随着比特币大规模的流行和应用，越来越多的人开始了解并且参与到比特币的交易中。作为一位虚拟币网站的编辑，我将会介绍如何使用python获取比特币交易信息，并借此带给读者更加深入的了解和对于比特币市场的分析。

首先，我们需要获取比特币的交易数据，并将其转化为我们所需要的格式。这里，我选用了一种叫做pycoingecko的Python库。我们可以在终端上运行以下代码安装pycoingecko库：

```pip install pycoingecko```

接下来，我们需要连接到pycoingecko库，通过以下代码获取比特币的价格、市值、交易量以及其他相关的交易信息：

```

from pycoingecko import CoinGeckoAPI

cg = CoinGeckoAPI()

bitcoin_data = cg.get_coin_by_id(id='bitcoin', localization=False)

```

我们可以通过以上代码获取比特币的全部信息，包括当前价格、市场总量、流通总量、24小时交易量、市值排名、以及其他各类数据。接下来，我们需要将这些数据转化为我们所需要的格式，并进行分析。

比特币的价格是一个非常关键的指标，因此我们将从这个指标入手。我们可以通过以下代码获取比特币的价格数据，并将其绘制成为一张历史价格图表：

```

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

bitcoin_price_data = cg.get_coin_market_chart_by_id(id='bitcoin', vs_currency='usd', days=30)

bitcoin_price_data = pd.DataFrame(bitcoin_price_data['prices'], columns=['datetime', 'price'])

bitcoin_price_data['datetime'] = pd.to_datetime(bitcoin_price_data['datetime'], unit='ms')

plt.plot(bitcoin_price_data['datetime'], bitcoin_price_data['price'])

plt.xlabel('Date')

plt.ylabel('Price')

plt.title('Bitcoin Price Chart (Last 30 Days)')

plt.show()

```

以上代码的目的是获取比特币在过去30天中的价格数据，并将其绘制成为一张图表。通过这样的图表，我们可以清楚地了解比特币在过去30天中的价格走势，并且从中分析出市场的状况。

除此之外，我们还可以通过以下代码获取比特币的市值数据，并将其绘制成为一张历史市值图表：

```

bitcoin_market_data = cg.get_coin_market_chart_by_id(id='bitcoin', vs_currency='usd', days=30)

bitcoin_market_data = pd.DataFrame(bitcoin_market_data['market_caps'], columns=['datetime', 'market_cap'])

bitcoin_market_data['datetime'] = pd.to_datetime(bitcoin_market_data['datetime'], unit='ms')

plt.plot(bitcoin_market_data['datetime'], bitcoin_market_data['market_cap'])

plt.xlabel('Date')

plt.ylabel('Market Cap')

plt.title('Bitcoin Market Cap Chart (Last 30 Days)')

plt.show()

```

以上代码的目的是获取比特币在过去30天中的市值数据，并将其绘制成为一张图表。通过这样的图表，我们可以清楚地了解比特币在过去30天中的市场规模，并且从中分析出市场的状况。

最后，我们还可以通过以下代码获取比特币的交易量数据，并将其绘制成为一张历史交易量图表：

```

bitcoin_trade_data = cg.get_coin_market_chart_by_id(id='bitcoin', vs_currency='usd', days=30)

bitcoin_trade_data = pd.DataFrame(bitcoin_trade_data['total_volumes'], columns=['datetime', 'trade_volume'])

bitcoin_trade_data['datetime'] = pd.to_datetime(bitcoin_trade_data['datetime'], unit='ms')

plt.plot(bitcoin_trade_data['datetime'], bitcoin_trade_data['trade_volume'])

plt.xlabel('Date')

plt.ylabel('Trade Volume')

plt.title('Bitcoin Trade Volume Chart (Last 30 Days)')

plt.show()

```

以上代码的目的是获取比特币在过去30天中的交易量数据，并将其绘制成为一张图表。通过这样的图表，我们可以清楚地了解比特币在过去30天中的交易量规模，并且从中分析出市场的状况。

综上所述，通过使用Python获取比特币交易信息，我们可以更加深入地了解比特币市场的情况，并且对于市场的走势和趋势进行更加准确和科学的分析。同时，随着技术的不断进步，我们相信通过Python等技术手段，我们将可以更加深入地进行虚拟币市场的研究和分析。