获取股票实时数据python

㈠ Python量化教程：不得不学的K线图“代码复制可用”

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

㈡ 自动炒股怎么获取实时数据的

一般来说，自动炒股获取实时数据的方法有以下几种：

1. 通过互联网获取实时数据：从股票行情网站、财经新闻网站等可以获取实时股票行情信息；

2. 通缺历过交易所获取实时数据：从本地股票交易所或其他闹厅交易所获取实时股票行情信息；

3. 通过结算清算中心获取实时数据：从结算清算中心获取实时股票行液扮隐情信息；

4. 通过API接口获取实时数据：从API接口提供商获取实时股票行情信息；

5. 通过自定义计算获取实时数据：从历史股票数据中计算出实时股票行情信息。

㈢ 为什么pandas有国内股票数据

都是公开发行上市的股票，当然会有的，Pandas是数据分析工具包
TuShare是国内股票数据抓取工具，除了股票的实时和历史数据，还有基本面数据，加上自然语言处理（比如情绪分析），或者机器学习，就比较有趣了。

㈣ 有哪些好用的Python库

Python作为一门胶水语言，第三方库众多，下面我简单介绍几个好用的Python库：

tensorflow

这是谷歌非常着名的一个开源机器学习框架，在业界非常受欢迎，可以灵活、快速的构建大规模机器学习应用（如神经网络等），性能和可移植性都非常不错，支持GPU并行计算，如果你对机器学习比较感兴趣，也想深入了解一下的话，可以学习一下这个框架，非常不错：

pandas

如果你对数据分析比较感兴趣，那么pandas就是一个非常不错的选择，专门为数据分析而建，内置的函数和方法可以快速处理Excel，CSV等文件，而且提供了实时分析功能，代码量更少，使用起来也更方便，对于数据处理来说，是一个非常不错的分析工具：

matplotlib

这是Python的一个数据可视化库，可以快速制作我们常见的图表，如柱状图、饼状图、散点图等，当然，也不仅仅限于这些，还有很多，如果你想画出更多美丽的图表，可以考虑学习一下这个库，非常值得学习，当然，seaborn，pyecharts等这些可视化库也非常不错：

tushare

如果你对金融财经比较感兴趣，想快速获取股票等行情数据，也不想编写复杂的处理代码，那么tushare就是一个非常不错的选择，自动整合了国内大部分金融财经数据，完成了数据从采集、清洗和存储的全过程，只需简单的几行代码就可以实时快速获取到你所想要的数据，免费且开源：

PyQt

这是Python的一个GUI开发库，如果你想快速创建一个桌面GUI程序，想直接拖拽控件布局界面的话，那么PyQt就是一个非常不错的选择，基于Qt的QtDesigner设计工具，你可以直接拖拽Qt大量的控件快速构建出你自己的桌面应用，简单而又快捷：

Kivy

如果你想利用Python开发一个安卓应用，那么kivy就是一个非常不错的选择，这是Python的一个开源、跨平台的GUI库，只需要编写一套代码，即可运行在大部分桌面及移动平台上，包括winsows，linux，ios，android等，非常不错：

scrapy

这是Python的一个爬虫框架，在也就非常受欢迎，如果你想快速的定制自己的爬虫程序，又不想重复的造轮子的话，可以学习一下这个库，只需要添加少量的代码，就可启动属于自己的一个爬虫应用，非常方便：

django

这是一个流行的PythonWeb框架，如果你想快速构建一个自己的web应用，那么这个框架就非常值得学习，成熟稳重，基于MVC模式，使用起来非常方便，当然，也有轻量级的web框架，如flask，tornado等，也都非常不错：

pygame

如果你想快速开发一个小型游戏，又不想低级语言的束缚，可以考虑学习一下这个库，非常简单，只需要少量的代码便可构建一个游戏应用，当然，它也是一个非常不错的GUI库，对于桌面开发来说，也是一个不错的选择：

you-get

这是Python的一个视频、音频下载库，如果你想免费快速下载优派卜酷、B站、腾讯等网站的视频，安装这个库后，只尘竖穗需要简单的一行命令就可直接下载，非常方便，纤哗而且还可以在线观看，查看视频文件格式及清晰度等，当然，图片也可直接下载：

就介绍这10个不错的Python库吧，对于日常学习开发来说，非常不错，当然，还有许多其他好用的Python库，这个可以到网上搜索一下，非常多，也欢迎大家留言补充。

㈤ 怎样用Python写一个股票自动交易的程序

方法一前期的数据抓取和分析可能python都写好了庆察，所以差这交易指令接口最后一步。

对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。方法二是wind这样的软件也有直镇拦接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。方法三鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。方法四就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预誉旅茄测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧

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㈥ PYthon遍历语句求指导，如何通过python下载某时期所有股票日线信息然后存文件

你可以去官网看看怎么去做，

㈦ python读取财经数据

提取日期数据基本语法
from WindPy import w
w.start()
当出现.ErrorCode==-103说明没连接上，要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可选（period, 日期类型， 货币类型，前后复权）

提取财务数据基本语法
w.wss(security, fields, options = None)

提取板块日序列基本语法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板块日截面数据基本语法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏观数据基本语法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本语法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能单个股票 2.需要带上.sz或.sh 3.没有field，只能取出数据后再切除.

2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用语句

弊端也很明显，一方面不能stock集合输入，一次只能调取一个股票对应数据，另一方面tushare虽是免费试用，但有权限限制。

基本语法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

没法添加fields, 虽能集合适用，但出来的索引挺奇怪的

推荐使用定义函数或用for循环批量获取数据

总体感觉wind api最舒服，但需要账号，mac也不能直接调用wind api。还是推荐tushare的pro用法。

小白学习中，请指教=v=

㈧ 报错TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable寻求解决办法

该错误意味着您正在尝试使用方括号（例如 ）访问对象的元素，但该对象支持且不支持此操作。TypeError: 'NoneType' object is not subscriptableobject[index]None

在这种伍逗特定情况下，看起来函数正在返回而不是预期的数据框。这可能是由于Tushare API或网络连接出现问题。ts.get_hs300s()None

要修复此错误，您可以尝试以下操作：

• 查看图共享API文档，以确保您正确使用该函数。get_hs300s()

• 检查您的网络连接并确保其稳定可靠。

• 在交互式 Python shell 中使用该函数以查看它是否返回预期的数据框。ts.get_hs300s()

• 如果函数仍返回 ，请尝试使用其他 API 或数据集来获取所需的股票代码。ts.get_hs300s()None

下面是如何修改代码以处理返回的情况的示例：ts.get_hs300s()None

在这个例子中，我们在尝试访问它的“code”列之前检查变量是否不是。如果数腔念卖据框是 ，我们通过高哗打印消息来处理这种情况。这可以防止发生错误。hs300NoneNoneTypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

回答不易望请采纳

㈨ 有A股的分时交易数据API接口吗

获取的方法主要用到了两个python第三方模块，一个jquote_api，用这个api来获取全市场的A股代码和一些简单的数据，另外一个是easyquotation，这个api负责获取实时的行情数据。具体的操作需要用到的源码如下分析：
1、通过jquote_api拿到A股全市场的代码；
2、通过easyquotation获取一揽子股票的实时行情；
3、需要注意的是查询股票数据接口是一次性推送过来的，必须要遍历去提取你要的股票代码的数据

㈩ tushare的接口怎么样使用

一、安装TuShare

方式1：pip install tushare

方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装

方式3：将源代码下载到本地python setup.py install

二、升级TuShare

1、先查看本地与线上的版本版本号：

pip search tushare

2、升级TuShare：

pip install tushare --upgrade

确认安装成功

import tushare as ts
print ts.__version__
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（‘600848’）
ts.get_hist_data（‘600848’，ktype='W‘） #获取周k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='M‘） #获取月k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='5‘） #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='15‘） #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='30‘） #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='60‘） #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data（'sh’）#获取上证指数k线数据，其它参数与个股一致，下同
ts.get_hist_data（‘sz’）#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data（‘hs300’）#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data（‘sz50’）#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data（‘zxb’）#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data（‘cyb’）#获取创业板指数k线数据
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data（‘000756','2015-03-27’）
df.head（10）
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes（‘000581’）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明：
0：name，股票名字
1：open，今日开盘价
2：pre_close，昨日收盘价
3：price，当前价格
4：high，今日最高价
5：low，今日最低价
6：bid，竞买价，即“买一”报价
7：ask，竞卖价，即“卖一”报价
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金额（元 CNY）
10：b1_v，委买一（笔数 bid volume）
11：b1_p，委买一（价格 bid price）
12：b2_v，“买二”
13：b2_p，“买二”
14：b3_v，“买三”
15：b3_p，“买三”
16：b4_v，“买四”
17：b4_p，“买四”
18：b5_v，“买五”
19：b5_p，“买五”
20：a1_v，委卖一（笔数 ask volume）
21：a1_p，委卖一（价格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，时间