tushare 使用

本文档详细介绍了在Windows、Linux和Raspberry Pi上安装和配置tushare的步骤,包括安装Python、pandas、tushare库以及解决依赖问题。

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windows

1, 安装 Python以及pandas

安装Python
安装pandas
建议安装Anaconda(http://www.continuum.io/downloads),一次安装包括了Python环境和全部依赖包,减少问题出现的几率。

2, 下载tushare并安装

https://pypi.python.org/pypi/tushare/
python setup.py install


3,检查是否成功

import tushare
print tushare.__version__


如果打印出版本,说明配置成功




2, linux


 apt-get install python-setuptools

sudo apt-get install python-pandas

tar -xzvf tushare.tar.gz

sudo python setup.py install



3,raspberry Pi

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

 apt-get install python-setuptools

sudo apt-get install python-pandas


 apt-get install python-setuptools

sudo apt-get install python-pandas

tar -xzvf tushare.tar.gz

sudo python setup.py install


因为lxml依赖的包如下:

libxml2, libxml2-devel, libxlst, libxlst-devel, python-libxml2, python-libxslt

所以安装步骤如下:

第一步: 安装 libxml2

  • sudo apt-get install libxml2 libxml2-dev  
第二步: 安装 libxslt
  • sudo apt-get install libxlst libxslt-dev 
第三步: 安装 python-libxml2 和 python-libxslt
  • sudo apt-get install python-libxml2 python-libxslt
第四步: 安装 lxml
  • sudo easy_install lxml 

tar -xzvf tushare.tar.gz

sudo python setup.py install



 apt-get install python-setuptools

sudo apt-get install python-pandas

tar -xzvf tushare.tar.gz

sudo python setup.py install

### Tushare 使用指南 Tushare 是一个免费、开源的金融数据接口工具,提供了丰富的股票市场数据。以下是关于如何使用 Tushare 的详细介绍。 #### 安装 Tushare 要开始使用 Tushare,首先需要安装它。可以使用 pip 工具来完成安装: ```bash pip install tushare ``` #### 配置 API 密钥 为了访问 Tushare 提供的数据服务,用户需要先注册账户并获取个人专属的 API 密钥[^1]。通过以下代码设置密钥: ```python import tushare as ts ts.set_token('your_api_token') pro = ts.pro_api() ``` 注意:`your_api_token` 应替换为你自己的实际密钥字符串。 #### 获取所有上市公司的基本信息 初始化完成后,可以通过调用 `stock_basic` 接口获取当前市场上所有股票的基础信息列表: ```python data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date') print(data.head()) ``` 此函数返回的结果是一个 Pandas DataFrame 对象,其中包含了每只股票的关键字段,例如代码 (`ts_code`) 和名称 (`name`) 等。 #### 查询历史行情数据 如果想进一步分析某只特定股票的历史价格表现,则可利用如下方法提取日线级别K线图数据: ```python df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20231231') print(df) ``` 这里我们指定了目标证券编号以及时间范围参数[start_date,end_date] 来限定所需时间段内的记录集合[^1]。 #### 数据可视化展示 对于所获得的时间序列型数值资料而言,借助 Matplotlib 或 Seaborn 这样的绘图库能够直观呈现趋势变化情况。比如绘制收盘价折线图的例子: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(14,7)) plt.plot(df['trade_date'], df['close']) plt.title('Stock Price Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Close Price') plt.show() ```
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