❶ python兩大免費獲取股票介面Baostock&Tushare
在探索數據獲取途徑時，Tushare和Baostock成為了兩款備受推崇的免費股票介面。Tushare不僅提供了全面的股票數據，還涵蓋了其他領域的數據，而Baostock則以其穩定性和高效性著稱。
接下來，我們將通過案例分析，直觀了解這兩款介面的使用方法和特點。
首先，導入Baostock庫並登錄。配置介面，添加日線指標參數（包含停牌證券），列印結果為pandas的Dataframe，最後輸出並存入CSV文件。
導入Tushare等相關庫，配置介面。獲取南方傳媒和浙江傳媒股票的收盤價，並形成新的Dataframe。對數據進行排序，然後進行可視化分析，以直觀呈現股價集中度和擬合情況。
在選擇介面時，應根據自身需求和偏好來決定。Tushare與Baostock各有優勢，適合不同應用場景。數據猿雖為門外漢，但希望此分析能為您提供參考。若有疑問或交流需求，歡迎在公眾號後台回復「0」，加入數據猿的交流群。
❷ 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。
❸ 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。
❹ python爬取股票數據——基礎篇
在探索Python爬取股票數據的基礎之旅中，你需要首先配置好開發環境。首先，確保你擁有一台電腦，並安裝PyCharm社區版，可以從jetbrains.com/pycharm/download/獲取。同時，安裝Anaconda的最新版本，如果遇到網路問題，可能需要科學上網工具。訪問地址為anaconda.com。
安裝完成後，以Anaconda Prompt方式啟動，並創建一個名為"gold"的Conda虛擬環境，指定Python版本為3.10。在命令行中輸入相關指令並確認。
接著，激活虛擬環境並下載baostock和akshare的Python介面。在PyCharm中，可能會遇到錯誤，只需點擊確定並設置項目解釋器。從baostock和akshare官網獲取API文檔，開始編寫代碼以獲取股票數據。
以baostock為例，復制示例代碼並運行，你可以按需調整參數獲取不同股票的分鍾線數據。注意，baostock的數據採用漲跌幅復權法，與股票交易軟體的計算結果可能不一致。akshare介面則提供了後復權數據，適合希望與交易軟體一致的用戶。
爬取的數據通常保存為.csv格式，便於進一步分析。至於復權價格的計算方法，將在後續內容中深入講解。下期我們將探討如何利用akshare介面循環爬取全市場股票數據。
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在學習股票數據爬取的過程中，持續關注，我們下期再見！