‘壹’ 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。
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在学习股票数据爬取的过程中，持续关注，我们下期再见！
‘贰’ 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。
‘叁’ 使用 Python 获取股票历史资金流向数据（大单、超大单、主力流入等）
市场主导力量在股市中尤为重要，理解主力交易数据与股价变动之间的关系对于投资者至关重要。为了深入研究这一领域，本文将展示如何利用Python技术，通过爬虫手段获取A股市场的历史资金流向数据（包括大单、小单、超大单、主力流入等信息）。这些数据将被保存为表格文件，为后续的分析提供便利。
在开始之前，请确保您的计算机已安装Python 3环境。若尚未安装，可参考相应教程进行安装。此外，您需要安装两个库：pandas和requests。通过命令行（或终端工具）执行如下代码以安装：
输入命令并按Enter键执行，直至出现“successfully”提示。
以下代码展示了获取单只股票（股票代码：600519）的历史大单交易数据，并将其保存为CSV文件（文件名与股票代码相同）：
执行示例代码后，输出相关文字信息，生成的文件名在代码执行目录中，并展示文件截图。
接下来的示例代码演示了如何同时获取两只股票（代码分别为600519和300750）的历史大单交易数据，同样以各自股票代码命名CSV文件，并在代码运行目录生成文件。
总结，本文阐述了使用Python获取单只及多只股票的历史资金流向数据，并保存为CSV文件的方法。感谢您阅读本文，如果您对更多金融数据获取感兴趣，请关注我的金融数据获取专栏，以获取更多相关技巧。
‘肆’ 【Fintech热身】1.以A股沪深300为例，利用Python获取数据并画股票K线图与相关性图
在金融技术的探索中，Python成为分析与解决金融问题的重要工具。以沪深300为例，我们将演示如何使用Python获取数据，并绘制股票K线图与相关性图，以直观地理解股票市场动态。
首先，通过代码实现数据可视化，获取股票时间序列数据，转化成K线图，直观呈现股票的价格波动。进一步地，我们以沪深300指数为例，进行爬虫操作获取历史成分股信息，确保数据的全面性和准确性。
分析沪深300指数分散性时，我们采用皮尔逊相关系数，避免使用百分比变化，确保分析的准确性。通过数据可视化，我们能更直观地理解指数各成分股间的相关性。
在Python编程实践中，我们利用matplotlib进行时间序列数据可视化，实现对数据的深度分析。同时，通过pandas进行滚动计算，定制适合的移动平均天数，以获取更精细的市场动态。
最后，整个分析过程不仅限于沪深300指数，而是探索Python在金融量化分析、机器学习、办公自动化等领域的应用，为金融从业者提供全栈解决方案。
‘伍’ 【手把手教你】Python获取股票数据和可视化
数据获取是金融量化分析的基础，获取可靠、真实的数据对于分析至关重要。随着信息技术的发展，数据获取渠道日益丰富，Python网络爬虫在这一领域越来越受欢迎。然而，专业技能的局限性要求我们利用现有的开源库来简化数据获取过程。本文将通过实例演示如何使用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等财经数据API获取股票数据并进行可视化。在介绍API使用前，我们先了解获取数据的来源与驱动因素。图1显示了股票涨跌的驱动因素，图2列举了公司基本面信息的来源，图3展示了知名股票论坛，这些非结构化数据为后续分析提供了丰富资源。本文旨在为Python金融量化入门学习者提供引导，希望能激发更多学习兴趣。
图1 股票涨跌驱动因素
图2 公司基本面信息源
图3 知名股票论坛
首先介绍tushare库。新版本tushare pro提供了更稳定、高质量的数据，包括沪深股票行情、财务数据、市场参考等，以及国内外股指、基金、期货、期权、宏观经济、行业经济等财经数据，为量化爱好者节省了时间。新版本需注册获取token才能免费使用，注册网址在文档中。安装tushare库，命令为`pip install tushare`或更新至最新版本，命令为`pip install tushare --upgrade`。以股票行情数据为例，展示如何获取数据。
获取个股行情数据，可使用`pro.stock_basic()`函数，参数包括`is_hs`（是否沪深港通标的），`list_status`（上市状态），`exchange`（交易所）。获取日行情、周行情、月行情分别使用`pro.daily(ts_code= 或 trade_date=)`。
接着是baostock库。baostock提供了大量准确、完整的证券历史行情数据和上市公司财务数据，满足量化交易、数量金融、计量经济领域的需求。获取数据使用Python API，返回格式为pandas DataFrame，便于使用pandas、NumPy、Matplotlib等进行数据分析和可视化。访问链接：baostock.com/baostock/i...
最后是雅虎财经API。虽然原版本不再维护，但有开发者推出了修复版本，使用命令`pip install fix_yahoo_finance`即可安装。
总结，Python在金融量化领域的应用涉及多个方面，包括金融数据分析与挖掘、金融建模与量化投资等。本文通过具体实例展示了如何利用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等API获取股票数据并进行可视化，旨在为初学者提供入门指导，促进更深入的学习与探索。
‘陆’ 程序化交易思路（二）-- 获取股票数据
大家好，我是股票投资领域的学习者，汉口叶荣添。我将分享如何使用Python获取A股的实时数据和历史数据。这些信息将持续更新，如果API有变动，我会及时更新。所有提供的服务都是免费的，无需顾虑费用问题，只需轻轻松松利用。有了数据，我们才能进行深入分析，下面就开始具体步骤吧。
首先，安装Python环境。推荐使用PyCharm，社区版即可满足需求，可以从Download PyCharm官网下载：Python IDE for Professional Developers，选择Community版本。
接着，在PyCharm上配置环境，有一篇教程可供参考，按照步骤操作，相信你会顺利安装。选择anaconda的原因是它高效且安全，特别是对于数据分析，如numpy和pandas等常用包的安装更为便捷，它能自动处理依赖问题。anaconda还提供虚拟环境，避免与其他软件冲突，方便管理。强烈建议使用anaconda，即使为了方便，也不要直接在电脑上安装Python。
当配置完成后，你将看到类似的画面。接下来，通过金数源API获取当天股票数据，API地址为 api.jinshuyuan.net/get_...。获取当天数据的代码示例将数据保存在变量df中，df是一个数据框，方便导入Excel或数据库，比如MySQL。
金数源API仅提供当天数据，所以每天收盘后运行此程序获取数据并保存。而通达信软件可以下载历史数据，安装目录通常在C:softwares dx下，上海和深圳交易所的数据分别在各自的lday文件夹内。
获取到数据后，可以将其保存在本地文件，如创建Excel文件sz000001_history.xlsx，或者通过pymysql库连接MySQL数据库，创建专门的表结构存储数据，例如，为每只股票创建独立的表，如sh600000表。这样，分析时可以更加方便。
‘柒’ Python解析股市数据（五）解析单个交易日的所有股票行情
解析单个交易日所有股票行情的步骤始于文件查找与定位。文件位于stock\\zhengli\\文件夹下，其中每一列揭示着股票的关键信息。
从左至右，列数依次对应股票代码、名称、涨幅、振幅、昨日收盘价、开盘价、收盘价、最高价、最低价、均价、成交股数、换手率、成交额、总市值、流通市值、总股本、流通股本、市盈率、市净率、所属行业、大资金净流入、超大资金净流入、超大资金流入、超大资金流出、大资金净流入、大资金流入、大资金流出、中等资金净流入、中等资金流入、中等资金流出、小资金净流入、小资金流入、小资金流出。
完成数据查找后，我们运用Python脚本进行解析。首先，get_stock_data_by_date()函数返回一个字典与一个列表。字典以股票代码作为键，其值为特定股票的详细行情数据；列表则整合了交易日中所有股票的具体行情数据。