『壹』 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！
『貳』 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。
『叄』 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。
『肆』 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。
『伍』 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。
『陸』 Python解析股市數據（五）解析單個交易日的所有股票行情
解析單個交易日所有股票行情的步驟始於文件查找與定位。文件位於stock\\zhengli\\文件夾下，其中每一列揭示著股票的關鍵信息。
從左至右，列數依次對應股票代碼、名稱、漲幅、振幅、昨日收盤價、開盤價、收盤價、最高價、最低價、均價、成交股數、換手率、成交額、總市值、流通市值、總股本、流通股本、市盈率、市凈率、所屬行業、大資金凈流入、超大資金凈流入、超大資金流入、超大資金流出、大資金凈流入、大資金流入、大資金流出、中等資金凈流入、中等資金流入、中等資金流出、小資金凈流入、小資金流入、小資金流出。
完成數據查找後，我們運用Python腳本進行解析。首先，get_stock_data_by_date()函數返回一個字典與一個列表。字典以股票代碼作為鍵，其值為特定股票的詳細行情數據；列表則整合了交易日中所有股票的具體行情數據。
『柒』 【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。
『捌』 python 設計一個名為Stock的類來表示一個公司的股票
是的，設計一個名為 Stock的類表示股票，該類包括:
1、一個名為symbol的字元串數據域表示股票代碼:
2、一個名為name的字元串數據域表示股票名稱;
3、一個名為previousPrice的double型數據域，用來存儲股票的前一 日收盤價:
4、一個名為currentPrice的double型數據域，用來存儲股票的當前價格:
5、創建一個給定特定代碼和名稱的股票構造方法:
6、一個名為getChangePercentO方法，返回從前的日價格到當前價格變化的百分比。
實現這個類，編寫個測試程序，創建一個Stock 對象，它的股票代碼是600000，股票名稱是「浦發銀行」，前一日收盤價是 25.5元，當前的最新價是28.6元，顯示市值變化的百分比。
拓展資料
設計一個Stock類和DividendStock類
編寫了一個表示擁有股票情況的Stock類，這里給出了一個簡化版，去掉了對參數的合法性的檢查等細節，現在需要創建一個可以發放分紅的股票。紅利的多少和持有股票的數量成正比，不是所有的股票都是會有分紅的，所以不能直接在Stock類上直接增加這個功能，而是應該在Stock類的基礎上，繼承一個DividendStock類。並在這個子類中增加分紅的屬性和行為。
(1)一個用於記錄分紅的欄位dividents
(2)重寫父類的getProfit方法（在父類的getProfit方法的基礎上還要加上分紅的）
父類的getProfit+股票的總的分紅(也就是欄位dividents的值)
(3)增加計算分紅的方法，方法中的參數表示每股的紅利，可以理解為成員變數dividents賦值： 股票的總的分紅=每股的紅利*總股數
public void payDividend(double amountPerShare)
編寫一個測試的程序，創建一個名為」Oracle」的分紅股票，先後以單價32元購買200股，以單價40元購買350股。每股的分紅2.8元。這支股票的當前價格是每股50元。