㈠ 再见爬虫！一行Python代码获取A股26年历史数据，实时数据，ETF基金，可转债！
本文将介绍一款名为akshare的金融股票数据库，其强大的功能仅需一行Python代码即可获取股票历史数据。对于编程新手，此方法极为简单易用，无需复杂的爬虫操作。只需使用pip3 install akshare安装库，建议使用python3.9版本以上和pandas2.1.0以获得最佳体验。安装方法为pip install akshare -i mirrors.aliyun.com/pypi。
使用akshare获取股票历史数据极为简单，只需两行代码即可完成。例如，获取五粮液股票数据，从1998年到2024年2月8日，共6121个交易日。操作只需几秒钟。数据覆盖历史行情价格，一般包含原始、复权两种类型。复权分为前复权和后复权，前复权保持当前价格不变，将历史价格进行调整以保持股价连续性，适合看盘和叠加技术指标。后复权保持历史价格不变，调整当前价格以反映投资者的真实收益情况，适合量化投资研究。
除了获取个股数据，akshare还提供交易所总览数据，包括上交所和深交所信息。同时，可轻松获取ETF基金、LOF基金、封闭式基金数据。获取ETF基金数据时，如需要酒ETF 60分钟的K线数据，调用特定函数即可。封闭式基金数据也同理。
akshare还支持获取A股分钟级K线数据，通过获取茅台的分钟级别数据，用户可以合成任意周期数据，如10分钟、20分钟等，便于量化研究。此外，akshare提供实时股票数据，包含涨跌幅计算，对量化研究极为有用。
总结而言，akshare是一个功能强大的金融股票数据库，仅需一行Python代码即可获取股票历史数据。无论是初学者还是专业人士，都能轻松上手，提供包括历史行情、交易所总览、基金数据、分钟级K线数据、实时行情数据在内的丰富功能。
㈡ 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。
㈢ 如何编程从免费股票软件中提取实时数据
自己写程序的话，一种方法是从已提供的信息源，例如webservice获取数据。还有种办法就是去连接提供即时信息的网页硬解析。
代码举例如下：
Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '获取失败，请检查网络状态，或者API端口URL已经不匹配！'
get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request
def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start:string
开始日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype:string(default=D, 函数内部自动统一为大写)
数据类型 D=日K线，W=周K线，M=月K线，5=5分钟，15=15分钟
30=30分钟，60=60分钟
输出:
--------
DataFrame
date 日期
open 开盘价
high 最高价
close 收盘价
low 最低价
chg 涨跌额
p_chg 涨跌幅
ma5 5日均价
ma10 10日均价
ma20 20日均价
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover换手率(指数无此项)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()
url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)
js = json.loads(ping_API(url))
cols = []
if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df
def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
验证输入的股票代码是否正确，若正确则返回API对应使用的股票代码
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code
def get_url(ktype, code):
"""
功能：
验证输入的K线类型是否正确，若正确则返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')
def ping_API(url):
"""
功能：
向API发送数据请求，若链接正常返回数据
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text
#测试入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
㈣ 炒股编程 什么语句
炒股编程常用语句包括数据获取、数据分析、交易决策等相关的语句。
详细解释：
1. 数据获取语句： 在编程进行炒股时，首先需要获取相关的股票数据。这些语句通常用于从网络或数据库中提取股票信息，如实时股价、历史数据等。例如，使用Python的requests库来从某个股票数据接口获取数据。
2. 数据分析语句： 获取数据后，需要对其进行处理和分析以辅助交易决策。这些语句涉及数据的清洗、计算和统计分析等。比如，使用Python的pandas库来处理和分析股票数据，计算技术指标、绘制图表等。
3. 交易决策语句： 基于数据分析的结果，编写交易策略。这些语句根据预设的规则和条件，自动执行买卖操作。例如，当股价达到某个价格时自动买入或卖出。这些语句通常需要结合股票交易平台或经纪商的API来实现自动化交易。
4. 风险管理语句： 在炒股编程中，风险管理也是非常重要的一部分。这些语句用于设置止损、止盈等风险控制措施，以防止过度交易或损失过大。例如，当股价跌到某个水平时自动卖出，以限制损失。
炒股编程涉及的语句多种多样，需要根据具体的编程语言和交易平台来确定。上述内容主要介绍了在炒股编程中常见的一些语句和它们的作用。对于想要进入这一领域的人来说，掌握相关的编程语言和库是非常重要的，同时还需要对股票市场有一定的了解和经验。
㈤ 易语言怎么读取实时股票数据
易语言读取实时股票数据方法如下：
1、获取API接口：可以到证券交易所神此纤、财经网站或第三方数据服务商申请获取股扒搏票行情数据的API接口。
2、使用网络编程函数进行数据访问：使用易语言的网络编程相关函数，如HttpGet、Wininet_OpenURL等，访问API接口获取实时股票行情数据。
3、解析数据：获取到的数据可能是JSON或XML格式的数据，需要使用相关函数对数据进行解析，取出需要的数据。
4、显示数据：将解析得到的数据显示在界面上，以便用户游仿查看。