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爬取股票的信息

发布时间:2024-11-26 07:01:14

‘壹’ 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。

‘贰’ 利用Tushare获取股票数据(全面详细,照着敲就可以)

利用Tushare获取股票数据的全面指南


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:



  1. 导入所需库,如pandas、matplotlib和tushare。

  2. 设置数据格式和日期,使用qfq前复权方式获取股票数据。例如,通过定义get_data函数获取指定股票在特定日期范围内的数据。

  3. 使用acquire_code函数下载股票数据,并保存为CSV文件。用户需要输入股票代码、开始和结束日期。

  4. 运行acquire_code函数,输入股票代码,如600893.SH。

  5. 数据下载完成后,文件将保存在指定文件夹中,通过查看文件夹来获取爬取的数据。

‘叁’ java 如何实现 获取实时股票数据

一般有三种方式:

  1. 网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据,去GitHub或技术论坛(如CSDN、51CTO)上找一下别人写的爬虫集成到项目中。

  2. 请求第三方API。会有专门的公司(例如网络API市场)提供股票数据,你只需要去购买他们的服务,使用他们提供的SDK,仿照demo开发实现即可。如下图所示:

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‘伍’ 如何爬取新浪财经的多级数据

爬取新浪财经的多级数据可以按照以下步骤。
1、导入依赖的模块,需要导入的程序接口有request、pyquery和Pandas。
2、选择爬取数据,选取的数据为新浪财经的网页,进入微博-新浪财经的网页,点击鼠标右键,出现如图所示的对话框,点击检查。
3、点击Toggledevive键,将网页由PC显示,转换成手机显示模式以便于爬取网页内容,多数网站在PC端都建立了防爬措施。
4、进入网页的手机端后,点击Network。
5、从选择的网页中选取需要的内容进行爬取并输出。

‘陆’ 哪个网站可以下载股票多年的价格数据

在寻找免费股票历史数据的途径时,雅虎数据是一个常见选择,它提供了API接口,然而缺点是其数据未进行复权处理,这对研究工作有较大限制。此外,退市股票的数据在雅虎数据中可能缺失。

另一种选择是tushare,一个基于Python的开源项目,由北京的一位程序员Jimmy开发。tushare通过爬取新浪、腾讯、凤凰等财经网站的数据,提供其可获取的股票数据。它每天自动更新当天的数据,功能较为全面。然而,它提供的历史数据中不包含退市股票的信息,并且只涵盖最近几年的数据,无法满足更长时间跨度的需求。

对于希望获取全面、历史数据的用户,推荐使用预测者网。该平台通过从各种渠道收集、整理和清洗数据,然后以相对低廉的价格进行销售。根据个人经验,一份包含所有股票从1990年至今的历史数据,只需要十几块钱,而且数据量可达1个多GB。相较于自己整理数据可能花费的时间和精力,使用预测者网提供的数据无疑是性价比更高的选择。

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