A. python获取一只股票的行情，为什么出现这么多问题
首先，你要确定下你的库文件是否安装正常，测试方法，就是在交互模式下测试。
其次，不要用别名，在试试。
希望能帮到你。。。。
B. 股票的基本分析与技术分析的优缺点是什么实际如何运用
基本分析保证你选的股票不至于跌得一千不值，属于战略性问题；技术分析是把握股价的波动规律，属于战术性问题。战略的正确，决定整体的结果，但无法保证获得最大利润；战术的正确，决定局部的结果，但无法找到全局。
实际应用就太复杂了，欢迎加入QQ群293，我们分技术派和基本派两派共同讨论。基本派找好股票，技术派研判波动的范围。
C. 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
问题不对，你拿股票当工科看了，理工学院里可没有一个股票分析专业。股票或者投资这行有两个特点，1.
除了市场数据必看，没有什么理论必看。理论跟你实际操作相比是垃圾，这么说不过分；2.
实际能赚钱的经验，没有人会公开的。公开会导致失效，会引来对手盘，没人会跟自己过不去。能赚钱的人基本也没什么兴趣出书或教课。所以，别嫌给你浇冷水，
如果你想要书籍或者课程的话，就在理工类里面挑一个接近投资的专业吧，比如
quants。自己没方向的话，恐怕想求助也难。我是做这个的，但完全是自己摸索。Python
是自学，股票分析也是自己攒经验值。我的博客或许能给你点启发:
Jacky
Liu's
Blog
,
但最多是启发而已。你得想出你自己的点子，然后自己去跟市场求证，谢谢
～
D. 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
个人觉得这问题问的不太对，说句不好的话，你是来搞编程的还是做股票的。
当然，如果题主只是用来搜集资料，看数据的话那还是可以操作一波的，至于python要怎么入门，个人下面会推荐一些入门级的书籍，通过这些书籍，相信楼主今后会有一个清晰的了解（我们以一个完全不会编程的的新手来看待）。
《Learn Python The Hard Way》，也就是我们所说的笨办法学python，这绝对是新手入门的第一选择，里面话题简练，是一本以练习为导向的教材。有浅入深，而且易懂。
其它的像什么，《Python源码剖析》，《集体智慧编程》，《Python核心编程（第二版）》等题主都可以适当的选择参读下，相信都会对题主有所帮助。
最后，还是要重复上面的话题，炒股不是工程学科，它有太多的变数，对于现在的智能编程来说，它还没有办法及时的反映那些变数，所以，只能当做一种参考，千万不可过渡依赖。
结语：pyhton相对来说是一种比较高端的学科，需要有很强的逻辑能力。所以入门是非常困难的，如果真的要学习，是需要很大的毅力去坚持下去的，而且不短时间就能入门了，要有所心理准备。
E. 新人发帖求助，python使用tushare股票分析包方法报错
刚刚实际运行了一下，没有报错，你检查一下是否安装正确，tushare包的安装直接用 pip install tushare 安装即可，没必要访问官网，当然，你需要先安装pip ,自己网络。。
怀疑安装不完全，重装下试试呢
F. 为何学习python不好找工作
基础没打好，要有经验。
大部分Python开发者的一门语言都不是Python，可能他们之前就掌握了Java、C++等其他语言和计算机相关的理论知识，而对于他们来说，学Python自然是轻车熟路，只是工作碰巧遇到了Python。
在国内，一个现实情况是大部分业务系统的开发，Python从来都不是主角，而是作为辅助工具在使用，可能是做个数据统计，弄些运维的脚本，写个测试脚本之类的；
真正用 Python 来开发核心业务的公司少。大部分公司 Python 都是应用在一些非核心业务上。
这点跟 Java 是没法比的，Java 确实能做到一个0基础的小白认认真真在培训机构学几个月就可以放到工作岗位上去干活；
但 Python 不行，Python 虽然看起来简单，但是用好不容易，特别是大规模的团队对 Python 的要求就更高了，一般招Python都是要求有一定经验的。
而招Java的岗位初中高级的都有。Java语言的特性决定了一门新手和老手写出来的代码差距不会太大（这里肯定有人不会同意），而 Python 的代码不同的人写出来的代码千差万别。
最后想说的就是，Python这么语言还是很有前途的，这两年大家都在给Python疯狂打Call，让Python成为所谓的第一语言，大家都在学，一个大胆的猜测就是未来 Python 将会像英语一样成为大家必备的一个技能。
但是如果现在啥都不会，只会Python，去找工作的确有点困难，当然并不见得学Java找工作就容易了，最主要的还是对整个计算机体系的掌握，语言作为工具只是很小的一部分。
(6)python股票分析不足扩展阅读：
应用：
系统编程：提供API（Application Programming Interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
数据库编程：程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。
python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。
多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。
pymo引擎：PYMO全称为python memories off，是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。
因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memories off）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。
黑客编程：python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。
用Python写简单爬虫。
首先，要通过urllib2这个Mole获得对应的HTML源码。
可以将URL的源码存在content变量中，其类型为字符型。
接下来是要从这堆HTML源码中提取我们需要的内容。用Chrome查看一下对应的内容的代码（也可以用Firefox的Firebug）。
可以看到url的信息存储在span标签中，要获取其中的信息可以用正则表达式。
G. 如何利用Python预测股票价格
预测股票价格没有意义。
单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，02年就做过了，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。
纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。
H. 股票的技术分析优缺点是啥啊
优点如下：
简单性：价格走势图把各种变量之间的关系及其相互作用的结果清晰地表现出来,把复杂的因果关系变成简单的价格历史地图。以图看势,很容易把握其变化的趋势。
客观性：基本面分析的材料和数据虽然是客观的,但预测者在进行价格走势分析时往往带有个人的感情色彩,比如做了多头就会考虑一些利市的因素,甚至把一些不利因素也当作有利因素。而技术分析则不同,不管图表出现的是买入信号还是卖出信号,都是客观的,不以交易者的意志为转移。
明确性：在图表上往往会出现一些较为明显的双底形态、头肩顶形态等,它们的出现,表明股票走势可能在此转势,提示交易者应该做好交易的准备；同样,一些主要的支撑位或均线位被突破,往往也意味着巨大的机会或风险的来临。这些就是技术分析的明确性,但明确性不等于准确性。
灵活性：技术分析可以适用于任何交易媒介和任何时间尺度,不管是做外汇还是股票、期货等交易,不管是分析上百年的走势还是几个小时的走势,其基本技术分析原理都是相同的。只用调出任何一个交易产品的走势图,我们就可以获取有关价格的信息并进行预测。
技术分析的缺点也挺多的：
对于长期走势无效
：技术分析只是分析外股票短期走势的价格变化,决定股价长期走势的还是国家政局政策、经济运行环境、资本市场动态等因素,单纯运用技术分析法来准确预测长期价格走势较为困难。
买卖信号的不确定
：在技术分析中,买、卖信号的出现与最高价或最低价之间往往有段距离,甚至会出现反向走势,这种买卖信号的不确定性,往往使交易者不敢贸然从事,否则就可能作出错误的决策。
价位和时间不确定
：技术分析只是预测将来一段时期内总的价格走势,不可能指出该时期内的最高价在何处,也不可能告诉该时期内的最低价在哪里,更不可能指示出每一次上升或下跌的持续时间。
总的来说,技术分析再好其主宰者还是人。如果不懂心理控制、资金管理、投资技巧、市场特性等,单凭技术分析也并不牢靠。由于技术分析的理论基础是人们的心理预期所形成的约定俗成的规则,而这种规则是可以不断变化的,具有诸多的变异性,所以在一个不可确定的交易市场中,保持正确的操作理念和良好的操作心态比技术分析更为重要。就像平时我们经常提到的没有谁知道图的右侧会是什么样，我们只能凭借一系例分析，去尽量避免或减少失败的机率与风险罢了。
I. python怎么分析所有股票
在 Python的QSTK中，是通过 s_datapath 变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。
具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。
J. 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。