5行代码实现1秒以内获取一次所有股票实时分笔数据

python获取股票数据方法（原创版2篇）目录（篇1）1.获取股票数据的重要性2.Python 在获取股票数据中的应用3.使用 Python 获取股票数据的常用库和 API4.获取股票数据的具体步骤和示例代码5.总结和展望正文（篇1）1.获取股票数据的重要性在金融领域，尤其是股票投资中，获取及时、准确的数据至关重要。

股票市场的变化瞬息万变，投资者需要根据各种信息来分析市场趋势，以便做出明智的投资决策。

Python 作为一种广泛应用于金融领域的编程语言，可以有效地帮助投资者获取和处理股票数据。

2.Python 在获取股票数据中的应用Python 拥有丰富的库和 API，可以轻松地从各种来源获取股票数据。

例如，可以使用 pandas 库处理数据，使用 numpy 库进行数值计算，使用 matplotlib 库绘制图表等。

此外，Python 还支持多种获取股票数据的 API，如 Yahoo Finance、Alpha Vantage、IEX Cloud 等。

3.使用 Python 获取股票数据的常用库和 API（1）pandas 库：pandas 是一个强大的数据处理库，可以轻松地处理股票数据，如读取 CSV 文件、处理缺失值、进行数据合并等。

（2）numpy 库：numpy 是一个数值计算库，可以用于处理股票数据中的数值计算问题，如计算移动平均线、涨跌幅等。

（3）matplotlib 库：matplotlib 是一个绘图库，可以用于绘制股票数据的各种图表，如 K 线图、收盘价走势图等。

（4）Yahoo Finance：Yahoo Finance 是一个提供股票数据的网站，可以通过 Python 的 requests 库获取实时股票数据。

（5）Alpha Vantage：Alpha Vantage 是一个提供免费 API 的网站，可以获取实时和历史股票数据，如收盘价、成交量、市盈率等。

（6）IEX Cloud：IEX Cloud 是一个提供免费 API 的网站，可以获取实时股票数据，如买卖盘口、成交记录等。

⽤Python编写爬取股票信息的代码北京理⼯⼤学崇天⽼师编写的⼩课件,很不完善,放进来只是为了⽅便⾃⼰⽤⼿机查看1import requests2import re3import bs44import traceback56def getHTMLText(url, code = "utf-8"):7# 获得股票页⾯8try:9 r = requests.get(url)10 r.raise_for_status()11 r.encoding = code12# r.encoding = r.apparent_encoding13# 直接⽤"utf-8"编码节省时间14return r.text15except:16return""1718def getStockList(lst, stockURL):19# 获取股票列表20 html = getHTMLText(stockURL, "GB2312")21# 东⽅财富⽹⽤"GB2312"⽅式编码22 soup = bs4.BeautifulSoup(html, "html.parser")23 a = soup. find_all("a")24for i in a:25try:26 href = i.attrs["href"]27 lst.append(re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0])28except:29continue3031def getStockInfo(lst, stockURL, fpath):3233 count = 034# 增加进度条3536# 获取个股信息37for stock in lst:38 url = stockURL + stock + ".html"39 html = getHTMLText(url)40try:41if html == "":42# 判断页⾯是否为空43continue44 infoDict = { }45# 定义⼀个字典⽤来储存股票信息46 soup = bs4.BeautifulSoup(html, "html.parser")47 stockInfo = soup.find("div", attrs={"class":"stock-bets"})48# 获得股票信息标签4950 name = stockInfo.find_all(attrs={"class":"bets-name"})[0]51# 在标签中查找股票名称52 infoDict.update({"股票名称":name.text.split()[0]})53# 将股票名称增加到字典中5455 keyList = stockInfo.find_all("dt")56# "dt"标签是股票信息键的域57 valueList = stockInfo.find_all("dd")58# "dd"标签是股票信息值的域5960for i in range(len(keyList)):61# 还原键值对并存储到列表中62 key = keyList[i].text63 val = valueList[i].text64 infoDict[key] = val6566 with open(fpath, "a", encoding="utf-8") as f:67 f.write(str(infoDict) + "\n")6869 count += 170# 增加进度条71print("\r当前进度:{:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end = "")7273except:74 count += 175# 增加进度条76print("\r当前进度：{:.2f}%".format(count * 100 / len(lst)), end="")7778# ⽤traceback获得异常信息79#traceback.print_exc()80continue81return""8283if__name__ == '__main__':84 stock_list_url = "/stocklist.html" 85# 获得个股链接86 stock_info_url = "https:///stock/"87# 获取股票信息的主题部分88 output_file = "C:\\Users\\W419L\\Desktop\\股票爬取.txt"89# ⽂件保存地址90 slist = []91# 存储股票信息92 getStockList(slist, stock_list_url)93 getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)。

python股票统计学Python是一种强大的编程语言，可以用于处理和分析股票数据。

以下是一些使用Python进行股票统计学的示例：1.计算移动平均线移动平均线是一种常用的技术分析工具，可以用于平滑股票价格波动并识别趋势。

在Python中，可以使用pandas库的rolling函数来计算移动平均线。

例如，以下代码将计算5天移动平均线：```pythonimport pandas as pd#读取股票数据data=pd.read_csv('stock_data.csv')#计算5天移动平均线data['5_day_moving_average']= data['close'].rolling(window=5).mean()#输出结果print(data)```2.计算相对强弱指数（RSI）相对强弱指数是一种动量振荡器，可以用于衡量股票的超买和超卖情况。

在Python中，可以使用pandas库的ewma 函数来计算RSI。

例如，以下代码将计算14天RSI：```pythonimport pandas as pd#读取股票数据data=pd.read_csv('stock_data.csv')#计算14天RSIdata['RSI']=data['close'].ewm(span=14, adjust=False).mean()-data['close'].ewm(span=14, adjust=False).mean().shift(1)#输出结果print(data)```3.计算布林带指标布林带指标是一种技术分析工具，可以用于衡量股票价格波动范围和波动性。

在Python中，可以使用pandas库的rolling函数来计算布林带指标。

例如，以下代码将计算布林带指标：```pythonimport pandas as pdimport numpy as np#读取股票数据data=pd.read_csv('stock_data.csv')#计算布林带指标data['Bollinger_High']=data['close']+ (data['close'].rolling(window=20).std()*2)data['Bollinger_Low']=data['close']-(data['close'].rolling(window=20).std()*2)data['Bollinger_Band']=(data['Bollinger_High']+ data['Bollinger_Low'])/2#输出结果print(data)```。

python获取股票数据方法
1.使用 tushare
Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包，它能够为用户提供便捷的获取股票数据的方法。

Tushare支持大量的股票数据，包括股票列表、股票细节数据、历史价格数据、技术行情数据等。

使用Tushare，只需要简单的函数调用即可获得数据，非常方便快捷。

使用tushare可以很容易获取各类股票数据，以下是一些核心函数的使用示例：
1.获取股票的基本信息：
ts.get_stock_basic
2.获取历史上只股票价格：
3.获取股票历史行情：
4.获取当日实时行情：
ts.get_today_all
使用tushare获取股票数据，需要先安装tushare模块，安装方法如下：
pip install tushare
安装完成后，就可以使用tushare模块来获取股票数据了。

2.使用 Wind Python
Wind Python是Wind财经研究院推出的python接口，用于获取全球财经数据信息，包括国内主板、中小板、创业板的历史价格、财务指标、市场交易数据等。

使用 Wind Python 可以方便的获取港股、美股和A股数据。

使用Wind Python获取股票数据，只需要简单的函数调用即可，以下是一些常用的核心函数的使用示例：
1.获取指定时间段只股票数据：
2.获取指定期间只股票的日收益。

近年来，股票量化分析逐渐受到广泛关注，而作为入门的首要步骤，获取股票数据显得尤为重要。

无论是实时交易数据、历史记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析不可或缺的基石。

我们的核心任务是从这些数据中提炼出有价值的信息，从而为我们的投资策略提供指导。

在数据探索的旅途中，我尝试了多种途径，包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫，以及同花顺问财的爬虫，甚至还尝试了聚宽的免费数据API。

然而，爬虫作为数据源常常显得不够稳定，给我们的量化分析带来不小的挑战。

在量化分析的世界里，实时且精确的数据接口是成功的关键。

经过多次实战检验，我已确认以下数据接口均表现出色且稳定可靠。

现在我用Python、JavaScript（Node.js）、Java、C#和Ruby五种主流语言的实例代码给大家演示一下如何获取历史分时交易数据数据：历史分时交易数据是区分分时级别的，我这里演示的都是60分钟级别的历史分时交易数据，其他级别可以参考下面的API文档自行修改参数就行了1、Pythonimport requestsurl = "http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e66a"response = requests.get(url)data = response.json()print(data)2、JavaScript (Node.js)const axios = require('axios');const url = "http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e66a";axios.get(url).then(response => {console.log(response.data);}).catch(error => {console.log(error);});3、Javaimport .URI;import .http.HttpClient;import .http.HttpRequest;import .http.HttpResponse;import java.io.IOException;public class BOLLin {public static void BOLLin(String[] args) {HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder().uri(URI.create("http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e 66a")).build();try {HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());System.out.println(response.body());} catch (IOException | InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}4、C#using System;using .Http;using System.Threading.Tasks;class Program{static async Task BOLLin(){using (HttpClient client = new HttpClient()){string url = "http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e66a";HttpResponseMessage response = await client.GetAsync(url);string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync();Console.WriteLine(responseBody);}}}5、Rubyrequire 'net/http'require 'json'url = URI("http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e66a")http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)request = Net::HTTP::Get.new(url)response = http.request(request)data = JSON.parse(response.read_body)puts data返回的数据示例：[{"d":"2024-07-1910:30","o":"10.38","h":"10.42","l":"10.30","c":"10.31","v":"317556","e":"328446466.00","zf":"1. 15","hs":"0.16","zd":"-0.96","zde":"-0.10"},{"d":"2024-07-1911:30","o":"10.31","h":"10.36","l":"10.29","c":"10.33","v":"232160","e":"239604970.00","zf":"0. 68","hs":"0.12","zd":"0.19","zde":"0.02"},{"d":"2024-07-1914:00","o":"10.32","h":"10.38","l":"10.31","c":"10.35","v":"142296","e":"147269842.00","zf":"0. 68","hs":"0.07","zd":"0.19","zde":"0.02"},{"d":"2024-07-1915:00","o":"10.34","h":"10.39","l":"10.33","c":"10.37","v":"206711","e":"214401378.00","zf":"0. 58","hs":"0.11","zd":"0.19","zde":"0.02"},{"d":"2024-07-2210:30","o":"10.36","h":"10.38","l":"10.19","c":"10.19","v":"561137","e":"575785727.00","zf":"1. 83","hs":"0.29","zd":"-1.74","zde":"-0.18"},{"d":"2024-07-2211:30","o":"10.20","h":"10.26","l":"10.19","c":"10.23","v":"123996","e":"126765735.00","zf":"0. 69","hs":"0.06","zd":"0.39","zde":"0.04"},{"d":"2024-07-2214:00","o":"10.23","h":"10.23","l":"10.19","c":"10.20","v":"150890","e":"153967494.00","zf":"0. 39","hs":"0.08","zd":"-0.29","zde":"-0.03"},{"d":"2024-07-2215:00","o":"10.20","h":"10.26","l":"10.19","c":"10.23","v":"158457","e":"162144843.00","zf":"0. 69","hs":"0.08","zd":"0.29","zde":"0.03"},{"d":"2024-07-2310:30","o":"10.25","h":"10.32","l":"10.23","c":"10.30","v":"314676","e":"323496417.00","zf":"0. 88","hs":"0.16","zd":"0.68","zde":"0.07"}]历史分时交易API接口：http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/股票代码(如000001)/分时级别/licence 证书接口说明：根据《股票列表》得到的股票代码以及分时级别获取分时交易数据，交易时间从远到近排序。

东方财富逐笔委托函数介绍东方财富逐笔委托函数是一种用于投资交易的函数，该函数可以实时获取股票市场的逐笔委托数据。

通过使用该函数，投资者可以更加准确地了解股票市场的交易情况，做出更加明智的投资决策。

逐笔委托数据的意义逐笔委托数据是指股票市场中每一笔交易的具体委托情况，包括买卖方向、委托价格、委托数量等信息。

这些数据对于投资者来说非常重要，因为它们可以反映出市场的交易活跃度、买卖力量以及潜在的市场趋势。

东方财富逐笔委托函数的使用方法使用东方财富逐笔委托函数可以按照以下步骤进行：步骤一：导入相关库首先，需要导入相关的库，包括东方财富的API库和其他必要的辅助库。

可以使用如下代码进行导入：import efinance as efimport pandas as pd步骤二：获取逐笔委托数据接下来，可以使用东方财富的逐笔委托函数来获取数据。

可以使用如下代码获取某只股票的逐笔委托数据：symbol = '600519.SH' # 以贵州茅台为例df = ef.stock.get_quote_history(symbol, klt='lt')步骤三：数据处理与分析获取到逐笔委托数据后，可以对数据进行处理和分析，以便更好地理解市场情况。

可以使用如下代码对数据进行简单的处理和分析：df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 转换时间格式df.set_index('time', inplace=True) # 将时间列设置为索引步骤四：数据可视化最后，可以使用数据可视化的方式将逐笔委托数据呈现出来，以便更加直观地观察市场情况。

可以使用如下代码进行简单的数据可视化：import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(df['price'], label='Price')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Price')plt.title('Stock Price')plt.legend()plt.show()逐笔委托数据的分析与应用逐笔委托数据可以提供丰富的信息，投资者可以根据这些数据进行分析和应用。

Python获取股票历史、实时数据与更新到数据库要做量化投资，数据是基础，正所谓“巧妇难为⽆⽶之炊”在免费数据⽅⾯，各⼤⽹站的财经板块其实已提供相应的api，如新浪、雅虎、搜狐。

可以通过urlopen相应格式的⽹址获取数据⽽TuShare正是这么⼀个免费、开源的python财经数据接⼝包，已将各类数据整理为dataframe类型供我们使⽤。

主要⽤到的函数：1.实时⾏情获取tushare.get_today_all()⼀次性获取当前交易所有股票的⾏情数据（如果是节假⽇，即为上⼀交易⽇，结果显⽰速度取决于⽹速）2.历史数据获取tushare.get_hist_data(code, start, end,ktype, retry_count,pause)参数说明：code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中⼩板 cyb=创业板）start：开始⽇期，格式YYYY-MM-DDend：结束⽇期，格式YYYY-MM-DDktype：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Dretry_count：当⽹络异常后重试次数，默认为3pause:重试时停顿秒数，默认为0⽽如果要进⾏完备详细的回测，每次在线获取数据⽆疑效率偏低，因此还需要⼊库下⾯是数据库设计部分表1：stocks股票表，第⼀列为股票代码，第⼆列为名称，如果get_today_all()中存在的股票stocks表中没有，则插⼊之。

表2：hdata_date⽇线表，由于分钟线只能获取⼀周内的数据，我们先对⽇线进⾏研究。

字段和get_hist_data返回值基本⼀致，多了stock_code列，并将record_date列本来是dataframe的indexstock_code,record_date, //主键open,high,close,low, //开盘，最⾼，收盘，最低volume, //成交量price_change,p_change, //价差，涨幅ma5,ma10,ma20 //k⽇收盘均价v_ma5,v_ma10,v_ma20, //(k⽇volume均值)turnover //换⼿率python⼯程⽬前有3个⽂件，main.py(主程序),Stocks.py(“股票们”类)以及Hdata.py(历史数据类)main.pyimport psycopg2 #使⽤的是PostgreSQL数据库import tushare as tsfrom Stocks import*from HData import*import datetimestocks=Stocks("postgres","123456")hdata=HData("postgres","123456")# stocks.db_stocks_create()#如果还没有表则需要创建#print(stocks.db_stocks_update())#根据todayall的情况更新stocks表#hdata.db_hdata_date_create()nowdate=datetime.datetime.now().date()codestock_local=stocks.get_codestock_local()hdata.db_connect()#由于每次连接数据库都要耗时0.0⼏秒，故获取历史数据时统⼀连接for i in range(0,len(codestock_local)):nowcode=codestock_local[i][0]#print(hdata.get_all_hdata_of_stock(nowcode))print(i,nowcode,codestock_local[i][1])maxdate=hdata.db_get_maxdate_of_stock(nowcode)print(maxdate, nowdate)if(maxdate):if(maxdate>=nowdate):#maxdate⼩的时候说明还有最新的数据没放进去continuehist_data=ts.get_hist_data(nowcode, str(maxdate+datetime.timedelta(1)),str(nowdate), 'D', 3, 0.001)hdata.insert_perstock_hdatadate(nowcode, hist_data)else:#说明从未获取过这只股票的历史数据hist_data = ts.get_hist_data(nowcode, None, str(nowdate), 'D', 3, 0.001)hdata.insert_perstock_hdatadate(nowcode, hist_data)hdata.db_disconnect()Stocks.pyimport tushare as tsimport psycopg2class Stocks(object):#这个类表⽰"股票们"的整体(不是单元)def get_today_all(self):self.todayall=ts.get_today_all()def get_codestock_local(self):#从本地获取所有股票代号和名称conn = psycopg2.connect(database="wzj_quant", user=er, password=self.password, host="127.0.0.1",port="5432")cur = conn.cursor()# 创建stocks表cur.execute('''select * from stocks;''')rows =cur.fetchall()mit()conn.close()return rowspassdef__init__(self,user,password):# self.aaa = aaaself.todayall=[]er=userself.password=passworddef db_perstock_insertsql(self,stock_code,cns_name):#返回的是插⼊语句sql_temp="insert into stocks values("sql_temp+="\'"+stock_code+"\'"+","+"\'"+cns_name+"\'"sql_temp +=");"return sql_temppassdef db_stocks_update(self):# 根据gettodayall的情况插⼊原表中没的。

python获取股票数据方法【实用版3篇】目录（篇1）1.获取股票数据的重要性2.Python 在获取股票数据中的应用3.使用 Python 获取股票数据的几种方法4.获取股票数据的注意事项5.总结正文（篇1）获取股票数据对于投资者来说是非常重要的。

股票数据可以帮助投资者了解股票的走势、分析市场情况，从而做出更明智的投资决策。

Python 作为一门广泛应用于数据分析和处理的编程语言，其在获取股票数据方面有着丰富的库和方法。

首先，我们来介绍一下 Python 中用于获取股票数据的几种常见方法。

方法一：使用 pandas 库pandas 库是 Python 中用于数据处理和分析的重要库，它提供了许多方便的函数来获取和处理股票数据。

使用 pandas 获取股票数据的步骤如下：1.首先，需要安装 pandas 库。

在命令行中输入以下命令即可：```pip install pandas```2.然后，通过以下代码来获取股票数据：```pythonimport pandas as pd# 获取股票数据stock_data = pd.read_csv("stock_data.csv")# 查看数据print(stock_data.head())```方法二：使用 pandas-datareader 库pandas-datareader 库是 pandas 的一个扩展库，用于方便地从互联网上下载和处理金融市场数据。

使用 pandas-datareader 获取股票数据的步骤如下：1.首先，需要安装 pandas-datareader 库。

在命令行中输入以下命令即可：```pip install pandas-datareader```2.然后，通过以下代码来获取股票数据：```pythonimport pandas_datareader.data as webimport datetime# 设置时间范围start = datetime.datetime(2020, 1, 1)end = datetime.datetime(2021, 1, 1)# 获取股票数据stock_data = web.DataReader("600000.SS", "yahoo", start, end) # 查看数据print(stock_data.head())```在使用 Python 获取股票数据时，还需要注意以下几点：1.数据源的选择：选择权威可靠的数据源，以确保获取到的数据准确无误。

js 实现股票实时刷新数据案例近来学习炒股，免不了上班时间看盘，总不能光明正大的用电脑看行情，一直盯着手机影响也不好，容易引起“关注”。

所以就想自己做一个网页来达到看盘的目的，一个只显示几个关键数字的网页肯定不会引起怀疑。

有想法了，就开始实现吧。

准备工作：1、数据来源2、网页数据显示先帖出来源码，后面讲解1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" ""> <html xmlns=""><meta charset="utf-8" /><head><script type="text/javascript" src=""></script><script type="text/javascript">var stockCode="600804";$(document).ready(function(){getNewData();var tg=self.setInterval("getNewData()",2000);//N 毫秒刷新一次，1000毫秒＝1秒});//获取新数据function getNewData(){if(getQueryString('c')!=undefined){stockCode=getQueryString('c');4 15 16 17 18 19 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 3 1 3 2 3 3 3 4 3 5 3}var type=stockCode[0]==6?1:2; vardurl="/Stock_Combo.ASPX?mc="+type+ "_"+stockCode+"&dt=T&t="+Math.random();$.getScript(durl,function(data){//加载脚本并执行});}//刷新显示function refreshData(code,type,tip,data){var result="";result+=code;result+="<br/>";result+= data[1]+'\t'+data[2]+'\t'+data[3]+'\t'+data[4]+'\t '+data[5]+'\t'+percent+'%';result+='<div style="height:10px;width:100px;"></div>'result+=''+data[24]+'\t\t'+data[25];result+='<br/>'+data[22]+'\t\t'+data[23];result+='<br/>'+data[20]+'\t\t'+data[21];result+='<br/>'+data[18]+'\t\t'+data[19];result+='<br/>'+data[16]+'\t\t'+data[17];result+='<div style="height:1px;width:100px; border-top:dashed 1px #CCCCCC"></div>'result+=''+data[6] +'\t\t'+data[7];result+='<br/>'+data[8] +'\t\t'+data[9];result+='<br/>'+data[10]+'\t\t'+data[11];result+='<br/>'+data[12]+'\t\t'+data[13];result+='<br/>'+data[14]+'\t\t'+data[15];$("#result").html(result);}//getQueryString获取url参数function getQueryString(name) {var reg = new RegExp("(^|&)" + name + "=([^&]*)(&|$)", "i");var r = window.location.search.substr(1).match(reg);if (r != null) return unescape(r[2]); return null;}6 37 38 3944142434445464748495515253545556575</script></head><body><div id="result" style="color:#CCCCCC;"></div></body></html>859661626364数据来源如果不知道现有可用的数据源，就百度吧。