1. Python爬取金十数据并在手机上提示
本程序的目的：每天早上爬没袭取重要的金十财经数据，并发送到手机上，早起就枯芦兄可以看到。
为啥要看财经数据？呵呵哒。
环境准备：哗老
1.python 3.8
2.一个linux服务器，24小时不关机
3.一个开启第三方授权的QQ邮箱
4.微信...
周一到周五早上6点58分执行一次。可以当闹钟用。
2. 利用Tushare获取股票数据（全面详细，照着敲就可以）
Tushare是一个专为金融分析人员设计的免费Python财经数据接口包，它简化了从数据采集到存储的过程，以pandas DataFrame格式提供高效的数据。通过Python的pandas、NumPy和Matplotlib，分析人员可以方便地进行数据处理和可视化，同时支持Excel和关系型数据库的分析。Tushare覆盖了股票、基金、期货、数字货币等广泛的数据内容，以及基本面数据，如公司财务和基金经理信息，且支持多语言的SDK和RESTful接口，适应不同用户的需求。数据存储选项包括Oracle、MySQL、MongoDB、HDF5和CSV，确保了数据获取的性能和便利性。
安装Tushare依赖环境只需执行pip install tushare，查看版本信息时，导入并打印tushare的__version__属性即可。以下是使用Tushare获取股票数据的步骤：
3. 使用Yahoo! Finance获取港股历史数据及简单事件分析法运用
前言
我为前老板进行港股数据研究，涉及获取实时历史数据与事件分析法应用。使用Yahoo! Finance获取数据，依赖港交所与香港银行公会获取基础信息。主要工具为Python（Jupyter Notebook与Spyder），辅用Stata。
获取港股数据
使用yfinance包下载Yahoo! Finance历史数据。需先安装yfinance包，可在cmd或Anaconda Prompt快速安装。
获取港股股票名单与预处理
通过港交所官方网站获取港股股票名单与代码，注意转换格式以匹配Yahoo! Finance的格式。在Stata中进行简单处理并筛选。
下载数据
设定时间范围，循环所有股票代码，合并数据以获取港股市场与恒生指数历史数据。使用pd.DataFrame.concat方法合并数据。
获取H股与红筹股名单
识别China-affiliated股票，通过港交所网站或爬虫获取H股与红筹股名单，分别储存。
获取无风险利率
参考Lam and Tam (2011 JBF)，选取一个月的HIBOR作为无风险利率。直接从香港银行公会官网爬取数据。
时间分析法
完成所需数据收集后，进行近期事件的简单时间分析。针对港股市场与China-affiliated股票进行单独分析。
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5. 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。
6. 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。
7. python用什么方法或者库可以拿到全部股票代码
首先你需要知道哪个网站上有所有股票代码，然后分析这个网站股票代码的存放方式，再利用python写一个爬虫去爬取所有的股票代码
8. 论文数据哪里去找
在撰写论文时，数据是核心要素之一。但寻找数据来源往往是一大挑战。本文将通过具体案例和代码示例，介绍获取数据的多种途径，旨在为论文研究提供有效帮助。
案例一：Twitter数据获取
Twitter作为社交媒体平台，提供了丰富的数据资源。通过其API接口，可以轻松获取各类数据。以下Python程序展示了如何通过Twitter API获取最新公共推文。
首先引入tweepy库并设置API密钥。使用tweepy.API()函数获取API对象，调用home_timeline()函数获取推文。
案例二：基金数据爬取
基金数据对财经研究至关重要。通过爬取证券交易所网站，可获取所需数据。以下Python代码示例展示了基金数据爬虫。
引入requests和BeautifulSoup库。定义URL获取网站内容，通过筛选条件获取不同基金数据。解析后使用for循环输出数据。
案例三：图书馆数据获取
文献和专业书籍的在线数据库是获取图书馆数据的理想来源。以下Python代码展示了从MySQL数据库获取数据的过程。
使用create_engine()函数生成数据库连接，调用read_sql_table()获取表格数据，最后使用pandas库展示数据。
案例四：股票数据爬取
股票信息网站提供了大量数据。以下Python示例展示了如何爬取美股数据。
引入requests和BeautifulSoup库，定义URL获取数据，解析后通过for循环输出数据。
案例五：政府公开数据获取
政府公开数据具有权威性。通过API调用或直接下载数据集。以下Python代码通过国家数据中心API获取全国GDP数据。
引入requests和json库，定义URL和参数，获取API数据并解析JSON格式。最后展示输出数据。
数据获取是论文研究的重要环节。本文案例涵盖了Twitter数据、基金数据、图书馆数据、股票数据和政府公开数据的获取方式。同时，添闻数据公司提供定制爬虫服务，助力数据收集。相信这些实例和代码能够为您的研究提供有效指引。