网易股票数据python接口

① Python股票开源库akshare的具体使用

AKShare是一个开源财经数据接口库，适用于Python中的股票数据分析。以下是AKShare的具体使用方法：

1. 安装AKShare

• 使用pip安装AKShare库：pip install akshare。

2. 获取股票基本信息

• 使用ak.stock_indivial_info_em函数获取指定股票的基本信息。例如，ak.stock_indivial_info_em将返回格力电器的基本信息。

3. 获取实时交易数据

• 使用ak.stock_zh_a_spot_em函数获取沪深京A股的实时交易数据。这个函数将返回当日的实时行情数据。

4. 获取历史资金流数据

• 使用ak.stock_indivial_fund_flow函数获取指定股票的历史资金流数据。例如，ak.stock_indivial_fund_flow将返回格力电器在深交所的历史资金流数据。

5. 获取买卖盘面信息

• 使用ak.stock_bid_ask_em函数获取指定股票的买卖盘面信息。这个函数将返回股票的买卖报价和成交量等数据。

6. 生成报告或自定义摘要

• AKShare提供了相应的函数，允许用户输入报告期和股票代码，生成包含营收、利润等关键指标的分析报告。用户可以根据需要设置定时任务，如在每日闭市后自动获取特定股票的数据，方便进行后续分析和报告撰写。

7. 参考资源

• 如果需要更多关于AKShare的实践案例或Python股票分析技巧，可以参考脚本之家或其他相关教程。这些资源将提供详细的代码示例和数据分析方法，帮助用户更好地利用AKShare进行股票数据分析。

② python两大免费获取股票接口Baostock&Tushare

在探索数据获取途径时，Tushare和Baostock成为了两款备受推崇的免费股票接口。Tushare不仅提供了全面的股票数据，还涵盖了其他领域的数据，而Baostock则以其稳定性和高效性着称。

接下来，我们将通过案例分析，直观了解这两款接口的使用方法和特点。

首先，导入Baostock库并登录。配置接口，添加日线指标参数（包含停牌证券），打印结果为pandas的Dataframe，最后输出并存入CSV文件。

导入Tushare等相关库，配置接口。获取南方传媒和浙江传媒股票的收盘价，并形成新的Dataframe。对数据进行排序，然后进行可视化分析，以直观呈现股价集中度和拟合情况。

在选择接口时，应根据自身需求和偏好来决定。Tushare与Baostock各有优势，适合不同应用场景。数据猿虽为门外汉，但希望此分析能为您提供参考。若有疑问或交流需求，欢迎在公众号后台回复“0”，加入数据猿的交流群。

③ 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。

④ 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：

⑤ 【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。

⑥ 从零开始玩量化1】AKShare: Python开源财经数据接口库

量化的关键一步在于数据获取，这是进行分析和策略制定的基础。数据可以是各种形式，包括历史交易数据、财务信息、宏观经济指标等，其目的是从中提炼出有价值的信息，为投资决策提供依据。

在探索数据获取路径的过程中，我经历了多次尝试和挫折。从使用Tushare到自行开发爬虫，包括针对网易股票、申万行业和同花顺问财的数据爬取，以及尝试聚宽提供的免费API，最终我找到了AKShare，一个Python开源财经数据接口库。

AKShare覆盖了广泛的数据种类，目录显示，它是市面上能找到的免费数据中最为全面的。安装AKShare只需通过命令执行，简单快捷。

使用AKShare极为简单，遵循从方法名、传参到获取结果的基本流程。以实际操作为例，返回结果为pandas DataFrame，这一数据结构非常适合后续的数据处理与分析。

重要的是要认识到，AKShare的数据来源是网络，调用接口实则进行数据抓取，AKShare本身并不提供数据服务。数据是量化分析的起点，后续工作将围绕这些数据展开。

对于希望在其他编程语言中使用AKShare数据的开发者，可以考虑使用AKTools。它是一个本地的HTTP服务程序，将AKShare的接口转换为HTTP接口，允许不同语言环境下的程序调用AKShare提供的数据服务。

总而言之，数据是量化分析的基石，获取并利用好数据是进行量化策略研究的关键。有了数据，量化分析的旅程才刚刚开始。

⑦ Python最全的股票数据API接口

Python中获取股票数据的最全API接口，通常包含以下关键要素：

1. 接口地址与参数：

   • 接口地址：API接口的具体网址，用于发送HTTP请求以获取数据。
   • 参数：请求中需要包含的各类参数，如股票代码、时间范围、数据类型等，这些参数决定了返回数据的具体内容。

2. Token申请：

   • Token：一种身份验证令牌，用于在请求中证明用户的身份和权限。通常需要在API提供商的网站或平台上申请。

3. 调用限制：

   • 每个API接口都有其调用限制，如请求频率、并发数等，超过限制可能会导致请求被拒绝或账户被封禁。

4. 请求与响应格式：

   • 请求格式：通常包括HTTP方法、请求头、请求体等。
   • 响应格式：API返回的数据格式，常见的有JSON、XML、CSV等。其中，JSON格式因其轻量级和易于解析的特点而被广泛使用。

5. 目标产品代码：

   • 在某些API中，需要指定目标产品的代码以获取特定市场的股票数据，如港股、美股、A股等。

6. 优化流程：

   • 熟悉接口：在使用API之前，应仔细阅读接口文档，了解接口的结构、参数和返回的数据格式。
   • 保护Token：Token是敏感信息，应妥善保管，避免泄露。
   • 更新文档：API文档可能会随着接口的更新而发生变化，因此应定期查看并更新。
   • 测试环境验证：在正式使用API之前，应在测试环境中进行验证，确保请求的正确性和数据的准确性。
   • 问题反馈：在使用API过程中遇到问题，应及时向API提供商反馈，以便获得帮助和解决方案。

注意：为了获取最全的股票数据API接口信息，建议直接访问相关金融数据提供商的官方网站或平台，查看其提供的API文档和示例代码。这些文档通常包含了关于接口地址、参数、Token申请、调用限制、请求与响应格式以及目标产品代码等详细信息。