❶ 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）
要使用Python获取股票历史资金流向数据，可以按照以下步骤进行：
❷ 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。
❸ python获取股票数据
API使我们能够从服务器发出检索数据的请求。API在许多方面都很有用，但其中之一是能够为数据科学项目创建唯一的数据集。在本教程中，我们将学习一些用于Last.fm API的高级技术。
在我们的初学者大数据分析Python API教程中，我们使用了一个简单的API，非常适合教授基础知识：
a.它具有一些易于理解的终点。
b.因为它不需要身份验证，所以我们不必担心如何告诉API我们有权使用它。
c.每个端点响应的数据都很小，并且结构易于理解。
实际上，大多数API都比这更复杂，因此要使用它们，您需要了解一些更高级的概念。具体来说，我们将学习：
a.如何使用API密钥进行身份验证。
b.如何使用速率限制和其他技术在API准则内工作。
c.如何使用分页处理较大的响应。
本教程假定您了解使用大数据分析Python使用API的基础知识。如果您不这样做，我们建议您开始我们的初学者API教程。我们还假设您具有大数据分析Python和pandas的中级知识。如果您不这样做，则可以通过我们的大数据分析Python基础课程免费开始学习。
使用Last.fm API
我们将使用Last.fm API。Last.fm是一项音乐服务，可通过连接到iTunes，Spotify等类似的音乐流应用程序并跟踪您听的音乐来建立个人资料。
他们提供对API的免费访问权，以便音乐服务可以向其发送数据，还可以提供终结点，以汇总Last.fm在各种艺术家，歌曲和流派上拥有的所有数据。我们将使用他们的API建立热门艺术家的数据集。
遵循API准则
使用API时，请务必遵循其准则。如果你不这样做，则可能会被禁止使用该API。除此之外，特别是当一家公司免费提供API时，请尊重他们的限制和准则，因为他们没有提供任何东西。
查看API文档中的Introction页面，我们会注意到一些重要的准则：
请在所有请求上使用可识别的User-Agent标头。这有助于我们进行日志记录，并减少被禁止的风险。
向last.fm API发出请求时，可以使用headers标识自己。Last.fm希望我们在标头中指定一个用户代理，以便他们知道我们是谁。我们将在稍后提出第一个请求时学习如何执行此操作。
在确定要拨打多少次电话时，请使用常识。例如，如果要制作Web应用程序，请尝试不要在页面加载时点击API。如果您的应用程序每秒持续拨打多个电话，则您的帐户可能会被暂停。
为了构建我们的数据集，我们将需要向Last.fm API发出数千个请求。尽管他们没有在文档中提供具体的限制，但他们确实建议我们不要持续每秒进行多次呼叫。在本教程中，我们将学习一些限制速率的策略，或者确保我们不会过多使用它们的API，以便避免被禁止。
在发出第一个请求之前，我们需要学习如何使用Last.fm API进行身份验证
使用API密钥进行身份验证
大多数API都要求您进行身份验证，以便他们知道您有权使用它们。身份验证的最常见形式之一是使用API密钥，就像使用其API的密码一样。如果在发出请求时未提供API密钥，则会出现错误。
使用API密钥的过程如下：
a.您使用API的提供者创建一个帐户。
b.您需要一个API密钥，该密钥通常是一个长字符串，例如。
c.您可以将API密钥记录在安全的地方，例如密码保存器。如果有人获得了您的API密钥，那么他们可以使用伪装成您的API。
d.每次发出请求时，您都提供API密钥以进行身份验证。
要获取Last.fm的API密钥，请先创建一个帐户。创建帐户后，应转到以下表格：
请在安全的地方记下这些内容-本教程无需使用共享密钥，但最好记下它，以防万一您想做一些需要您作为特定用户进行身份验证的事情。
发出我们的第一个API请求
为了创建热门艺术家的数据集，我们将使用chart.getTopArtists端点。
查看Last.fm API文档，我们可以观察到以下几点：
a.看起来只有一个真实的端点，并且实际上每个“端点”都是使用method参数指定的。
b.文档说此服务不需要身份验证。尽管起初看起来似乎有些混乱，但它告诉我们的是，我们不需要身份验证为特定的Last.fm用户。如果您在此之上看，您会发现我们确实需要提供我们的API密钥。
c.API可以返回多种格式的结果-我们将指定JSON，以便我们可以利用我们在大数据分析Python中使用API的已知知识
在开始之前，请记住，当我们发出请求时，我们需要提供一个用户代理标头来标识自己。使用大数据分析Python请求库，我们使用headers参数和标头字典来指定标头，如下所示：
接下来，我们将导入请求库，为标头和参数创建字典，然后发出第一个请求!
正如我们在初学者大数据分析Python API教程中所了解的那样，大多数API都以JSON格式返回数据，并且我们可以使用大数据分析Python json模块以更易于理解的格式打印JSON数据。
让我们重新使用jprint()在该教程中创建的函数，并打印来自API的响应：
❹ 【美股量化00篇】Python获取新浪接口美股实时数据
本文以阿里巴巴（BABA）为例，展示如何通过BABA股票代码查询新浪接口获取美股实时数据。只需在浏览器地址栏输入指定url，即可获取所需数据。
若需批量获取多只股票数据，可创建txt文件，将股票代码列表存储其中。新浪财经提供的行情数据类型丰富，具体数据展示请参见截图。注意，部分新浪财经页面的数据可能不完整。
需了解，新浪数据宣称“实时”，相比传统财经网站15分钟的数据延迟而言，实则并非完全实时。具体来看，a.新浪数据来源于Nasdaq交易所集团（包括Nasdaq、Nqbx、Nqpx三大交易所数据）以及FINRA/TRF（暗盘数据），这意味着并非所有交易所的成交数据都会在新浪页面更新，存在秒级乃至分钟级的数据缺失；b.新浪页面数据刷新存在大约数秒的延迟。请务必注意。
❺ 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！
❻ 股票数据爬虫进阶：免费、开源的股票爬虫Python库，实测真香
在探索股票数据爬虫的世界中，选择合适的Python库是至关重要的一步。本文将介绍一个强大的免费、开源库——Easyquotation，它集成了多个股票数据源，包括新浪财经、集思录、腾讯财经等，帮助投资者获取实时和历史数据。
首先，要利用Easyquotation，你需要确保安装了两个库：Requests和Easyquotation。Requests是爬虫的基础，用于发送HTTP请求，而Easyquotation则提供了对多个数据源的统一接口。安装方式灵活，可以通过pip一键安装，或者从GitHub下载源代码进行安装。
Easyquotation的核心功能是通过其API灵活地选择数据源。例如，通过新浪财经获取实时市场股票数据、从集思录获取债息相关的投资品种数据，以及从腾讯财经获取A股日内行情和港股数据。每个数据源都支持特定的API方法，如获取实时数据、历史数据等，使得数据获取和分析变得高效便捷。
本文通过示例详细展示了如何使用Easyquotation进行数据爬取。以新浪财经为例，可以轻松获取全市场股票实时数据，包括交易所上市ETF的实时Ticker数据、个股实时Ticker数据，以及交易所指数的实时数据。在集思录的数据爬虫中，可以获取分级A、分级B、QDII以及ETF的数据，并转换为DataFrame格式方便分析。腾讯财经的爬虫功能尤其强大，不仅提供A股的日内分时数据、港股的日线数据，还支持获取港股的实时行情数据。
在实际应用中，这些数据可以用于量化交易策略的开发、市场趋势分析、投资组合优化等。通过Easyquotation，用户可以更加高效地整合和利用来自不同数据源的股票数据，为投资决策提供有力支持。