爬取股票的信息

『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』 利用Tushare獲取股票數據（全面詳細，照著敲就可以）

利用Tushare獲取股票數據的全面指南

Tushare是一個專為金融分析人員設計的免費Python財經數據介麵包，它簡化了從數據採集到存儲的過程，以pandas DataFrame格式提供高效的數據。通過Python的pandas、NumPy和Matplotlib，分析人員可以方便地進行數據處理和可視化，同時支持Excel和關系型資料庫的分析。Tushare覆蓋了股票、基金、期貨、數字貨幣等廣泛的數據內容，以及基本面數據，如公司財務和基金經理信息，且支持多語言的SDK和RESTful介面，適應不同用戶的需求。數據存儲選項包括Oracle、MySQL、MongoDB、HDF5和CSV，確保了數據獲取的性能和便利性。

安裝Tushare依賴環境只需執行pip install tushare，查看版本信息時，導入並列印tushare的__version__屬性即可。以下是使用Tushare獲取股票數據的步驟：

1. 導入所需庫，如pandas、matplotlib和tushare。


2. 設置數據格式和日期，使用qfq前復權方式獲取股票數據。例如，通過定義get_data函數獲取指定股票在特定日期范圍內的數據。


3. 使用acquire_code函數下載股票數據，並保存為CSV文件。用戶需要輸入股票代碼、開始和結束日期。


4. 運行acquire_code函數，輸入股票代碼，如600893.SH。


5. 數據下載完成後，文件將保存在指定文件夾中，通過查看文件夾來獲取爬取的數據。

『叄』 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：

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『伍』 如何爬取新浪財經的多級數據

爬取新浪財經的多級數據可以按照以下步驟。
1、導入依賴的模塊，需要導入的程序介面有request、pyquery和Pandas。
2、選擇爬取數據，選取的數據為新浪財經的網頁，進入微博-新浪財經的網頁，點擊滑鼠右鍵，出現如圖所示的對話框，點擊檢查。
3、點擊Toggledevive鍵，將網頁由PC顯示，轉換成手機顯示模式以便於爬取網頁內容，多數網站在PC端都建立了防爬措施。
4、進入網頁的手機端後，點擊Network。
5、從選擇的網頁中選取需要的內容進行爬取並輸出。

『陸』 哪個網站可以下載股票多年的價格數據

在尋找免費股票歷史數據的途徑時，雅虎數據是一個常見選擇，它提供了API介面，然而缺點是其數據未進行復權處理，這對研究工作有較大限制。此外，退市股票的數據在雅虎數據中可能缺失。

另一種選擇是tushare，一個基於Python的開源項目，由北京的一位程序員Jimmy開發。tushare通過爬取新浪、騰訊、鳳凰等財經網站的數據，提供其可獲取的股票數據。它每天自動更新當天的數據，功能較為全面。然而，它提供的歷史數據中不包含退市股票的信息，並且只涵蓋最近幾年的數據，無法滿足更長時間跨度的需求。

對於希望獲取全面、歷史數據的用戶，推薦使用預測者網。該平台通過從各種渠道收集、整理和清洗數據，然後以相對低廉的價格進行銷售。根據個人經驗，一份包含所有股票從1990年至今的歷史數據，只需要十幾塊錢，而且數據量可達1個多GB。相較於自己整理數據可能花費的時間和精力，使用預測者網提供的數據無疑是性價比更高的選擇。