網易股票數據python介面

① Python股票開源庫akshare的具體使用

AKShare是一個開源財經數據介面庫，適用於Python中的股票數據分析。以下是AKShare的具體使用方法：

1. 安裝AKShare

• 使用pip安裝AKShare庫：pip install akshare。

2. 獲取股票基本信息

• 使用ak.stock_indivial_info_em函數獲取指定股票的基本信息。例如，ak.stock_indivial_info_em將返回格力電器的基本信息。

3. 獲取實時交易數據

• 使用ak.stock_zh_a_spot_em函數獲取滬深京A股的實時交易數據。這個函數將返回當日的實時行情數據。

4. 獲取歷史資金流數據

• 使用ak.stock_indivial_fund_flow函數獲取指定股票的歷史資金流數據。例如，ak.stock_indivial_fund_flow將返回格力電器在深交所的歷史資金流數據。

5. 獲取買賣盤面信息

• 使用ak.stock_bid_ask_em函數獲取指定股票的買賣盤面信息。這個函數將返回股票的買賣報價和成交量等數據。

6. 生成報告或自定義摘要

• AKShare提供了相應的函數，允許用戶輸入報告期和股票代碼，生成包含營收、利潤等關鍵指標的分析報告。用戶可以根據需要設置定時任務，如在每日閉市後自動獲取特定股票的數據，方便進行後續分析和報告撰寫。

7. 參考資源

• 如果需要更多關於AKShare的實踐案例或Python股票分析技巧，可以參考腳本之家或其他相關教程。這些資源將提供詳細的代碼示例和數據分析方法，幫助用戶更好地利用AKShare進行股票數據分析。

② 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。

③ 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。

④ python獲取股票數據

API使我們能夠從伺服器發出檢索數據的請求。API在許多方面都很有用，但其中之一是能夠為數據科學項目創建唯一的數據集。在本教程中，我們將學習一些用於Last.fm API的高級技術。
在我們的初學者大數據分析Python API教程中，我們使用了一個簡單的API，非常適合教授基礎知識：
a.它具有一些易於理解的終點。
b.因為它不需要身份驗證，所以我們不必擔心如何告訴API我們有權使用它。
c.每個端點響應的數據都很小，並且結構易於理解。
實際上，大多數API都比這更復雜，因此要使用它們，您需要了解一些更高級的概念。具體來說，我們將學習：
a.如何使用API密鑰進行身份驗證。
b.如何使用速率限制和其他技術在API准則內工作。
c.如何使用分頁處理較大的響應。
本教程假定您了解使用大數據分析Python使用API的基礎知識。如果您不這樣做，我們建議您開始我們的初學者API教程。我們還假設您具有大數據分析Python和pandas的中級知識。如果您不這樣做，則可以通過我們的大數據分析Python基礎課程免費開始學習。
使用Last.fm API
我們將使用Last.fm API。Last.fm是一項音樂服務，可通過連接到iTunes，Spotify等類似的音樂流應用程序並跟蹤您聽的音樂來建立個人資料。
他們提供對API的免費訪問權，以便音樂服務可以向其發送數據，還可以提供終結點，以匯總Last.fm在各種藝術家，歌曲和流派上擁有的所有數據。我們將使用他們的API建立熱門藝術家的數據集。
遵循API准則
使用API時，請務必遵循其准則。如果你不這樣做，則可能會被禁止使用該API。除此之外，特別是當一家公司免費提供API時，請尊重他們的限制和准則，因為他們沒有提供任何東西。
查看API文檔中的Introction頁面，我們會注意到一些重要的准則：
請在所有請求上使用可識別的User-Agent標頭。這有助於我們進行日誌記錄，並減少被禁止的風險。
向last.fm API發出請求時，可以使用headers標識自己。Last.fm希望我們在標頭中指定一個用戶代理，以便他們知道我們是誰。我們將在稍後提出第一個請求時學習如何執行此操作。
在確定要撥打多少次電話時，請使用常識。例如，如果要製作Web應用程序，請嘗試不要在頁面載入時點擊API。如果您的應用程序每秒持續撥打多個電話，則您的帳戶可能會被暫停。
為了構建我們的數據集，我們將需要向Last.fm API發出數千個請求。盡管他們沒有在文檔中提供具體的限制，但他們確實建議我們不要持續每秒進行多次呼叫。在本教程中，我們將學習一些限制速率的策略，或者確保我們不會過多使用它們的API，以便避免被禁止。
在發出第一個請求之前，我們需要學習如何使用Last.fm API進行身份驗證
使用API密鑰進行身份驗證
大多數API都要求您進行身份驗證，以便他們知道您有權使用它們。身份驗證的最常見形式之一是使用API密鑰，就像使用其API的密碼一樣。如果在發出請求時未提供API密鑰，則會出現錯誤。
使用API密鑰的過程如下：
a.您使用API的提供者創建一個帳戶。
b.您需要一個API密鑰，該密鑰通常是一個長字元串，例如。
c.您可以將API密鑰記錄在安全的地方，例如密碼保存器。如果有人獲得了您的API密鑰，那麼他們可以使用偽裝成您的API。
d.每次發出請求時，您都提供API密鑰以進行身份驗證。
要獲取Last.fm的API密鑰，請先創建一個帳戶。創建帳戶後，應轉到以下表格：
請在安全的地方記下這些內容-本教程無需使用共享密鑰，但最好記下它，以防萬一您想做一些需要您作為特定用戶進行身份驗證的事情。
發出我們的第一個API請求
為了創建熱門藝術家的數據集，我們將使用chart.getTopArtists端點。
查看Last.fm API文檔，我們可以觀察到以下幾點：
a.看起來只有一個真實的端點，並且實際上每個「端點」都是使用method參數指定的。
b.文檔說此服務不需要身份驗證。盡管起初看起來似乎有些混亂，但它告訴我們的是，我們不需要身份驗證為特定的Last.fm用戶。如果您在此之上看，您會發現我們確實需要提供我們的API密鑰。
c.API可以返回多種格式的結果-我們將指定JSON，以便我們可以利用我們在大數據分析Python中使用API的已知知識
在開始之前，請記住，當我們發出請求時，我們需要提供一個用戶代理標頭來標識自己。使用大數據分析Python請求庫，我們使用headers參數和標頭字典來指定標頭，如下所示：
接下來，我們將導入請求庫，為標頭和參數創建字典，然後發出第一個請求!
正如我們在初學者大數據分析Python API教程中所了解的那樣，大多數API都以JSON格式返回數據，並且我們可以使用大數據分析Python json模塊以更易於理解的格式列印JSON數據。
讓我們重新使用jprint()在該教程中創建的函數，並列印來自API的響應：

⑤ 【手把手教你】Python獲取股票數據和可視化

數據獲取是金融量化分析的基礎，獲取可靠、真實的數據對於分析至關重要。隨著信息技術的發展，數據獲取渠道日益豐富，Python網路爬蟲在這一領域越來越受歡迎。然而，專業技能的局限性要求我們利用現有的開源庫來簡化數據獲取過程。本文將通過實例演示如何使用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等財經數據API獲取股票數據並進行可視化。在介紹API使用前，我們先了解獲取數據的來源與驅動因素。圖1顯示了股票漲跌的驅動因素，圖2列舉了公司基本面信息的來源，圖3展示了知名股票論壇，這些非結構化數據為後續分析提供了豐富資源。本文旨在為Python金融量化入門學習者提供引導，希望能激發更多學習興趣。

圖1 股票漲跌驅動因素

圖2 公司基本面信息源

圖3 知名股票論壇

首先介紹tushare庫。新版本tushare pro提供了更穩定、高質量的數據，包括滬深股票行情、財務數據、市場參考等，以及國內外股指、基金、期貨、期權、宏觀經濟、行業經濟等財經數據，為量化愛好者節省了時間。新版本需注冊獲取token才能免費使用，注冊網址在文檔中。安裝tushare庫，命令為`pip install tushare`或更新至最新版本，命令為`pip install tushare --upgrade`。以股票行情數據為例，展示如何獲取數據。

獲取個股行情數據，可使用`pro.stock_basic()`函數，參數包括`is_hs`（是否滬深港通標的），`list_status`（上市狀態），`exchange`（交易所）。獲取日行情、周行情、月行情分別使用`pro.daily(ts_code= 或 trade_date=)`。

接著是baostock庫。baostock提供了大量准確、完整的證券歷史行情數據和上市公司財務數據，滿足量化交易、數量金融、計量經濟領域的需求。獲取數據使用Python API，返回格式為pandas DataFrame，便於使用pandas、NumPy、Matplotlib等進行數據分析和可視化。訪問鏈接：baostock.com/baostock/i...

最後是雅虎財經API。雖然原版本不再維護，但有開發者推出了修復版本，使用命令`pip install fix_yahoo_finance`即可安裝。

總結，Python在金融量化領域的應用涉及多個方面，包括金融數據分析與挖掘、金融建模與量化投資等。本文通過具體實例展示了如何利用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等API獲取股票數據並進行可視化，旨在為初學者提供入門指導，促進更深入的學習與探索。

⑥ 從零開始玩量化1】AKShare: Python開源財經數據介面庫

量化的關鍵一步在於數據獲取，這是進行分析和策略制定的基礎。數據可以是各種形式，包括歷史交易數據、財務信息、宏觀經濟指標等，其目的是從中提煉出有價值的信息，為投資決策提供依據。

在探索數據獲取路徑的過程中，我經歷了多次嘗試和挫折。從使用Tushare到自行開發爬蟲，包括針對網易股票、申萬行業和同花順問財的數據爬取，以及嘗試聚寬提供的免費API，最終我找到了AKShare，一個Python開源財經數據介面庫。

AKShare覆蓋了廣泛的數據種類，目錄顯示，它是市面上能找到的免費數據中最為全面的。安裝AKShare只需通過命令執行，簡單快捷。

使用AKShare極為簡單，遵循從方法名、傳參到獲取結果的基本流程。以實際操作為例，返回結果為pandas DataFrame，這一數據結構非常適合後續的數據處理與分析。

重要的是要認識到，AKShare的數據來源是網路，調用介面實則進行數據抓取，AKShare本身並不提供數據服務。數據是量化分析的起點，後續工作將圍繞這些數據展開。

對於希望在其他編程語言中使用AKShare數據的開發者，可以考慮使用AKTools。它是一個本地的HTTP服務程序，將AKShare的介面轉換為HTTP介面，允許不同語言環境下的程序調用AKShare提供的數據服務。

總而言之，數據是量化分析的基石，獲取並利用好數據是進行量化策略研究的關鍵。有了數據，量化分析的旅程才剛剛開始。

⑦ Python最全的股票數據API介面

Python中獲取股票數據的最全API介面，通常包含以下關鍵要素：

1. 介面地址與參數：

   • 介面地址：API介面的具體網址，用於發送HTTP請求以獲取數據。
   • 參數：請求中需要包含的各類參數，如股票代碼、時間范圍、數據類型等，這些參數決定了返回數據的具體內容。

2. Token申請：

   • Token：一種身份驗證令牌，用於在請求中證明用戶的身份和許可權。通常需要在API提供商的網站或平台上申請。

3. 調用限制：

   • 每個API介面都有其調用限制，如請求頻率、並發數等，超過限制可能會導致請求被拒絕或賬戶被封禁。

4. 請求與響應格式：

   • 請求格式：通常包括HTTP方法、請求頭、請求體等。
   • 響應格式：API返回的數據格式，常見的有JSON、XML、CSV等。其中，JSON格式因其輕量級和易於解析的特點而被廣泛使用。

5. 目標產品代碼：

   • 在某些API中，需要指定目標產品的代碼以獲取特定市場的股票數據，如港股、美股、A股等。

6. 優化流程：

   • 熟悉介面：在使用API之前，應仔細閱讀介面文檔，了解介面的結構、參數和返回的數據格式。
   • 保護Token：Token是敏感信息，應妥善保管，避免泄露。
   • 更新文檔：API文檔可能會隨著介面的更新而發生變化，因此應定期查看並更新。
   • 測試環境驗證：在正式使用API之前，應在測試環境中進行驗證，確保請求的正確性和數據的准確性。
   • 問題反饋：在使用API過程中遇到問題，應及時向API提供商反饋，以便獲得幫助和解決方案。

注意：為了獲取最全的股票數據API介面信息，建議直接訪問相關金融數據提供商的官方網站或平台，查看其提供的API文檔和示例代碼。這些文檔通常包含了關於介面地址、參數、Token申請、調用限制、請求與響應格式以及目標產品代碼等詳細信息。