在前面的文章中，我们学习了如何使用 Tkinter 构建股票数据抓取以及展示K线图功能，虽然大致的功能已经具备，但是在当今这个人手一个 Web 服务的年代，GUI 程序还是没有 Web 服务来的香啊。

我们需要用到的知识包括 PyEcharts 的使用，tushare 库获取股票数据的方法以及 Flask 的基本用法。

获取股票数据

我们先来看下 tushare 的使用，这个应该是当前最为流行的股票数据库了吧，一行代码，就能轻松获取某支股票的历史数据

import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('000001')
print(df)

现在股票的历史数据有了，我们还需要一份股票名称和股票代码的对应表，同样通过 tushare 来获取

stock_list = ts.get_stock_basics()
stock_list.reset_index(inplace=True)
stock_list[['code', 'name']].to_csv('stock_code_name.csv')

这样就成功保存了一份股票名称和股票代码的对应数据

PyEcharts作图

下面再来看看如何通过 PyEcharts 来制作 K 线图，其实官网上的例子已经非常具体了，我们只需要把拿到的历史股票数据做些简单处理即可，我这里直接给我的数据处理过程

mydate = df[:30].index.tolist()
mydata = df[:30][['open', 'close', 'low', 'high']].values.tolist()def kline_base(mydate, data) -> Kline:c = (Kline().add_xaxis(mydate).add_yaxis("kline", data).set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True,splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)),),xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True,axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30)),title_opts=opts.TitleOpts(title="Kline-基本示例"),datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],))return ckline_base(mydate, mydata).render_notebook()

这样就可以得到一个不错的 K 线图了

下面我们就可以着手完成 Flask 的代码啦

构建 Web 框架

首先我们先来完成 Web 框架的整体编写，为了页面的美观与编码的方便，直接使用 bootstrap 来构建前端页面

视图函数编写

首先完成初始化工作，在项目目录下创建一个 app.py 文件

from flask import Flask, render_template, request
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Kline
import tushare as ts
import pandas as pd
from flask_bootstrap import Bootstrapapp = Flask(__name__)
bootstrap = Bootstrap(app)

导入需要用到的库，并完成 flask app 的初始化工作。

接下来再写一个 404 的视图函数，统一处理所有的 Not Found 页面

@app.errorhandler(404)
def page_not_found(e):return render_template("404.html"), 404

接着我们绑定根地址到 index 视图函数上，返回到 index.html 模板文件上

@app.route("/")
def index():return render_template("index.html")

模板编写

在同级目录创建一个 templates 文件夹，创建三个 HTML 文件，分别为 404.html，base.html 和 index.html

base.html 是所有其他页面 HTML 模板的母模板

{% extends "bootstrap/base.html" %}{% block title %}我的股票走势网站{% endblock %}{% block navbar %}
<div class="navbar navbar-inverse" role="navigation"><div class="container"><div class="navbar-header"><button type="button" class="navbar-toggle" data-toggle="collapse" data-target=".navbar-collapse"><span class="sr-only">Toggle navigation</span><span class="icon-bar"></span><span class="icon-bar"></span><span class="icon-bar"></span></button><a class="navbar-brand" href="/">Stock-Data</a></div><div class="navbar-collapse collapse"><ul class="nav navbar-nav"><li><a href="/">Home</a></li></ul></div></div>
</div>
{% endblock %}{% block content %}
<div class="container">{% block page_content %}{% endblock %}
</div>
{% endblock %}

创建一个导航栏，并定义相关的 block 内容

接下来编写 404.html 文件，展示非法 url 请求地址时的页面

{% extends "base.html" %}{% block title %}Page Not Found{% endblock %}{% block page_content %}
<div class="page-header"><h1>Not Found</h1>
</div>
{% endblock %}

对于 index.html 文件，就是我们需要展示 K 线图的页面，我们后面再处理。

编辑主逻辑

首先编写一个检查股票正确性的函数

def check_stock(code):n = 0l = []stock_code = pd.read_csv("stock_code_name.csv", dtype=object)stock_code.drop('Unnamed: 0', axis=1, inplace=True)stock_list = stock_code.values.tolist()for i in stock_list:if code in i:n += 1l = ielse:continuereturn n, l

如果股票正确，则返回 n=1，否则返回 n=0

接下来再编写获取股票数据的函数

def get_stock_data(code, ctime):df = ts.get_hist_data(code)mydate = df[:ctime].index.tolist()mydata = df[:ctime][['open', 'close', 'low', 'high']].values.tolist()return [mydate, mydata]

下面就是把 PyEcharts 集成到 Flask 应用了，可以按照官方的教程走，把 PyEcharts 的样式文件等拷贝到自己的 templates 目录下，再编写一个用于调用 kline_base() 函数的视图函数

@app.route("/Kline", methods=['GET', 'POST'])
def get_kline_chart():stock_name = request.form.get('stockName')query_time = request.form.get('queryTime')if not stock_name:stock_name = '平安银行'if not query_time:query_time = 30status, stock_code = check_stock(stock_name)if status == 0:return 'error stock code or name'mydate, mydata = get_stock_data(stock_code[0], int(query_time))c = kline_base(mydate, mydata, stock_code[1])return c.dump_options()

首先通过 request 变量获取到前端传递过来的数据，分别为 stockName 和 queryTime，如果这两个参数是空值时，则赋予它们一个默认值。

接着判断股票代码的正确性并获取股票历史数据。

最后调用 kline_base 函数画出 K 线图，并渲染到前端页面上。

前端页面编写

最后我们来完成前端页面的工作

首先定义一个表单，用于传递股票名称，查询时间

<form id="form1" onsubmit="return false" action="#" method="post"><p id="p1">股票名称：<input name="stockName" type="text" id="stockName" tabindex="1" size="16" value="" placeholder="股票名称"/></p><p id="p2">查询时间：<input name="queryTime" type="text" id="queryTime" tabindex="2" size="16" value="" placeholder="输入30查询近30天数据"/></p><p><input type="submit" value="查询" onclick="getData()"></p></form>

然后就是通过 JQuery 来动态获取数据

function getData() {var chart = echarts.init(document.getElementById('kline'), 'white', {renderer: 'canvas'});$.ajax({type: "POST",dataType: "json",url: "/Kline" ,data: $('#form1').serialize(),success: function (result) {chart.setOption(result);},error: function() {alert("错误的股票代码！");}});}

最后我们看下整体的效果

是不是效果还不错呢，后面还可以继续添加功能来完善我们的小小网站！

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