㈠ python如何獲得股票實時交易數據
使用easyquotation這個庫。(不用重復造輪子了)
github地址是:
https://github.com/shidenggui/easyquotation
㈡ 怎麼學python爬取財經信息
本程序使用Python 2.7.6編寫,擴展了Python自帶的HTMLParser,自動根據預設的股票代碼列表,從Yahoo Finance抓取列表中的數據日期、股票名稱、實時報價、當日變化率、當日最低價、當日最高價。
由於Yahoo Finance的股票頁面中的數值都有相應id。
例如納斯達克100指數ETF(QQQ)
其中實時報價的HTML標記為
[html]view plain
<spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>
而標普500指數ETF(SPY)
其中實時報價的HTML標記為
[html]view plain
<spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>
因此本數據抓取程序根據相應的id字元串來查找數據。具體來說就是先繼承HTMLParser,然後在自定義的子類中重載handle_data(self, data)方法,查找包含相應id字元串(例如實時報價的id字元串為"yfs_l84_"+股票代碼)的HTML標記,並輸出這個HTML標記中的數據(例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>,其中的數據87.49就是實時報價。)
樣本輸出:
數據依次是
數據日期 股票代碼 股票名稱 實時報價 日變化率 日最低價 日最高價
[python]view plain
05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28
05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53
05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74
05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41
05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56
05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42
05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09
05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97
05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89
05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39
05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05
05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60
㈢ 怎樣用python提取不同股票csv里特定時間段的數據
用pandas庫,
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
機器學習正好講了這個手寫識別的例子!
㈣ python讀取財經數據
提取日期數據基本語法
from WindPy import w
w.start()
當出現.ErrorCode==-103說明沒連接上,要start一下
w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可選(period, 日期類型, 貨幣類型,前後復權)
提取財務數據基本語法
w.wss(security, fields, options = None)
提取板塊日序列基本語法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)
提取板塊日截面數據基本語法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)
提取宏觀數據基本語法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)
1.日期序列基本語法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意:1.stock不能是集合,只能單個股票 2.需要帶上.sz或.sh 3.沒有field,只能取出數據後再切除.
2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)
tushare引用語句
弊端也很明顯,一方面不能stock集合輸入,一次只能調取一個股票對應數據,另一方面tushare雖是免費試用,但有許可權限制。
基本語法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)
沒法添加fields, 雖能集合適用,但出來的索引挺奇怪的
推薦使用定義函數或用for循環批量獲取數據
總體感覺wind api最舒服,但需要賬號,mac也不能直接調用wind api。還是推薦tushare的pro用法。
小白學習中,請指教=v=
㈤ 怎樣用python處理股票
用Python處理股票需要獲取股票數據,以國內股票數據為例,可以安裝Python的第三方庫:tushare;一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料,或者在tushare的官網上查詢說明文檔。
㈥ 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])
㈦ 如何獲取實時的股票數據
估計你是盤中炒股需要吧?多數股票軟體都有公式系統,例如大智慧、同花順、通達信,都有公式系統,在公式系統中編寫自己的公式,就可以得到自己需要的實時的股票數據了。這些都是免費的。
如果是公司,有專門提供股票行情API介面的,例如微盛的金融實時行情API介面,但這種介面需要程序員才能使用,比較專業。
㈧ python怎麼抓新浪百度股票數據 datareader
應該都是可以獲取的,一般獲取數據有兩個方法,get和post,在源碼能夠顯示的使用的是get,而post一般是用非同步載入的形式進行展現的。
㈨ 如何使用Python獲取股票分時成交數據
可以使用爬蟲來爬取數據,在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求,要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助