爬取股票涨跌数据

⑴ 哪个网站可以下载股票多年的价格数据

在寻找免费股票历史数据的途径时，雅虎数据是一个常见选择，它提供了API接口，然而缺点是其数据未进行复权处理，这对研究工作有较大限制。此外，退市股票的数据在雅虎数据中可能缺失。

另一种选择是tushare，一个基于Python的开源项目，由北京的一位程序员Jimmy开发。tushare通过爬取新浪、腾讯、凤凰等财经网站的数据，提供其可获取的股票数据。它每天自动更新当天的数据，功能较为全面。然而，它提供的历史数据中不包含退市股票的信息，并且只涵盖最近几年的数据，无法满足更长时间跨度的需求。

对于希望获取全面、历史数据的用户，推荐使用预测者网。该平台通过从各种渠道收集、整理和清洗数据，然后以相对低廉的价格进行销售。根据个人经验，一份包含所有股票从1990年至今的历史数据，只需要十几块钱，而且数据量可达1个多GB。相较于自己整理数据可能花费的时间和精力，使用预测者网提供的数据无疑是性价比更高的选择。

⑵ 如何爬取新浪财经的多级数据

爬取新浪财经的多级数据可以按照以下步骤。
1、导入依赖的模块，需要导入的程序接口有request、pyquery和Pandas。
2、选择爬取数据，选取的数据为新浪财经的网页，进入微博-新浪财经的网页，点击鼠标右键，出现如图所示的对话框，点击检查。
3、点击Toggledevive键，将网页由PC显示，转换成手机显示模式以便于爬取网页内容，多数网站在PC端都建立了防爬措施。
4、进入网页的手机端后，点击Network。
5、从选择的网页中选取需要的内容进行爬取并输出。

⑶ python爬取股票数据——基础篇

在探索Python爬取股票数据的基础之旅中，你需要首先配置好开发环境。首先，确保你拥有一台电脑，并安装PyCharm社区版，可以从jetbrains.com/pycharm/download/获取。同时，安装Anaconda的最新版本，如果遇到网络问题，可能需要科学上网工具。访问地址为anaconda.com。

安装完成后，以Anaconda Prompt方式启动，并创建一个名为"gold"的Conda虚拟环境，指定Python版本为3.10。在命令行中输入相关指令并确认。

接着，激活虚拟环境并下载baostock和akshare的Python接口。在PyCharm中，可能会遇到错误，只需点击确定并设置项目解释器。从baostock和akshare官网获取API文档，开始编写代码以获取股票数据。

以baostock为例，复制示例代码并运行，你可以按需调整参数获取不同股票的分钟线数据。注意，baostock的数据采用涨跌幅复权法，与股票交易软件的计算结果可能不一致。akshare接口则提供了后复权数据，适合希望与交易软件一致的用户。

爬取的数据通常保存为.csv格式，便于进一步分析。至于复权价格的计算方法，将在后续内容中深入讲解。下期我们将探讨如何利用akshare接口循环爬取全市场股票数据。

如果你想了解更多关于股票投资的内容，可以关注我的个人微博@朱晓光指数投资，查看我分享的其他文章，如"新项目开启——打造专属于你的量化交易系统"、"聊聊凯利公式：量化投资中的仓位管理"等。

在学习股票数据爬取的过程中，持续关注，我们下期再见！

⑷ Python 股票数据采集并做数据可视化(爬虫 + 数据分析)

嗨喽！大家好，这里是魔王！
课题：Python 股票数据采集并做数据可视化(爬虫 + 数据分析)
我国股票投资者数量为15975.24万户, 股民热衷于炒股，面对庞大的数据量，数据收集与分析变得至关重要。
面对繁多的股票数据，找寻与整理过程复杂且耗时，本文将带大家学习如何利用Python进行股票数据的自动化采集与可视化分析。
开发环境 & 第三方模块：为了实现爬虫案例，我们将使用Python编程语言结合第三方库如requests、BeautifulSoup与pandas进行数据抓取与处理。
本次目标：本文的目标是提供一个简单实用的案例，展示如何从xueqiu.com网站爬取实时股票行情数据，并进行数据可视化，以直观呈现股票市场动态。
导入模块代码：首先，我们需要导入必要的Python库，如requests用于发起网络请求，BeautifulSoup用于解析HTML内容，以及pandas用于数据处理与分析。
炒股总结图数据可视化：在数据采集完成后，通过数据可视化技术，我们可以将收集到的股票数据以图表形式呈现，如折线图、饼图等，帮助投资者快速了解股票市场走势与投资趋势。
总结：本文介绍了Python在股票数据采集与可视化分析中的应用，旨在为股票投资者提供高效的数据处理方法，简化繁琐的数据分析流程。希望读者能够通过本文的学习，掌握Python爬虫与数据可视化技巧，为投资决策提供有力支持。

⑸ Python 实现股票数据的实时抓取

编写Python脚本实时抓取股票数据，满足个人对实时涨跌信息的需求，无需依赖现有股票软件。

首先，获取沪深两市所有上市股票数据。利用Scrapy框架，实现数据爬取并保存至TTJJ.json文件，工程清单包括新建Scrapy工程、设置user-agent文件以防止被服务器封锁。

爬虫核心代码在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代码，改进登陆方式。同时，items模块定义数据保存格式，pipeline实现数据处理，保存至json文件，配置细节见settings.py。

获取实时交易数据，通过访问新浪股票接口hq.sinajs.cn/list=（输入股票代码）获取更新信息，仅在开盘至收盘期间有效，其他时间显示为前一日收盘价。简化逻辑，筛选出涨幅最高的10只股票，代码如下。

运行结果展示获取的数据，包含股票代码与当前涨幅，显示每行均为涨幅最高的10只股票。使用结果如图所示，反映了实时抓取的股票实时数据信息。

通过以上步骤，实现Python脚本自动抓取股票实时数据，满足个人需求，记录了一段利用编程技术获取实时股市信息的经历。

⑹ 璇锋暀python閲忓寲浜ゆ槗镞剁敤鍒扮殑镶＄エ姣忓ぉ阃愮玛浜ゆ槗鏁版嵁濡备綍鐖鍙栵纻

棣栧厛锛屾墦寮链熻揣浜ゆ槗杞浠讹纴锏诲綍镊宸辩殑浜ゆ槗璐︽埛銆傞夋嫨鐩稿簲镄勬湡璐у悎绾︼纴杩涘叆浜ゆ槗鐣岄溃銆

鍏舵★纴镓惧埌钬沧垚浜よ板綍钬濇垨钬滈愮玛鎴愪氦钬濈瓑鐩稿叧锷熻兘鎸夐挳銆傚湪涓浜涗氦鏄撹蒋浠朵腑锛岃繖涓鎸夐挳鍙鑳戒綅浜庝氦鏄撶晫闱㈢殑搴曢儴鎴栦晶杈规爮銆

铹跺悗锛岀偣鍑烩沧垚浜よ板綍钬濇垨钬滈愮玛鎴愪氦钬濇寜阍锛岃繘鍏ユ垚浜よ板綍椤甸溃銆傚湪杩欎釜椤甸溃涓婏纴浣犲彲浠ョ湅鍒版渶杩戠殑鎴愪氦璁板綍鍒楄〃銆

鎺ヤ笅𨱒ワ纴镓惧埌钬滃煎嚭钬濇垨钬滃煎嚭鎴愪氦鏄庣粏钬濈瓑鎸夐挳銆傝繖涓鎸夐挳阃氩父浣崭簬鎴愪氦璁板綍椤甸溃镄勪笂鏂规垨涓嬫柟銆

铹跺悗锛岀偣鍑烩滃煎嚭钬濇垨钬滃煎嚭鎴愪氦鏄庣粏钬濇寜阍锛岄夋嫨瀵煎嚭鏂囦欢镄勬牸寮忓拰淇濆瓨璺寰勚备竴鑸𨱒ヨ达纴鎴戜滑鍙浠ラ夋嫨瀵煎嚭涓篍xcel鎴朇SV镙煎纺镄勬枃浠讹纴杩欐牱鍙浠ユ柟渚垮悗缁镄勬暟鎹澶勭悊鍜屽垎鏋愩

链钖庯纴镣瑰嚮钬灭‘璁も濇垨钬滃煎嚭钬濇寜阍锛岀瓑寰呰蒋浠跺畬鎴愬煎嚭杩囩▼銆傚煎嚭镄勯熷害鍙栧喅浜庢垚浜よ板綍镄勬暟閲忓拰鐢佃剳镐ц兘绛夊洜绱犮

涓镞﹀煎嚭瀹屾垚锛屼綘灏卞彲浠ュ湪阃夋嫨镄勪缭瀛樿矾寰勪腑镓惧埌瀵煎嚭镄勬枃浠躲傞氲繃镓揿紑杩欎釜鏂囦欢锛屼綘灏卞彲浠ユ煡鐪嫔拰鍒嗘瀽链熻揣阃愮玛鎴愪氦鏄庣粏浜嗐

瀵煎嚭镄勬湡璐ч愮玛鎴愪氦鏄庣粏鏂囦欢阃氩父鍖呮嫭浠ヤ笅淇℃伅锛氢氦鏄撴棩链熴佷氦鏄撴椂闂淬佹垚浜や环镙笺佹垚浜ゆ暟閲忋佷拱鍗栨柟钖戠瓑銆傝繖浜涗俊鎭鍙浠ュ府锷╀綘杩借釜姣忎竴绗旀垚浜ょ殑𨱍呭喌锛屽垎鏋愬竞鍦虹殑涔板崠锷涢噺鍜屼氦鏄撹屼负銆

阃氲繃瀵规湡璐ч愮玛鎴愪氦鏄庣粏镄勫垎鏋愶纴浜ゆ槗钥呭拰鎶曡祫钥呭彲浠ヨ幏鍙栦互涓嬫柟闱㈢殑淇℃伅锛

棣栧厛锛屼简瑙ｅ竞鍦虹殑鎴愪氦𨱍呭喌銆傞氲繃镆ョ湅鎴愪氦浠锋牸鍜屾垚浜ゆ暟閲忥纴鍙浠ュ垽鏂甯傚満镄勪环镙艰蛋锷垮拰浜ゆ槗娲昏穬搴︺

鍏舵★纴鍒嗘瀽甯傚満镄勪拱鍗栧姏閲忋傞氲繃缁熻′拱鍏ュ拰鍗栧嚭镄勬暟閲忓拰姣斾緥锛屽彲浠ヤ简瑙ｅ竞鍦虹殑澶氱┖鍙屾柟锷涢噺瀵规瘆锛屽垽鏂甯傚満镄勮蛋锷垮拰瓒嫔娍銆

鍐嶆★纴镰旂┒浜ゆ槗钥呯殑琛屼负鍜岀瓥鐣ャ傞氲繃鍒嗘瀽鎴愪氦璁板綍锛屽彲浠ヤ简瑙ｄ氦鏄撹呯殑涔板崠琛屼负鍜岀瓥鐣ワ纴鍙戠幇涓浜涙綔鍦ㄧ殑浜ゆ槗链轰细銆

链钖庯纴浼桦寲浜ゆ槗绛栫暐鍜岄庨橹绠＄悊銆傞氲繃瀵规湡璐ч愮玛鎴愪氦鏄庣粏镄勭爷绌讹纴鍙浠ュ彂鐜颁竴浜涘父瑙佺殑浜ゆ槗阌栾鍜岄庨橹锲犵礌锛屼粠钥屾敼杩涜嚜宸辩殑浜ゆ槗绛栫暐鍜岄庨橹绠＄悊鑳藉姏銆

⑺ java 如何实现 获取实时股票数据

一般有三种方式：

1. 网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据，去GitHub或技术论坛（如CSDN、51CTO）上找一下别人写的爬虫集成到项目中。

2. 请求第三方API。会有专门的公司（例如网络API市场）提供股票数据，你只需要去购买他们的服务，使用他们提供的SDK，仿照demo开发实现即可。如下图所示：