㈠ Python 如何爬股票數據
現在都不用爬數據拉，很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據，包括滬深A股行情數據，上市公司財務數據，場內基金數據，指數數據，期貨數據以及宏觀經濟數據；或者Alpha特色因子，技術分析指標因子，股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據，不過這種比較貴，幾萬塊一年吧
㈡ 如何用python 爬蟲抓取金融數據
獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。
本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。
一、網頁源碼的獲取
很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。
為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。
pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息
其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。
語法 說明
. 匹配任意除換行符「 」外的字元
* 匹配前一個字元0次或無限次
？ 匹配前一個字元0次或一次
s 空白字元：[<空格> fv]
S 非空白字元：[^s]
[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元
(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容
正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。
三、所得結果的整理
通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')
最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下
print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])
㈢ 如何獲取新浪實時股票行情數據
如何挑選優質的奶粉 1、首先要是奶粉的氣味，一般好的奶粉都帶有略微甜的奶味，奶粉入口細膩，脫脂奶粉則味道較淡。而劣質奶粉通常有霉味、酸腥味、苦味、褐變等氣味；其次是奶粉的組織形狀。 2、好的奶粉用手捏時，感覺柔軟鬆散，奶粉乾燥、顆粒均勻、無凝塊或者結團的現象。如果是灌裝奶粉，搖晃後會有沙沙響，打開後罐子底部不會粘連奶粉。 3、如果發現奶粉發粘發硬，表明奶粉已經受潮吸濕並結塊，用手捏時不會散開，變色變味，顆粒也不易溶解，這說明奶粉質量差或者奶粉已變質，不宜食用；最後是奶粉的顏色。好的奶粉顏色呈現乳白色或乳黃色，色澤均勻，有光澤。而劣質的奶粉呈焦黃色、灰白色或其他深色。 4、大家都知道奶粉是純牛奶製作而成。純奶加入碘酒是不會變色的，首先將奶粉用水溶解，然後滴入碘酒，如果摻了澱粉或者麥芽糊精的假奶粉，加入碘酒就會變藍。 5、這些就是鑒別優質奶粉的技巧。其實好的奶粉，奶粉的營養還和沖泡技巧有關。很多家長認為沖泡奶粉越濃越好。其實，奶粉濃度過高，不僅不營養還會造成孩子血管破裂，導致出血。所以沖泡奶粉，要按照說明書上來稀釋，一般是4：1的比例。在水溫上不要用過於剛沸騰的開水，水溫涼至75攝氏度最好！
㈣ 如何用python 取所有股票一段時間歷史數據
各種股票軟體，例如通達信、同花順、大智慧，都可以實時查看股票價格和走勢，做一些簡單的選股和定量分析，但是如果你想做更復雜的分析，例如回歸分析、關聯分析等就有點捉襟見肘，所以最好能夠獲取股票歷史及實時數據並存儲到資料庫，然後再通過其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高級編程語言連接資料庫獲取股票數據進行定量分析，這樣就能實現更多目的了。
㈤ 如何用python獲取股票數據
在Python的QSTK中，是通過s_datapath變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。
㈥ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據
這個說來有點復雜，用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊，找到數據源地址，然後用excel或python抓這個源地址數據，可能還要加上反扒代碼，構造時間戳等等，你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。
㈦ python獲取一隻股票的行情，為什麼出現這么多問題
首先，你要確定下你的庫文件是否安裝正常，測試方法，就是在交互模式下測試。
其次，不要用別名，在試試。
希望能幫到你。。。。
㈧ 如何獲取股票實時行情數據
股票實時行情，可以通過兩個方法來進行查看：
第一種，在網路搜索頁面直接輸入股票代碼，如：000717，網路輸入後，即可在搜索結果中看到，其中分時，就是該股票在當天的實時走向。
查看其它股票的行情也是一樣的道理，直接鍵入該股票的代碼就可以查看到該股票當天或某個時間段內的行情。當然，精準的行情走勢、趨勢，是需要結合多種指標來共同進行分析的。