实时爬取股票数据

⑴ 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。

⑵ 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：

⑶ “000822山东海化”python 爬虫 爬什么数据

使用Python爬虫针对“000822山东海化”可以爬取以下数据：

1. 股票基本信息：

   • 股票代码：如“000822”。
   • 股票名称：如“山东海化”。
   • 上市交易所：如深圳证券交易所。
   • 行业分类：如化工行业。

2. 实时行情数据：

   • 最新价格：当前的股票价格。
   • 涨跌幅：股票价格的变动百分比。
   • 成交量：某一时间段内的股票交易数量。
   • 成交额：某一时间段内的股票交易金额。

3. 历史行情数据：

   • 历史价格：过去一段时间内的股票价格数据。
   • 历史成交量：过去一段时间内的股票成交量数据。
   • 开盘价、收盘价、最高价、最低价等每日关键数据。

4. 公司财务数据：

   • 年报、季报等定期财务报告中的关键数据，如营业收入、净利润、资产负债率等。
   • 财务指标：如市盈率、市净率、ROE（净资产收益率）等。

5. 新闻公告数据：

   • 公司发布的最新公告、新闻、重大事项等信息。

Python爬虫实现的基本步骤：

• 确定目标网站：首先确定要爬取数据的网站，如证券交易所的官方网站、财经新闻网站等。
• 发送请求：使用Python的requests库或其他HTTP客户端库向目标网站发送请求，获取网页内容。
• 解析网页：使用BeautifulSoup、lxml或pyquery等库解析网页内容，提取所需数据。
• 存储数据：将提取的数据存储到本地文件、数据库或云存储中，以便后续分析使用。

请注意，爬取网站数据时应遵守相关法律法规和网站的robots.txt协议，避免对目标网站造成不必要的负担或法律风险。

⑷ 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。

⑸ 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！

⑹ 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。

⑺ [银华富有基金]python同花顺股票及时数据!求教python量化买卖时用到的股票天天逐笔买卖数据若何爬取

在Python量化交易中，爬取股票每天的逐笔交易数据，可以通过以下步骤实现：

1. 选择数据来源：

   • 同花顺API：同花顺提供了API接口，可以获取实时和历史股票数据。但需要注意的是，这些API可能需要付费，并且有一定的使用限制。
   • 网页爬虫：如果对API的使用有限制或成本考虑，可以通过网页爬虫技术从同花顺的网页上抓取数据。但这种方法可能涉及法律问题（如违反网站的使用条款），并且数据格式和位置可能随时发生变化。

2. 使用API获取数据：

   • 注册与认证：在同花顺官网或相关平台注册账号，并申请API权限。
   • 调用API：根据同花顺提供的API文档，编写Python代码调用相应的接口，获取逐笔交易数据。
   • 数据解析：API返回的数据通常是JSON或XML格式，需要使用相应的库（如json或xml.etree.ElementTree）进行解析。

3. 使用网页爬虫获取数据：

   • 分析网页结构：使用浏览器的开发者工具（如Chrome的DevTools）分析同花顺网页上逐笔交易数据的HTML结构。
   • 编写爬虫代码：使用Python的requests库发送HTTP请求，获取网页内容；使用BeautifulSoup或lxml等库解析HTML，提取所需数据。
   • 处理反爬虫机制：同花顺等网站可能有反爬虫机制，如验证码验证、IP地址封锁等。需要采取相应措施（如使用代理IP、增加请求间隔等）来规避这些机制。

4. 数据保存与处理：

   • 保存数据：将抓取到的数据保存到本地文件（如CSV、Excel等）或数据库中，以便后续分析和处理。
   • 数据清洗：对抓取到的数据进行清洗和整理，去除无效或重复数据。
   • 数据分析：使用Python的数据分析库（如pandas、numpy等）对清洗后的数据进行统计分析、可视化等操作。

注意事项：

• 合法合规：在抓取数据时，务必遵守相关法律法规和网站的使用条款。
• 数据质量：网页爬虫获取的数据可能不如API稳定可靠，需要定期检查和验证数据的准确性。
• 性能优化：对于大规模的数据抓取任务，需要考虑如何提高爬虫的效率和稳定性。

⑻ 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。