tushare遍历存储3599个股票数据

❶ 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。

❷ 学python可以做什么

1WEB开发

在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。

尽管目前Python并不是做Web开发的首选，但一直都占有不可忽视的一席。Python中有各类Web框架，无论是简单而可以自由搭配的微框架还是全功能的大型MVC框架都一应俱全，这在需要敏捷开发的Web项目中也是十分具有优势的。广泛使用（或曾经广泛使用）Python提供的大型Web服务包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加之Python本身的“胶水”特性，很容易实现在需要大规模性能级计算时整合其它语言，同时保留Web开发时的轻便快捷。

除此之外，Python中还有大量“开箱即用”的模块，用于与各种其它网站的对接等相关功能。如果希望开发个微信公众号相关功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能够使你几乎完全不用管文档中提及的各种服务器交互细节，专注于功能实现即能完成开发。

目前，国内的Python web开发主要有两个技术栈：

（1）Django

Django是一个高级的敏捷web开发框架，如果学会了，撸一个网站很快。当然如果纯粹比撸网站的速度，基于ruby的Ruby on rails显然更快，但是Django有一个优势就是性能优秀，更适合国内网站的应用场景。国外的着名图片社区Pinterest早期也是基于Django开发的，承受了用户快速增长的冲击。所以说如果你想快速开发一个网站，还能兼顾APP客户端的API调用需求，Django是可以信赖的。

（2）Flask

相对于Django，Flask则是一个轻量级的web框架，Flask的最大的优势是性能优越，适合配合手机客户端开发后台API服务。国内基于Flask的Restful API服务这快很火，也是需求最大的。知名的比如网络、网易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的应用部署。当然，如果你想做一个传统的web网站，还是建议使用Django，Flask的优势是后端、API，不适合构建全功能网站。

2网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了。

Python在这个方面有许多工具上的积累，无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy，还是用于最简化数据库访问的各种ORM，都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。特别是，爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

3人工智能与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？

因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

6桌面程序

Python也可以用于桌面软件开发（如sublime text等），甚至移动端开发（参看kivy）。Python简洁方便，各种工具包齐全的环境，能大幅度减少开发者的负担。着名的UI框架QT有Python语言的实现版本PyQT。Python简单易用的特性加上QT的优雅，可以很轻松的开发界面复杂的桌面程序，并且能轻松实现跨平台特性。

7多媒体应用

可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模块对图象、声音、视频、动画等进行处理，还可以用Python生成动态图表和统计分析图表。另外，还可以利用PyOpenGl模块非常快速有效的编写出三维场景。

❸ 学python能做什么

Python第三方模块众多，下面我介绍一些比较实用而又有趣的模块，主要分为爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、股票财经、游戏这7个方面，主要内容如下：

1.爬虫：
相信大部分人都用Python爬过数据，目前来说，比较流行的框架是scrapy，对爬取数据来说，简单方便了不少，只需要自己添加少量的代码，框架便可启动开始爬取，当然，还有简单地爬虫包，像requests+BeautifulSoup，对于爬取简单网页来说，也足够了：

如果你想要学好Python最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群，首先是629，中间是440，最后是234，这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料

2.数据处理：
numpy,scipy,pandas这些包对于处理数据来说非常方便，线性代数、科学计算等，利用numpy处理起来非常方便，pandas提供的DataFrame类可以方便的处理各种类型的文件，像excel,csv等，是分析数据的利器：

3.可视化：
这里的包其实也挺多的，除了我们常用的matplotlib外，还有seaborn,pyecharts等，可以绘制出各种各样类型的图形，除了常见的线图、饼图和柱状图外，还可以绘制出地图、词云图、地理坐标系图等，美观大方，所需的代码量还少，更容易上手：

4.机器学习：
说起python机器学习，大部分人都应该scikit-learn这个包，常见的机器学习算法，像回归、分类、聚类、降维、模型选择等，这里都有现成的代码可供利用，对于这机器学习方面感兴趣的人来说，这是一个入门机器学习的好包：

5.神经网络：
说起神经网络，大部分人都应该会想起深度学习，对应的就会想到谷歌目前非常流行的深度学习框架—tensorflow，tesndorflow可被用于语音识别和图像识别等众多领域，其发展前景光明，对于这方面感兴趣的科研人员来说，是一个很不错的工具，当然，还有基于tensorflow的theano,keras等，都是学习神经网络的不错选择：

6.股票财经：
对于股票和财经比较感兴趣的朋友来说，python也提供了现成的库来获取和分析股票财经数据—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包，可以快速的获取到国内大部分股票数据，对于金融分析人员来说，可以说是一个利器，降低了许多任务量：

7.游戏：
Python专门为游戏开发提供了一个平台—Pygame，对于想快速开发小型游戏的用户来说，是一个很不错的选择，简单易学、容易上手，脱离了低级语言的束缚，使用起来也挺方便的：

❹ tushare的接口怎么样使用

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
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__
获取历史交易数据
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

❺ 100银子求助如何遍历读取TuShare的分笔股票数据

import tushare as ts
import time

while True:
df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
time.sleep(2)

根据 http://tushare.org/trading.html#id6 提供的例子，你可以包装成函数，传入你要获取的股票代码，df包含30个列的内容，你可以输出你想要的列，也可以保存到数据库里。
tushare.org上都写得很清楚了。
遍历读取无非就是
import tushare as ts

df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')

for i in df.index:

print df.loc[i]
print df.loc[i]['price']
其中i就是序号，以i为基础你可以获取所有row的数据，包括具体某一行某一列。python根据坐标读取数据有多重方法，你学明白python后，tushare用起来就方便了。

❻ 怎样遍历任意股票历史数据要求使用循环。

下载个大智慧就可以了啊

❼ 股票池如何用python构建

股票池用python构建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚宽，对比一下聚宽、优矿、大宽网（已经倒闭了），都大同小异，选哪个都一样。

虽然这些平台都大同小异，但是代码可不能简单复制粘贴，因为底层函数库是不一样的，有可能在别的平台根本用不了某个函数，并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。

代码的思路是，每个月底进行调仓，选出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票，然后选择最小市值的10只，基准是创业板综指，看看结果。

python构建数据获取方法是：

这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来，这里下载起始时间为20160101，截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。

这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。

第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据，假设获取三年的历史数据，一年一般220个交易日左右，那么3年需要请求660多次左右，如果以这种方式的话，就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。

第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据，股票数量有大概3800多个，需要请求3800多次，但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次，也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。

理论上，你获取的历史范围超过17.3年，那么使用第一种方式才比第二种方式快。

❽ 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

❾ 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。

❿ 如何从tushare中调取十大股东数据

0. 简介

TuShare是一个免费、开源的Python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，TuShare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型。
1. 历史行情
获取个股历史交易数据（包括均线数据），可以通过参数设置获取日k线、周k线、月k线，以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据，适合搭配均线数据进行选股和分析。

参数说明：
code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中小板 cyb=创业板）
start：开始日期，格式YYYY-MM-DD
end：结束日期，格式YYYY-MM-DD
ktype：数据类型，D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D
retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3
pause:重试时停顿秒数，默认为0
返回值说明：
date：日期
open：开盘价
high：最高价
close：收盘价
low：最低价
volume：成交量
price_change：价格变动
p_change：涨跌幅
ma5：5日均价
ma10：10日均价
ma20:20日均价
v_ma5:5日均量
v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量
turnover:换手率[注：指数无此项]
(1) #获取全部日k线数据（查看前11行）