python财经数据接口工具有哪些_Python财经数据接口包TuShare的使用
安装TuShare
方式1:pip install tushare
方式2:访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
方式3:将源代码下载到本地python setup.py install
升级TuShare
1、先查看本地与线上的版本版本号:
pip search tushare
2、升级TuShare:
pip install tushare --upgrade
确认安装成功
import tushare as ts
print ts.__version__
获取历史交易数据
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('600848')
ts.get_hist_data('600848',ktype='W') #获取周k线数据
ts.get_hist_data('600848',ktype='M') #获取月k线数据
ts.get_hist_data('600848',ktype='5') #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848',ktype='15') #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848',ktype='30') #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848',ktype='60') #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data('sh')#获取上证指数k线数据,其它参数与个股一致,下同
ts.get_hist_data('sz')#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data('hs300')#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data('sz50')#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data('zxb')#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data('cyb')#获取创业板指数k线数据
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data('000756','2015-03-27')
df.head(10)
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes('000581')
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明:
0:name,股票名字
1:open,今日开盘价
2:pre_close,昨日收盘价
3:price,当前价格
4:high,今日最高价
5:low,今日最低价
6:bid,竞买价,即“买一”报价
7:ask,竞卖价,即“卖一”报价
8:volumn,成交量 maybe you need do volumn/100
9:amount,成交金额(元 CNY)
10:b1_v,委买一(笔数 bid volume)
11:b1_p,委买一(价格 bid price)
12:b2_v,“买二”
13:b2_p,“买二”
14:b3_v,“买三”
15:b3_p,“买三”
16:b4_v,“买四”
17:b4_p,“买四”
18:b5_v,“买五”
19:b5_p,“买五”
20:a1_v,委卖一(笔数 ask volume)
21:a1_p,委卖一(价格 ask price)
...
30:date,日期
31:time,时间
获取其他数据
股票分数数据
行业分类
ts.get_industry_classified()
概念分类,所有股票炒作概念,比如苹果、特斯拉等
ts.get_concept_classified()
地域分类
ts.get_area_classified()
中小板分类
ts.get_sme_classified()
创业板分类
ts.get_gem_classified()
风险警示板分类
ts.get_st_classified()
沪深300成份股及权重
ts.get_hs300s()
上证50成份股
ts.get_sz50s()
基本面数据
沪深股票列表(基础数据,沪深所有股票情况)
ts.get_stock_basics()
业绩报告(主表)
#获取2014年第3季度的业绩报表数据
ts.get_report_data(2014,3)
盈利能力数据
#获取2014年第3季度的盈利能力数据
ts.get_profit_data(2014,3)
营运能力数据
#获取2014年第3季度的营运能力数据
ts.get_operation_data(2014,3)
成长能力数据
ts.get_growth_data(2014,3)
偿债能力数据
ts.get_debtpaying_data(2014,3)
现金流量数据
ts.get_cashflow_data(2014,3)
宏观经济数据
目前宏观经济数据主要包括以下方面:
金融信息数据
国民经济数据
价格指数数据
景气指数数据
对外经济贸易数据
END
数据存储
保存为csv格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('000875')#直接保存
df.to_csv('c:/day/000875.csv')#选择保存
df.to_csv('c:/day/000875.csv',columns=['open','high','low','close'])
保存为Excel格式
df = ts.get_hist_data('000875')#直接保存
df.to_excel('c:/day/000875.xlsx')#设定数据位置(从第3行,第6列开始插入数据)
df.to_excel('c:/day/000875.xlsx', startrow=2,startcol=5)
保存为HDF5文件格式
df = ts.get_hist_data('000875')
df.to_hdf('c:/day/hdf.h5','000875')
保存为JSON格式
df = ts.get_hist_data('000875')
df.to_json('c:/day/000875.json',orient='records')
MySQL数据库
pandas提供了将数据便捷存入关系型数据库的方法,在新版的pandas中,主要是已sqlalchemy方式与数据建立连接,支持MySQL、Postgresql、Oracle、MS SQLServer、SQLite等主流数据库。本例以MySQL数据库为代表,展示将获取到的股票数据存入数据库的方法,其他类型数据库请参考sqlalchemy官网文档的create_engine部分。
from sqlalchemy import create_engine
import tushare as ts
df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-12-22')
engine = create_engine('mysql://user:passwd@127.0.0.1/db_name?charset=utf8')
#存入数据库
df.to_sql('tick_data',engine)
#追加数据到现有表
#df.to_sql('tick_data',engine,if_exists='append')
存入MongoDB
import pymongo
import json
conn = pymongo.Connection('127.0.0.1', port=27017)
df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-12-22')
conn.db.tickdata.insert(json.loads(df.to_json(orient='records')))
原文来自:https://jingyan.baidu.com/article/3065b3b68d7fb5becff8a494.html
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