‘壹’ 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！
‘贰’ 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。
‘叁’ 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。
‘肆’ 想要通过python实时抓取同花顺股票价格，如何做到
你可以使用Python中的一些库来实现实时抓取股票价格，比如`requests`来获取网页内容，`BeautifulSoup`来解析HTML，以及`websocket-client`来与同花顺软件的 WebSocket 接口通信。同样，你也可以通过一些网站的 API 来实时获取股票价格数据。
一个基本的示例代码，用于使用 WebSocket 获取同花顺软件的股票价格数据：
```python
import websocket
import json
def on_message(ws, message):
data = json.loads(message)
if 'data' in data and data['subtype'] == 'push':
for item in data['data']:
if 'market' in item and item['market'] == 'SH':
print(f"股票代码：{item['code']}, 当前价格：{item['now']}")
# 在这里你可以对数据进行进一步处理或者保存到数据库中
def on_error(ws, error):
print(error)
def on_close(ws):
print("### closed ###")
def on_open(ws):
ws.send('{"event":"addChannel","channel":"ths_fast_hq_ydy"}')
if __name__ == "__main__":
websocket.enableTrace(True)
ws = websocket.WebSocketApp("wss://data.gtimg.cn/conn", on_message = on_message, on_error = on_error, on_close = on_close)
ws.on_open = on_open
ws.run_forever()
```
这个例子中，使用了 `websocket` 库来连接同花顺软件的 WebSocket 接口，并在收到消息时解析数据并输出股票代码和当前价格。你可以根据需要对数据进行进一步处理，比如保存到数据库中。
另外，有些网站提供了 API 接口来获取实时股票价格数据，你也可以尝试使用这些 API 接口来获取数据。
‘伍’ 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）
市场主导力量在股市中尤为重要，理解主力交易数据与股价变动之间的关系对于投资者至关重要。为了深入研究这一领域，本文将展示如何利用Python技术，通过爬虫手段获取A股市场的历史资金流向数据（包括大单、小单、超大单、主力流入等信息）。这些数据将被保存为表格文件，为后续的分析提供便利。
在开始之前，请确保您的计算机已安装Python 3环境。若尚未安装，可参考相应教程进行安装。此外，您需要安装两个库：pandas和requests。通过命令行（或终端工具）执行如下代码以安装：
输入命令并按Enter键执行，直至出现“successfully”提示。
以下代码展示了获取单只股票（股票代码：600519）的历史大单交易数据，并将其保存为CSV文件（文件名与股票代码相同）：
执行示例代码后，输出相关文字信息，生成的文件名在代码执行目录中，并展示文件截图。
接下来的示例代码演示了如何同时获取两只股票（代码分别为600519和300750）的历史大单交易数据，同样以各自股票代码命名CSV文件，并在代码运行目录生成文件。
总结，本文阐述了使用Python获取单只及多只股票的历史资金流向数据，并保存为CSV文件的方法。感谢您阅读本文，如果您对更多金融数据获取感兴趣，请关注我的金融数据获取专栏，以获取更多相关技巧。
‘陆’ Python解析股市数据（五）解析单个交易日的所有股票行情
解析单个交易日所有股票行情的步骤始于文件查找与定位。文件位于stock\\zhengli\\文件夹下，其中每一列揭示着股票的关键信息。
从左至右，列数依次对应股票代码、名称、涨幅、振幅、昨日收盘价、开盘价、收盘价、最高价、最低价、均价、成交股数、换手率、成交额、总市值、流通市值、总股本、流通股本、市盈率、市净率、所属行业、大资金净流入、超大资金净流入、超大资金流入、超大资金流出、大资金净流入、大资金流入、大资金流出、中等资金净流入、中等资金流入、中等资金流出、小资金净流入、小资金流入、小资金流出。
完成数据查找后，我们运用Python脚本进行解析。首先，get_stock_data_by_date()函数返回一个字典与一个列表。字典以股票代码作为键，其值为特定股票的详细行情数据；列表则整合了交易日中所有股票的具体行情数据。
‘柒’ 【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。
‘捌’ python 设计一个名为Stock的类来表示一个公司的股票
是的，设计一个名为 Stock的类表示股票，该类包括:
1、一个名为symbol的字符串数据域表示股票代码:
2、一个名为name的字符串数据域表示股票名称;
3、一个名为previousPrice的double型数据域，用来存储股票的前一 日收盘价:
4、一个名为currentPrice的double型数据域，用来存储股票的当前价格:
5、创建一个给定特定代码和名称的股票构造方法:
6、一个名为getChangePercentO方法，返回从前的日价格到当前价格变化的百分比。
实现这个类，编写个测试程序，创建一个Stock 对象，它的股票代码是600000，股票名称是“浦发银行”，前一日收盘价是 25.5元，当前的最新价是28.6元，显示市值变化的百分比。
拓展资料
设计一个Stock类和DividendStock类
编写了一个表示拥有股票情况的Stock类，这里给出了一个简化版，去掉了对参数的合法性的检查等细节，现在需要创建一个可以发放分红的股票。红利的多少和持有股票的数量成正比，不是所有的股票都是会有分红的，所以不能直接在Stock类上直接增加这个功能，而是应该在Stock类的基础上，继承一个DividendStock类。并在这个子类中增加分红的属性和行为。
(1)一个用于记录分红的字段dividents
(2)重写父类的getProfit方法（在父类的getProfit方法的基础上还要加上分红的）
父类的getProfit+股票的总的分红(也就是字段dividents的值)
(3)增加计算分红的方法，方法中的参数表示每股的红利，可以理解为成员变量dividents赋值： 股票的总的分红=每股的红利*总股数
public void payDividend(double amountPerShare)
编写一个测试的程序，创建一个名为”Oracle”的分红股票，先后以单价32元购买200股，以单价40元购买350股。每股的分红2.8元。这支股票的当前价格是每股50元。