本篇仅介绍指定股票的数据拉取，批量拉取将在之后的教程中进行介绍，首先你需要安装BaoStock，参见往期教程：

如何使用Python安装BaoStock?

该数据是从2015年开始的，优点是可以用Python直接调用。如果你想获得更全的日线数据，请参照教程用通达信获取(这个会比较麻烦，需要每天手动维护)：

如何免费轻松获得最完整可靠的股票期货等历史数据?

日K线数据分为不复权，前复权和后复权三种，你根据自己的需要复制以下代码，它们的区别只是把adjustflag改了一下，技术分析的时候一般会选择前复权的数据：

1.前复权版本【adjustflag="2"】(优先选择)

import baostock as bsimport pandas as pd#### 登陆系统 ####lg = bs.login()# 显示登陆返回信息print('login respond error_code:'+lg.error_code)print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)#### 获取沪深A股历史K线数据 ##### 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节；“分钟线”参数与“日线”参数不同。“分钟线”不包含指数。# 分钟线指标：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag# 周月线指标：date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChgrs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000",    "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST",    start_date='', end_date='',    frequency="d", adjustflag="2")print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:'+rs.error_msg)#### 打印结果集 ####data_list = []while (rs.error_code == '0') & rs.next():    # 获取一条记录，将记录合并在一起    data_list.append(rs.get_row_data())result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)#### 结果集输出到csv文件 ####   result.to_csv("C:\\Py\\sh600000_day_2.csv", index=False)print(result)#### 登出系统 ####bs.logout()

2.不复权版本【adjustflag="3"】(备选代码)

import baostock as bsimport pandas as pd#### 登陆系统 ####lg = bs.login()# 显示登陆返回信息print('login respond error_code:'+lg.error_code)print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)#### 获取沪深A股历史K线数据 ##### 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节；“分钟线”参数与“日线”参数不同。“分钟线”不包含指数。# 分钟线指标：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag# 周月线指标：date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChgrs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000",    "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST",    start_date='', end_date='',    frequency="d", adjustflag="3")print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:'+rs.error_msg)#### 打印结果集 ####data_list = []while (rs.error_code == '0') & rs.next():    # 获取一条记录，将记录合并在一起    data_list.append(rs.get_row_data())result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)#### 结果集输出到csv文件 ####   result.to_csv("C:\\Py\\sh600000_day_3.csv", index=False)print(result)#### 登出系统 ####bs.logout()

3.后复权版本【adjustflag="1"】(备选代码)

import baostock as bsimport pandas as pd#### 登陆系统 ####lg = bs.login()# 显示登陆返回信息print('login respond error_code:'+lg.error_code)print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)#### 获取沪深A股历史K线数据 ##### 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节；“分钟线”参数与“日线”参数不同。“分钟线”不包含指数。# 分钟线指标：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag# 周月线指标：date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChgrs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000",    "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST",    start_date='', end_date='',    frequency="d", adjustflag="1")print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:'+rs.error_msg)#### 打印结果集 ####data_list = []while (rs.error_code == '0') & rs.next():    # 获取一条记录，将记录合并在一起    data_list.append(rs.get_row_data())result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)#### 结果集输出到csv文件 ####   result.to_csv("C:\\Py\\sh600000_day_1.csv", index=False)print(result)#### 登出系统 ####bs.logout()

新建一个文件，命名为DAY.py，并将上述代码中的任意一份粘贴到你的文件中。

修改代码中的红色部分为你需要的股票代码和输出路径，上证股票就是sh.6XXXXX，深证股票是sz.00XXXX，创业板股票是：sz.30XXXX，科创板是688XXX，上证指数是sh.000001，深证成指是sz.399001，中小板指是sz.399005，创业板是sz.399006。

我们以浦发银行(sh.600000)的前复权数据为例，也就是上边的第一份代码，打开命令提示行，输入python C:\PY\DAY.py：

输入回车运行脚本，得到如下结果，说明拉取是成功，否则请检查程序的安装问题，以及网络：

另外在指定目录中生成了CSV的文件，这个文件很容易被Python，Matlab和各种程序解析：