如何從網上爬股票資料庫

① java 如何實現 獲取實時股票數據

一般有三種方式：

1. 網頁爬蟲。採用爬蟲去爬取目標網頁的股票數據，去GitHub或技術論壇（如CSDN、51CTO）上找一下別人寫的爬蟲集成到項目中。

2. 請求第三方API。會有專門的公司（例如網路API市場）提供股票數據，你只需要去購買他們的服務，使用他們提供的SDK，仿照demo開發實現即可。如下圖所示：

② 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表

推薦個很好用的軟體，我也是一直在用的，就是前嗅的ForeSpider軟體，
我是一直用過很多的採集軟體，最後選擇的前嗅的軟體，ForeSpider這款軟體是可視化的操作。簡單配置幾步就可以採集。如果網站比較復雜，這個軟體自帶爬蟲腳本語言，通過寫幾行腳本，就可以採集所有的公開數據。
軟體還自帶免費的資料庫，數據採集直接存入資料庫，也可以導出成excel文件。
如果自己不想配置，前嗅可以配置採集模板，我的模板就是從前嗅購買的。
另外他們公司不光是軟體好用，還有自己的數據分析系統，直接採集完數據後入庫，ForeSpider內部集成了數據挖掘的功能，可以快速進行聚類分類、統計分析等，採集結果入庫後就可以形成分析報表。
最主要的是他採集速度非常快，我之前用八爪魚的軟體，開伺服器采，用了一個月采了100萬條，後來我用ForeSpider。筆記本採的，一天就好幾百萬條。
這些都是我一直用前嗅的經驗心得，你不妨試試。
建議你可以下載一個免費版試一試，免費版不限制功能，沒有到期時間。

③ 如何快速取得股票交易歷史數據

示例：

最近二十天左右的每5分鍾數據

網頁鏈接

（參數：股票編號、分鍾間隔（5、15、30、60）、均值（5、10、15、20、25）、查詢個數點（最大值242））

返回數據格式：日期、開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量

④ 股市數據如何獲取

股市的數據通過炒股軟體，每天就可以自動收取

⑤ 如何使用Yahoo，FinancestockAPI獲取股票數據

有三種方法獲得數據，具體如下：

1、通過API獲取實時數據

請求地址：http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=<股票名稱>&f=<數據列選項>

具體參數：

s–表示股票名稱，多個股票之間使用英文「+」分隔如：」XOM+BBDb.TO+MSFT」，表示三個公司的股票：XOM，BBDb.TO，MSFT。

f–表示返回數據列，如」snd1l1yr」。更詳細的參見雅虎股票APIf參數對照表。

2、通過API獲取歷史數據

請求地址如下：http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv

具體參數：

s–股票名稱

a–起始時間，月

b–起始時間，日

c–起始時間，年

d–結束時間，月

e–結束時間，日

f–結束時間，年

g–時間周期。

例如:g=w,表示周期是「周"。d表示「日」(day)，w表示「周」(week)，m表示「月」(mouth)，一定注意月份參數，其值比真實數據少1。如需要9月數據，則寫為08。

3、通過API獲取深滬股票數據

雅虎的API是國際性的，支持查詢國內滬深股市的數據，但代碼稍微變動一下，如浦發銀行的代號是：600000.SS。規則是：上海市場末尾加.SS，深圳市場末尾加.SZ。

⑥ 如何用python抓取股票數據

在 Python的QSTK中，是通過 s_datapath 變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

⑦ 如何利用一些 finance 資料庫 api 批量獲取股票信息

使用Yahoo API獲取股票信息。

⑧ 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

？ 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元：[<空格> fv]

S 非空白字元：[^s]

[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

⑨ 如何下載股票數據

網路：大富翁數據中心，可找到歷史股票期貨數據下載
大富翁數據中心可以提供滬深實時行情，股指商品期貨實時行情；每日收盤後數據下載，如：逐筆數據（每秒可能多條明細），分筆數據（每三秒一條明細），專業財務數據，日線數據，分鍾數據等。
歷史專業財務，股本結構，分紅送配等數據，股票逐筆數據，股票，期貨，外匯歷史分筆數據，各任意周期的分鍾數據（如1,3,5,7,10,15,30,60等任意）。