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資訊專欄INFORMATION COLUMN

Python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包TuShare的使用

20171112 / 2260人閱讀

摘要：本例以數(shù)據(jù)庫為代表，展示將獲取到的股票數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫的方法其他類型數(shù)據(jù)庫請(qǐng)參考官網(wǎng)文檔的部分。存入數(shù)據(jù)庫追加數(shù)據(jù)到現(xiàn)有表財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包的使用存入財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包的使用

安裝TuShare

方式1：pip install tushare
方式2：訪問https://pypi.python.org/pypi/tushare/下載安裝
方式3：將源代碼下載到本地python setup.py install

安裝lxml

詳細(xì)信息看 百度：https://jingyan.baidu.com/art...
更多可以看：http://tushare.org/
為防止百度404把百度的說明copy了過來

import tushare as ts
df = ts.get_hist_data("600848")
ts.get_hist_data("600848"，ktype="W") #獲取周k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("600848"，ktype="M") #獲取月k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("600848"，ktype="5") #獲取5分鐘k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("600848"，ktype="15") #獲取15分鐘k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("600848"，ktype="30") #獲取30分鐘k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("600848"，ktype="60") #獲取60分鐘k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("sh"）#獲取上證指數(shù)k線數(shù)據(jù)，其它參數(shù)與個(gè)股一致，下同
ts.get_hist_data("sz"）#獲取深圳成指k線數(shù)據(jù) ts.get_hist_data("hs300"）#獲取滬深300指數(shù)k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("sz50"）#獲取上證50指數(shù)k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("zxb"）#獲取中小板指數(shù)k線數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data("cyb"）#獲取創(chuàng)業(yè)板指數(shù)k線數(shù)據(jù)
Python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包TuShare的使用
獲取歷史分筆數(shù)據(jù)
df = ts.get_tick_data("000756","2015-03-27")
df.head(10)

Python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包TuShare的使用
獲取實(shí)時(shí)分筆數(shù)據(jù)

df = ts.get_realtime_quotes("000581") 
print df[["code","name","price","bid","ask","volume","amount","time"]]
返回值說明：
0：name，股票名字
1：open，今日開盤價(jià)
2：pre_close，昨日收盤價(jià)
3：price，當(dāng)前價(jià)格
4：high，今日最高價(jià)
5：low，今日最低價(jià)
6：bid，競(jìng)買價(jià)，即“買一”報(bào)價(jià)
7：ask，競(jìng)賣價(jià)，即“賣一”報(bào)價(jià)
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金額（元 CNY）
10：b1_v，委買一（筆數(shù) bid volume）
11：b1_p，委買一（價(jià)格 bid price）
12：b2_v，“買二”
13：b2_p，“買二”
14：b3_v，“買三”
15：b3_p，“買三”
16：b4_v，“買四”
17：b4_p，“買四”
18：b5_v，“買五”
19：b5_p，“買五”
20：a1_v，委賣一（筆數(shù) ask volume）
21：a1_p，委賣一（價(jià)格 ask price）
...
30：date，日期
31：time，時(shí)間

END
獲取其他數(shù)據(jù)
股票分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)

行業(yè)分類
ts.get_industry_classified()
概念分類，所有股票炒作概念，比如蘋果、特斯拉等
ts.get_concept_classified()
地域分類
ts.get_area_classified()
中小板分類
ts.get_sme_classified()
創(chuàng)業(yè)板分類
ts.get_gem_classified()
風(fēng)險(xiǎn)警示板分類
ts.get_st_classified()
滬深300成份股及權(quán)重
ts.get_hs300s()
上證50成份股
ts.get_sz50s()
基本面數(shù)據(jù)
滬深股票列表（基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，滬深所有股票情況）
ts.get_stock_basics()
業(yè)績報(bào)告（主表）
#獲取2014年第3季度的業(yè)績報(bào)表數(shù)據(jù)
ts.get_report_data(2014,3)
盈利能力數(shù)據(jù)
#獲取2014年第3季度的盈利能力數(shù)據(jù)
ts.get_profit_data(2014,3)
營運(yùn)能力數(shù)據(jù)
#獲取2014年第3季度的營運(yùn)能力數(shù)據(jù)
ts.get_operation_data(2014,3)
成長能力數(shù)據(jù)
ts.get_growth_data(2014,3)
償債能力數(shù)據(jù)
ts.get_debtpaying_data(2014,3)
現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)
ts.get_cashflow_data(2014,3)
宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
目前宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要包括以下方面：
金融信息數(shù)據(jù)
國民經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)
景氣指數(shù)數(shù)據(jù)
對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易數(shù)據(jù)

END
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
保存為csv格式

import tushare as ts
df = ts.get_hist_data("000875")#直接保存
df.to_csv("c:/day/000875.csv")#選擇保存
df.to_csv("c:/day/000875.csv",columns=["open","high","low","close"])
保存為Excel格式
df = ts.get_hist_data("000875")#直接保存
df.to_excel("c:/day/000875.xlsx")#設(shè)定數(shù)據(jù)位置（從第3行，第6列開始插入數(shù)據(jù)）
df.to_excel("c:/day/000875.xlsx", startrow=2,startcol=5)
保存為HDF5文件格式
df = ts.get_hist_data("000875")
df.to_hdf("c:/day/hdf.h5","000875")
保存為JSON格式
df = ts.get_hist_data("000875")
df.to_json("c:/day/000875.json",orient="records")
MySQL數(shù)據(jù)庫
pandas提供了將數(shù)據(jù)便捷存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的方法，在新版的pandas中，主要是已sqlalchemy方式與數(shù)據(jù)建立連接，支持MySQL、Postgresql、Oracle、MS SQLServer、SQLite等主流數(shù)據(jù)庫。本例以MySQL數(shù)據(jù)庫為代表，展示將獲取到的股票數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫的方法,其他類型數(shù)據(jù)庫請(qǐng)參考sqlalchemy官網(wǎng)文檔的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:[email protected]/db_name?charset=utf8")
#存入數(shù)據(jù)庫
df.to_sql("tick_data",engine)
#追加數(shù)據(jù)到現(xiàn)有表
#df.to_sql("tick_data",engine,if_exists="append")
Python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包TuShare的使用
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")))
Python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包TuShare的使用

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