㈠ python如何获得股票实时交易数据
使用easyquotation这个库。(不用重复造轮子了)
github地址是:
https://github.com/shidenggui/easyquotation
㈡ 怎么学python爬取财经信息
本程序使用Python 2.7.6编写,扩展了Python自带的HTMLParser,自动根据预设的股票代码列表,从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期、股票名称、实时报价、当日变化率、当日最低价、当日最高价。
由于Yahoo Finance的股票页面中的数值都有相应id。
例如纳斯达克100指数ETF(QQQ)
其中实时报价的HTML标记为
[html]view plain
<spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>
而标普500指数ETF(SPY)
其中实时报价的HTML标记为
[html]view plain
<spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>
因此本数据抓取程序根据相应的id字符串来查找数据。具体来说就是先继承HTMLParser,然后在自定义的子类中重载handle_data(self, data)方法,查找包含相应id字符串(例如实时报价的id字符串为"yfs_l84_"+股票代码)的HTML标记,并输出这个HTML标记中的数据(例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>,其中的数据87.49就是实时报价。)
样本输出:
数据依次是
数据日期 股票代码 股票名称 实时报价 日变化率 日最低价 日最高价
[python]view plain
05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28
05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53
05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74
05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41
05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56
05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42
05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09
05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97
05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89
05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39
05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05
05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60
㈢ 怎样用python提取不同股票csv里特定时间段的数据
用pandas库,
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
机器学习正好讲了这个手写识别的例子!
㈣ 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=
㈤ 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare;一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料,或者在tushare的官网上查询说明文档。
㈥ 如何用python 爬虫抓取金融数据
获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路。
本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分:网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。
一、网页源码的获取
很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。
为了减少干扰,我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分,然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。
pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息
其中compile方法为编译匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的,下面我只罗列所用到符号的含义。
语法 说明
. 匹配任意除换行符“ ”外的字符
* 匹配前一个字符0次或无限次
? 匹配前一个字符0次或一次
s 空白字符:[<空格> fv]
S 非空白字符:[^s]
[...] 字符集,对应的位置可以是字符集中任意字符
(...) 被括起来的表达式将作为分组,里面一般为我们所需提取的内容
正则表达式的语法挺多的,也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些,看来页面解析也有很长的一段路要走。
三、所得结果的整理
通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据,会匹配出一些空白字符出来,所以我们采用如下代码把空白字符移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last:整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')
最后,我们可以打印几列数据看下效果,代码如下
print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])
㈦ 如何获取实时的股票数据
估计你是盘中炒股需要吧?多数股票软件都有公式系统,例如大智慧、同花顺、通达信,都有公式系统,在公式系统中编写自己的公式,就可以得到自己需要的实时的股票数据了。这些都是免费的。
如果是公司,有专门提供股票行情API接口的,例如微盛的金融实时行情API接口,但这种接口需要程序员才能使用,比较专业。
㈧ python怎么抓新浪百度股票数据 datareader
应该都是可以获取的,一般获取数据有两个方法,get和post,在源码能够显示的使用的是get,而post一般是用异步加载的形式进行展现的。
㈨ 如何使用Python获取股票分时成交数据
可以使用爬虫来爬取数据,在写个处理逻辑进行数据的整理。你可以详细说明下你的需求,要爬取的网站等等。
希望我的回答对你有帮助