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python抓取股票的信息

发布时间:2023-07-03 13:18:08

❶ 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare;一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料,或者在tushare的官网上查询说明文档。

❷ 怎么学python爬取财经信息

本程序使用Python 2.7.6编写,扩展了Python自带的HTMLParser,自动根据预设的股票代码列表,从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期、股票名称、实时报价、当日变化率、当日最低价、当日最高价。

由于Yahoo Finance的股票页面中的数值都有相应id。

例如纳斯达克100指数ETF(QQQ)
其中实时报价的HTML标记为

[html]view plain

❸ 如何利用python抓取美股数据

一 准备环境

1 安装tushare模块包。

pip install tushare

二 注册tushare账号,获取token(目前tushare pro版本必须有token值才能正常访问)

访问https://tushare.pro/register?reg=380388 tushare官网进行注册,然后记录token值备用。

三 开始python编程

Python代码:

import tushare as ts

#设置token

token='你自己的token'

pro = ts.pro_api(token)

#获取002242.SZ日行数据

pa=pro.daily(ts_code='002242.SZ', start_date='20200701',end_date='20200716')

# 打印获取数据

print(pa)

运行程序,可见如下打印,002242.SZ最近两周的数据都在这里了。

❹ 如何用python代码判断一段范围内股票最高点

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python+聚宽 统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间 原创
2019-10-12 09:20:50

开拖拉机的大宝

码龄4年

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使用工具pycharm + 聚宽数据源,统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间,并打印excel表格输出

from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# 聚宽数据账户名和密码设置
auth('username','password')

#获取A股列表,包括代号,名称,上市退市时间等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])


# 获取股票代号
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)

# 获取股票名称
stocknames = pd2['display_name']

start_date = 񟭏-01-01'
end_date = 񟭒-12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表,表头列
# 为:"idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)

result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("执行完毕!

❺ 如何用python 取所有股票一段时间历史数据

各种股票软件,例如通达信、同花顺、大智慧,都可以实时查看股票价格和走势,做一些简单的选股和定量分析,但是如果你想做更复杂的分析,例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘,所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库,然后再通过其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析,这样就能实现更多目的了。

❻ 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

❼ 怎么用python计算股票

作为一个python新手,在学习中遇到很多问题,要善于运用各种方法。今天,在学习中,碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种:
读取数据并建立函数:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)

plt.show()
f(t)
第二种:
利用pandas里面的方法:
import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets

第三种:
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets

总结:python是一种非常好的编程语言,一般而言,我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想,但是,众所周知,python中里面的有很多科学计算包,里面有很多方法可以快速解决计算的需要,如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法,提高运算速度。

❽ python怎么抓新浪百度股票数据 datareader

应该都是可以获取的,一般获取数据有两个方法,get和post,在源码能够显示的使用的是get,而post一般是用异步加载的形式进行展现的。

❾ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分:网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰,我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分,然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的,下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

? 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符:[<空格> fv]

S 非空白字符:[^s]

[...] 字符集,对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组,里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的,也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些,看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据,会匹配出一些空白字符出来,所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last:整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后,我们可以打印几列数据看下效果,代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

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