㈠ akshare获取实时数据有次数限制么
有。
akshare也提供新浪财经的实时行情数据接口，因为新浪财经有调用次数限制，当我们重复运行函数过多时，会暂时封禁ip，并且在调用新浪接口时，会读取进度条，取数据比较慢，所以大家在使用的时候要注意。
AKShare是基于Python的财经数据接口库，目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具，主要用于学术研究目的。
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 行情接口A股篇
在获取A股市场行情数据时，主要的查询方式有两种：一是通过财经网站提供的接口，如新浪、腾讯等，如股票数据API整理的新浪博客和新浪财经接口，其中新浪的level2接口是收费的，但可以通过诸如'hq.sinajs.cn/list=sh600900'这样的URL获取历史数据。例如，sh600900的成交明细和分价表。
另一种方式是利用封装好的财经类库，如Tushare，这是一款国人开发的金融数据接口包，特别适用于A股，可以通过Python等编程语言进行数据访问。例如，Tushare的访问接口参考cons.py，还可能包含通联数据的接口。此外，Baostock和Wind也是受欢迎的金融数据平台，前者提供丰富的接口，后者类似中国的彭博，支持交易接口。还有一些小众的接口，如QuantBox和easyquotation，它们封装了CTP、金士达等交易接口，可供学习和参考。
总的来说，获取A股行情数据的路径多样，关键在于熟悉财经网站的接口，无论是直接调用还是通过开源库，都能满足对实时或历史数据的需求。只要掌握了这些基础，就能够根据需要编写相应的代码来获取所需的数据。
㈣ 【美股量化00篇】Python获取新浪接口美股实时数据
本文以阿里巴巴（BABA）为例，展示如何通过BABA股票代码查询新浪接口获取美股实时数据。只需在浏览器地址栏输入指定url，即可获取所需数据。
若需批量获取多只股票数据，可创建txt文件，将股票代码列表存储其中。新浪财经提供的行情数据类型丰富，具体数据展示请参见截图。注意，部分新浪财经页面的数据可能不完整。
需了解，新浪数据宣称“实时”，相比传统财经网站15分钟的数据延迟而言，实则并非完全实时。具体来看，a.新浪数据来源于Nasdaq交易所集团（包括Nasdaq、Nqbx、Nqpx三大交易所数据）以及FINRA/TRF（暗盘数据），这意味着并非所有交易所的成交数据都会在新浪页面更新，存在秒级乃至分钟级的数据缺失；b.新浪页面数据刷新存在大约数秒的延迟。请务必注意。
㈤ 股票数据爬虫进阶：免费、开源的股票爬虫Python库，实测真香
在探索股票数据爬虫的世界中，选择合适的Python库是至关重要的一步。本文将介绍一个强大的免费、开源库——Easyquotation，它集成了多个股票数据源，包括新浪财经、集思录、腾讯财经等，帮助投资者获取实时和历史数据。
首先，要利用Easyquotation，你需要确保安装了两个库：Requests和Easyquotation。Requests是爬虫的基础，用于发送HTTP请求，而Easyquotation则提供了对多个数据源的统一接口。安装方式灵活，可以通过pip一键安装，或者从GitHub下载源代码进行安装。
Easyquotation的核心功能是通过其API灵活地选择数据源。例如，通过新浪财经获取实时市场股票数据、从集思录获取债息相关的投资品种数据，以及从腾讯财经获取A股日内行情和港股数据。每个数据源都支持特定的API方法，如获取实时数据、历史数据等，使得数据获取和分析变得高效便捷。
本文通过示例详细展示了如何使用Easyquotation进行数据爬取。以新浪财经为例，可以轻松获取全市场股票实时数据，包括交易所上市ETF的实时Ticker数据、个股实时Ticker数据，以及交易所指数的实时数据。在集思录的数据爬虫中，可以获取分级A、分级B、QDII以及ETF的数据，并转换为DataFrame格式方便分析。腾讯财经的爬虫功能尤其强大，不仅提供A股的日内分时数据、港股的日线数据，还支持获取港股的实时行情数据。
在实际应用中，这些数据可以用于量化交易策略的开发、市场趋势分析、投资组合优化等。通过Easyquotation，用户可以更加高效地整合和利用来自不同数据源的股票数据，为投资决策提供有力支持。