.display	Jupyter Notebookで出力をクリアしながらグラフを更新

✅ インストール方法

requestsとplotlyは外部ライブラリなので、事前にインストールが必要です。
以下のコマンドをターミナル（またはJupyterのセル）で実行してください：

pip install requests plotly

Jupyter Notebook を使っている場合は、必要に応じて以下のパッケージも入れておくと便利です：

pip install notebook

💡 timeとIPython.displayはPython標準の機能なので、追加インストールは不要です。

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4. 実装①｜仮想通貨レートの取得

ではここから、実際にPythonを使ってCoincheckのAPIから仮想通貨のレートを取得してみましょう！

今回は例として、**ビットコイン（BTC/JPY）**の価格を取得します。

🔍 基本のコード

まずはAPIからデータを取得し、レートを表示するシンプルなコードを書いてみましょう：

import requests

# CoincheckのレートAPI（BTC/JPY）
url = "https://coincheck.com/api/rate/btc_jpy"

# データを取得
response = requests.get(url)

# 結果をJSON形式で取得
data = response.json()

# レートを表示
print("現在のビットコイン価格（JPY）:", data["rate"])

📝 補足ポイント

• requests.get(url)でAPIにアクセスし、最新の価格データを取得しています。
• response.json()で、APIから返ってきたJSONデータを辞書として扱えるようにしています。
• data["rate"]には、ビットコインの日本円価格が格納されています。

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🚧 エラー対策（応用編）

通信に失敗した場合などに備えて、エラーハンドリングも入れておくと安心です：

try:
    response = requests.get(url, timeout=5)
    response.raise_for_status()  # ステータスコードが200以外なら例外を発生
    data = response.json()
    print("現在のビットコイン価格（JPY）:", data["rate"])
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("データの取得に失敗しました:", e)

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5. 実装②｜リアルタイムでグラフを描画する

さきほど取得したビットコインの価格データを、今度はグラフとして可視化してみましょう。
しかも、1秒ごとに自動で更新されるリアルタイム表示に挑戦します！

🎯 実現すること

• APIから価格を取得（1秒ごと）
• 時系列でリストに保存
• plotlyを使って、グラフを更新
• Jupyter Notebook上で滑らかに描画を再表示

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🔧 必要なライブラリのインポート

import requests
import time
from IPython.display import clear_output
import plotly.graph_objects as go

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📊 グラフ表示のコード例（Jupyter Notebook推奨）

# 初期化
price_list = []
time_list = []

# 表示用グラフのセットアップ
fig = go.FigureWidget()
fig.add_scatter(x=[], y=[], mode='lines+markers', name='BTC/JPY')
fig.update_layout(title='ビットコイン価格（リアルタイム）',
                  xaxis_title='時間（更新回数）',
                  yaxis_title='価格（JPY）')
fig.show()

# ループ処理で更新（例：30回繰り返す）
for i in range(30):
    # データ取得
    response = requests.get("https://coincheck.com/api/rate/btc_jpy")
    data = response.json()
    price = data["rate"]

    # 時系列に追加
    price_list.append(price)
    time_list.append(i)

    # グラフ更新
    with fig.batch_update():
        fig.data[0].x = time_list
        fig.data[0].y = price_list

    # 出力をクリア（Notebook環境向け）
    clear_output(wait=True)

    # 少し待機（1秒）
    time.sleep(1)

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✅ コードの解説

• price_listとtime_listに、最新の価格と更新回数を記録します。
• plotly.graph_objects.FigureWidget()でグラフを作成し、毎回データを更新。
• clear_output(wait=True)を使うことで、Jupyter上で出力が上書きされ、スムーズなリアルタイム更新が可能になります。

💡 注意：このコードはJupyter Notebook環境に最適化されています。ターミナル実行ではグラフがうまく更新されません。

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📈 実行イメージ

このコードを実行すると、次のようなグラフが動的に表示されます：

• X軸：更新回数（1, 2, 3, …）
• Y軸：その時点のBTC/JPYレート
• グラフ：ビットコインの価格推移が折れ線グラフで可視化

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6. 応用｜リアルタイム通知やログ記録への応用

ここまでで、Pythonで仮想通貨の価格をリアルタイム取得し、グラフに表示するところまで実装できました。
でもこの仕組み、まだまだ発展の余地があるんです！

ここでは、さらに実用的に活用するための応用アイデアを紹介します。

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📬 通知機能との連携（Slack・LINE・メールなど）

一定の価格になったら「通知してほしい」と思うこと、ありますよね？
Pythonには、SlackのWebhookやLINE Notify、Gmail APIなどと連携できる方法がたくさんあります。

例：Slackに通知を送る

import requests

webhook_url = "https://hooks.slack.com/services/XXXX/XXXX/XXXX"
message = {
    "text": "ビットコインが400万円を下回りました！"
}
requests.post(webhook_url, json=message)

条件付きで価格をチェックして、一定以下になったらSlackに通知、ということも可能です。

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📂 データをCSVやSQLiteに保存する

取得した価格データをファイルやデータベースに保存すれば、あとで分析にも使えます。

CSVファイルに保存する例

import csv

with open('btc_price_log.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['更新回数', '価格'])
    for i, p in zip(time_list, price_list):
        writer.writerow([i, p])

SQLiteデータベースに保存する例（オプション）

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('btc_price.db')
c = conn.cursor()
c.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS prices (count INTEGER, price REAL)")

for i, p in zip(time_list, price_list):
    c.execute("INSERT INTO prices VALUES (?, ?)", (i, p))

conn.commit()
conn.close()

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🧠 機械学習・予測分析への発展も！

リアルタイムに収集したデータは、あとで

• 移動平均の分析
• 価格トレンドの可視化
• 簡単な回帰分析（Linear Regression）
• 機械学習を使った予測

などにも活用できます。仮想通貨の価格変動は学習素材としても面白いですよ。

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💡 応用のポイントまとめ

応用例	できること
通知連携	指定価格になったら即SlackやLINEにお知らせ
ログ記録	CSVやDBに保存してあとから確認・分析
学習データ	時系列予測のモデルに使える

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7. まとめ｜自動データ取得で仮想通貨分析が手軽に！

今回は、Pythonを使ってCoincheckのAPIから仮想通貨の価格をリアルタイム取得し、動的にグラフ表示する方法を紹介しました。

実装のポイントは以下のとおりです：

✅ requestsで仮想通貨の最新レートを取得
✅ plotlyで折れ線グラフを描画し、価格の推移をリアルタイム表示
✅ IPython.display.clear_output()を使ってJupyter上でなめらかに描画更新
✅ ログ保存や通知機能と連携すればさらに実用的に！

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Pythonを使えば、仮想通貨のチャートや通知ツールを自作できてしまいます。
しかも、Webサービスを使うよりカスタマイズが自由自在！

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