2024-2024历年网易跳动Python面试真题解析，基于Python获取股票分析，数据分析实战_python股票分析快速接口，Python面试你必须要知道的那些知识

最新推荐文章于 2024-10-12 17:23:34 发布

2401_84121935

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分类专栏：程序员文章标签： python

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收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》免费送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来

如果你需要这些资料，可以添加V无偿获取：hxbc188 （备注666）

正文

| date | trade_date | 交易日期 |
| open | open | 开盘价 |
| high | high | 最高价 |
| close | close | 收盘价 |
| | pre_close | 昨收盘价 |
| low | low | 最低价 |
| volume | vol | 成交量 |
| price_change | change | 价格变动、涨跌额 |
| p_change | pct_chg | 涨跌幅 |
| ma5 | | 5日均价 |
| ma10 | | 10日均价 |
| ma20 | | 20日均价 |
| v_ma5 | | 5日均量 |
| v_ma10 | | 10日均量 |
| v_ma20 | | 20日均量 |
| turnover | | 换手率[注：指数无此项] |
| | amount | 成交额 |

老版本中date为index，不是具体column。

2.2. 获取历史行情数据——指数

上证指数、深圳成指、沪深300指数、上证50 、中小板、创业板等。

上证指数代码为“000001.SH”，老版本代码为“sh”；深成指数代码为“399001.SZ”，老版本为“399001”或“sz”。

#获取沪深指数
    def get_hs_index(self,start_date,end_date):
        if self.pro:          
            self.hs_index = ts.pro_bar(ts_code= self.code, asset='I', start_date=start_date, end_date=end_date)
        else:
            #旧接口，不用注册
            index_code={
 '000001.SH':'sh','399001.SZ':'399001','000300.SH':'000016.SH','sz50':'sz50','399005.SZ':'zxb','399006.SZ':'cyb'}
            
            self.his_dat = ts.get_hist_data(code=index_code[self.code],start=start_date, end=end_date)
            #把索引赋值给trade_date
            #self.his_dat['trade_date'] = self.his_dat.index
            self.his_dat = self.his_dat.reset_index()
                            
            self.his_dat['ts_code'] = self.code
            #参照pro接口，修改列名
            self.his_dat = self.his_dat.rename(columns={
 'date':'trade_date','volume':'vol','price_change':'change','p_change':'pct_chg'})
        #筛选列            
        self.his_dat = self.his_dat[self.columns] #.reset_index()           
        
        return self.hs_index

2.3. 获取历史行情数据——情绪指数

目前pro版本国外已经支持如下指数数据（数据来源：https://tushare.pro/）：

TS指数代码	指数名称
XIN9	富时中国A50指数 (富时A50)
HSI	恒生指数
DJI	道琼斯工业指数
SPX	标普500指数
IXIC	纳斯达克指数
FTSE	富时100指数
FCHI	法国CAC40指数
GDAXI	德国DAX指数
N225	日经225指数
KS11	韩国综合指数
AS51	澳大利亚标普200指数
SENSEX	印度孟买SENSEX指数
IBOVESPA	巴西IBOVESPA指数
RTS	俄罗斯RTS指数
TWII	台湾加权指数
CKLSE	马来西亚指数
SPTSX	加拿大S&P/TSX指数
CSX5P	STOXX欧洲50指数

使用方法：

#美股指数
    def get_us_index(self,start_date,end_date):
        if self.pro:          
            self.us_index = self.stock.index_global(ts_code= self.us_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
            self.us_index = self.us_index[self.columns]
        
        return self.us_index

2.4. 获取分时数据

升级pro版本，可以获取3年的数据，而老版本只能获取1个月的分时数据。

#获取分钟级别数据    
    def get_tickshare_dat(self,freq,start_date, end_date):
        if self.pro: 
            start_date=re.sub('\D','',start_date)    
            end_date = re.sub('\D','',end_date) 
            freq = freq + 'min'    
            self.tickshare_dat = ts.pro_bar(ts_code=self.code, freq = freq,start_date=start_date, end_date=end_date)
            self.tickshare_dat['vol'] = self.tickshare_dat['vol'] /100
        else:
            # ktype：数据类型，D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D
            self.tickshare_dat = ts.get_hist_data(code=self.code, ktype = freq,start=start_date, end=end_date)
            self.tickshare_dat['ts_code'] = self.code
            self.tickshare_dat = self.tickshare_dat.reset_index()
            self.tickshare_dat = self.tickshare_dat.rename(columns={
 'date':'trade_time','volume':'vol'})
            self.tickshare_dat['trade_date'] = self.tickshare_dat['trade_time'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x[0:10]))
            self.setCodebyOld()                            
            self.tickshare_dat['ts_code'] = self.code
        self.tickshare_dat = self.tickshare_dat[['ts_code','trade_time','open','high','close','low','vol','trade_date']]                   
            
        return self.tickshare_dat
注：输入freq为字符型数字，1/5/15/30/60

2.5. 获取股票基本信息
#获取股票基本面信息
    def get_ShareInfo(self,trade_date):
        if self.pro:
            self.shareInfo = self.stock.daily_basic(ts_code=self.code, trade_date=trade_date) #, fields='ts_code,trade_date,turnover_rate,volume_ratio,pe,pb')
        else:
            self.shareInfo = ts.get_stock_basics()
            
        print(self.shareInfo)
2.6. 获取复权数据
# 获取复权数据
    def get_h_dat(self,start_date,end_date,fq='hfq'):
        #self.h_dat = ts.get_h_data(code=self.code, autype='hfq',start=start_date, end=end_date)
        self.h_dat = ts.pro_bar(ts_code=self.code, adj=fq, start_date=start_date, end_date=end_date)
                                                                         
        return self.h_dat
3. 数据存储在本地Mongo数据库中
class Stock_Collection(object):
    def __init__(self,db_name):
        self.db_name = db_name
        client = pymongo.MongoClient('mongodb://stock:stock@localhost:27017/stock')
        self.db = client[self.db_name]
        
    def insertdatas(self,name,datas):
        collection = self.db[name]   
        
        collection.insert(json.loads(datas.T.to_json()).values())
        
    def getDistinctCode(self,name):
        collection = self.db[name]
        
        code = collection.distinct('ts_code')   
        
        return code
    
    def setIndex_Code(self):
        self.sentiment_index = ['IXIC','DJI','HSI'] # 情绪指数
        self.sentiment_index_column = ['trade_date','open','high','close','low','change','pct_chg']
        self.index_daily = ['000001.SH', '399001.SZ']
        self.index_daily_column = ['trade_date','open','high','close','low','vol','change','pct_chg']
        
    def setCode(self,code):
        self.code = code #['002230.SZ'] #, '000547.SZ', '601318.SH', '601208.SH', '600030.SH', '000938.SZ', '002108.SZ', '600967.SH']
        self.stock_column = ['trade_date','open','high','close','low','vol','change','pct_chg']
    # 构造LSTM模型训练集    
    def generate_train_datas(self,db_name,code_name,filename):
        collection = self.db[db_name]
        self.out_code = code_name
        #查询条件“字典”
        query_dict = {
 'ts_code':'1','trade_date':{
 '$gt':'20171001'}}
        #col_name = {'_id':0,'trade_date':1,'ts_code':1,'open':1,'high':1,'close':1,'low':1,'vol':1,'change':1,'pct_chg':1}
        col_name = {
 '_id':0}
        for d in self.stock_column:
            col_name[d] = 1

        query_dict['ts_code'] = self.out_code
        #注意时间排序
        df = pd.DataFrame(list(collection.find(query_dict,col_name).sort([('trade_date',1)])))
        df['trade_date'] = df['trade_date'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x)) #去掉日期中的“-”符号
        self.code.remove(self.out_code)  # 删除输出股票代码
        #构造股票数据集
        n = 0
        k = 0
        columns = self.stock_column.copy()
        columns.remove('trade_date') 
        print('Start!')
        #self.code长度为1，下面循环不执行
        for code in self.code:
            query_dict['ts_code'] = code
            df1 = pd.DataFrame(list(collection.find(query_dict,col_name).sort([('trade_date',1)])))
            df1['trade_date'] = df1['trade_date'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x)) #去掉日期中的“-”符号
            #按日期合并两个表
            #df =pd.merge(left=df,right=df1,how='left',on=['trade_date'])
            #以上证为基准
            df =pd.merge(left=df,right=df1,how='inner',on=['trade_date'])
            # 处理合并表，字段重复的情况，需要把_x,_y新命名字段，下轮继续
            cols_dict = {
 }
            for cols in columns:
                cols_dict[cols+'_x'] = cols + str(n)
                cols_dict[cols+'_y'] = cols + str(n+1)             
            if k==0:
                df = df.rename(columns=cols_dict)    
                n = n + 2
                k = 1
            else:
                k = 0
            print('code 1')
            print(df)
        #构造数据集——上证、深成指数
        query_dict = {
 'ts_code':'1'}
        columns = self.index_daily_column.copy() #默认list为传址，需要赋值新list
        columns.remove('trade_date')   
        print(self.index_daily_column)      
        for index_daily in self.index_daily:
            query_dict['ts_code'] = index_daily
            col_name = {
 '_id':0}
            for d in self.index_daily_column:
                col_name[d] = 1
            df1 = pd.DataFrame(list(collection.find(query_dict,col_name).sort([('trade_date',1)])))
            df1['trade_date'] = df1['trade_date'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x)) #去掉日期中的“-”符号
            #按日期合并两个表
            df =pd.merge(left=df,right=df1,how='left',on=['trade_date'])
            cols_dict = {
 }
            for cols in columns:
                cols_dict[cols+'_x'] = cols + str(n)
                cols_dict[cols+'_y'] = cols + str(n+1)
            if k==0:
                df = df.rename(columns=cols_dict)    
                n = n + 2
                k = 1
            else:
                k = 0
         
            print(df)
        #构造数据集——情绪指数


如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费**学习**大礼包，带大家一起学习，给大家剖析Python兼职、就业行情前景的这些事儿。



### 一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。



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### 二、学习软件



工欲善其必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。



![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8c4513c1a906b72cbf93031e6781512b.png)



### 三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

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### 四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。



![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ec690501ea1dbe2cb209cbf4013c2477.png)  

![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3eaeaa6747419c9d86c72e0d10d0a6a2.png)



### 四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。



![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/16e27ee7dfd6e25a4f43c8cc6ef06aa7.png)



### 五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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成为一个Python程序员专家或许需要花费数年时间，但是打下坚实的基础只要几周就可以，如果你按照我提供的学习路线以及资料有意识地去实践，你就有很大可能成功！
最后祝你好运！！！




**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**

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**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**
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