『壹』 Python 實現股票數據的實時抓取
編寫Python腳本實時抓取股票數據，滿足個人對實時漲跌信息的需求，無需依賴現有股票軟體。
首先，獲取滬深兩市所有上市股票數據。利用Scrapy框架，實現數據爬取並保存至TTJJ.json文件，工程清單包括新建Scrapy工程、設置user-agent文件以防止被伺服器封鎖。
爬蟲核心代碼在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代碼，改進登陸方式。同時，items模塊定義數據保存格式，pipeline實現數據處理，保存至json文件，配置細節見settings.py。
獲取實時交易數據，通過訪問新浪股票介面hq.sinajs.cn/list=（輸入股票代碼）獲取更新信息，僅在開盤至收盤期間有效，其他時間顯示為前一日收盤價。簡化邏輯，篩選出漲幅最高的10隻股票，代碼如下。
運行結果展示獲取的數據，包含股票代碼與當前漲幅，顯示每行均為漲幅最高的10隻股票。使用結果如圖所示，反映了實時抓取的股票實時數據信息。
通過以上步驟，實現Python腳本自動抓取股票實時數據，滿足個人需求，記錄了一段利用編程技術獲取實時股市信息的經歷。
『貳』 想要通過python實時抓取同花順股票價格，如何做到
你可以使用Python中的一些庫來實現實時抓取股票價格，比如`requests`來獲取網頁內容，`BeautifulSoup`來解析HTML，以及`websocket-client`來與同花順軟體的 WebSocket 介面通信。同樣，你也可以通過一些網站的 API 來實時獲取股票價格數據。
一個基本的示例代碼，用於使用 WebSocket 獲取同花順軟體的股票價格數據：
```python
import websocket
import json
def on_message(ws, message):
data = json.loads(message)
if 'data' in data and data['subtype'] == 'push':
for item in data['data']:
if 'market' in item and item['market'] == 'SH':
print(f"股票代碼：{item['code']}, 當前價格：{item['now']}")
# 在這里你可以對數據進行進一步處理或者保存到資料庫中
def on_error(ws, error):
print(error)
def on_close(ws):
print("### closed ###")
def on_open(ws):
ws.send('{"event":"addChannel","channel":"ths_fast_hq_ydy"}')
if __name__ == "__main__":
websocket.enableTrace(True)
ws = websocket.WebSocketApp("wss://data.gtimg.cn/conn", on_message = on_message, on_error = on_error, on_close = on_close)
ws.on_open = on_open
ws.run_forever()
```
這個例子中，使用了 `websocket` 庫來連接同花順軟體的 WebSocket 介面，並在收到消息時解析數據並輸出股票代碼和當前價格。你可以根據需要對數據進行進一步處理，比如保存到資料庫中。
另外，有些網站提供了 API 介面來獲取實時股票價格數據，你也可以嘗試使用這些 API 介面來獲取數據。
『叄』 使用 Python 獲取股票歷史資金流向數據（大單、超大單、主力流入等）
市場主導力量在股市中尤為重要，理解主力交易數據與股價變動之間的關系對於投資者至關重要。為了深入研究這一領域，本文將展示如何利用Python技術，通過爬蟲手段獲取A股市場的歷史資金流向數據（包括大單、小單、超大單、主力流入等信息）。這些數據將被保存為表格文件，為後續的分析提供便利。
在開始之前，請確保您的計算機已安裝Python 3環境。若尚未安裝，可參考相應教程進行安裝。此外，您需要安裝兩個庫：pandas和requests。通過命令行（或終端工具）執行如下代碼以安裝：
輸入命令並按Enter鍵執行，直至出現「successfully」提示。
以下代碼展示了獲取單只股票（股票代碼：600519）的歷史大單交易數據，並將其保存為CSV文件（文件名與股票代碼相同）：
執行示例代碼後，輸出相關文字信息，生成的文件名在代碼執行目錄中，並展示文件截圖。
接下來的示例代碼演示了如何同時獲取兩只股票（代碼分別為600519和300750）的歷史大單交易數據，同樣以各自股票代碼命名CSV文件，並在代碼運行目錄生成文件。
總結，本文闡述了使用Python獲取單只及多隻股票的歷史資金流向數據，並保存為CSV文件的方法。感謝您閱讀本文，如果您對更多金融數據獲取感興趣，請關注我的金融數據獲取專欄，以獲取更多相關技巧。
『肆』 使用Python輕松獲取股票&基金數據
隨著股市繁榮，許多人通過股票和基金投資獲利，但也有人因非專業而遭遇虧損。在投資中，價值投資被推崇，它強調買的是公司的本質，數據背後的邏輯是投資決策的關鍵。Python作為金融分析的強大工具，如Pandas庫，為獲取和分析數據提供了便利。
針對股票和基金數據的獲取，有多種Python介面可供選擇，如Tushare、AKshare、Baostock和wind等。以AKShare為例，它是一個開源的金融數據介面庫，專門用於獲取股票、基金、期貨等金融產品的原始數據，支持數據採集、清洗和下載，適合金融數據科學家和愛好者使用。它的數據源於可信源，便於進一步分析。
要使用AKShare，首先通過pip快速安裝，然後在Jupyter Notebook或Lab環境中導入庫並調用介面獲取數據。例如，獲取A股公司列表、實時行情或歷史行情數據，以及公募開放式基金數據，都需要通過相應的函數操作，但要注意數據的准確性，尤其是來源的限制和頻率問題。
盡管AKShare提供了豐富的介面，但Tushare和Baostock的數據更規范，但可能在數據維度上略顯不足。投資者應根據需求選擇適合的金融數據介面，如AKShare、Tushare或Baostock，以獲取最能滿足分析需求的數據。
『伍』 簡單的用Python採集股票數據，保存表格後分析歷史數據
學習使用Python分析股票歷史數據，為位元組跳動上市後可能成為我國第一個世界首富的鍾老闆提前打下基礎。現在，讓我們開始正文。
准備工作
在開始之前，確保你的環境已准備好。使用Python的環境，安裝第三方模塊：requests和pandas。這些模塊通過命令行安裝，只需在命令行中輸入：pip install requests pandas。
案例實現流程
分析數據來源，確定要採集的股票數據。接下來，編寫代碼實現流程，包括數據請求、響應處理、數據提取和保存。
代碼解析
獲取數據來源網站的請求，並確保請求成功。從響應中獲取數據，根據數據格式使用適當的方法提取所需信息。最後，將採集到的數據保存到表格文件中。
效果展示
成功採集數據並保存到表格後，展示實際代碼實現和結果。為了方便學習，我已將採集數據和可視化分析的代碼打包，只需點擊「閱讀原文」即可獲取。
可視化分析
通過分析保存的表格數據，可以進行可視化展示，更直觀地理解股票的歷史表現。這部分代碼已包括在打包的文件中，幫助你更好地進行分析。
總結
今天的分享到此結束，希望你已經掌握了如何使用Python採集和分析股票數據的技能。下次分享時，我們將會探討更多關於數據科學和金融分析的知識。期待與你再次相遇，一起探索更多可能性。