如何抓取股票数据

今天把数据抽取的代码整理了下,做了个控制台程序,这个程序主要抓取了新浪网的行业数据、股票信息,股价日、周、月线的数据,并把数据存储到数据库。文章末尾提供代码下载网址,代码可运行,设置好数据库连接字符串后,即可抽取数据了。

 

数据抽取主要是找到合适的数据源,分析和提取数据。

一、数据源

免费的接口主要是各大门户网站和财经类网站,比如新浪网易的财经频道,或者东方财富和和讯网站等。

### 使用Python抓取股票数据 要通过Python抓取股票数据,可以利用多个开源库完成此操作。以下是具体方法和技术细节: #### 数据源的选择 在开始之前,需要明确从哪里获取数据。通常可以选择雅虎财经、谷歌财经或其他提供API接口的服务商作为数据源[^1]。 #### 安装必要库 为了简化开发流程,推荐安装以下常用库: - `pandas` 和 `numpy`: 处理结构化数据。 - `pandas_datareader`: 提供访问在线数据库的能力。 - `tushare`: 针对中国A股市场的专用库。 可以通过pip命令安装这些依赖项: ```bash pip install pandas numpy pandas-datareader tushare matplotlib ``` #### 抓取示例代码 下面展示一段基于`tushare`的简单脚本用于获取某只特定股票的历史价格信息: ```python import tushare as ts import pandas as pd # 初始化Tushare Pro API (需先注册账号获得token) ts.set_token('your_tushare_pro_api_token_here') pro = ts.pro_api() # 获取指定日期范围内的日K线数据 df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20231001') print(df.head()) ``` 注意替换 `'your_tushare_pro_api_token_here'` 为你自己的Token值,并调整参数以适应实际需求[^4]。 #### 数据清洗与初步分析 一旦成功提取到原始数据后,则可能还需要经历一系列预处理步骤比如缺失值填补、异常检测等之后才能进一步开展深入研究工作。例如绘制收盘价走势图可以帮助直观了解股价变化趋势: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(pd.to_datetime(df['trade_date']), df['close']) plt.title("Stock Price Trend") plt.xlabel("Date") plt.ylabel("Close Price") plt.show() ``` 以上就是关于如何运用Python语言来收集整理证券市场相关信息的一个基本框架介绍[^2]。
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