在股票数据抓取项目中，您使用了哪些分析技术来获取 K 线数据？能否详细说明您如何执行数据的统计计算和前端展示？

"面试官问我在股票数据抓取项目中使用了哪些分析来获取K线数据，以及如何执行统计计算和前端展示。针对这个问题，我理解可以从以下几个方面来回答。

首先，**背景**：在这个项目中，我们的目标是实时抓取并分析股票的K线数据，帮助研究人员进行趋势分析。

第二，**挑战**：获取K线数据需要处理大量的实时数据，并且数据的准确性和及时性至关重要。同时，如何在前端有效展示这些数据也是一大挑战。

第三，**解决方案**：我通过多线程爬取技术，使用requests库结合MongoDB来存储数据。为了进行数据统计，我将抓取到的K线数据与pandas库结合，进行必要的计算，比如日均价、波动率等。前端展示上，我使用Flask框架打造了一个交互式界面，利用ECharts生成动态图表，使用户可以直观地看到实时数据和历史趋势。

最后，**成果**：这一整套流程提高了数据的抓取效率，确保了数据的实时性，同时前端的可视化使得用户体验大幅提升，最终达成了项目目标。

通过这样的方式，我不但完成了数据的统计分析，还创造了清晰、易用的界面，以支持进一步的研究与分析。"