股票历史数据是研究和分析股票的基础数据,不管是量化分析还是看股票走势都少不了历史开盘数据,今天来写一写如何把股票所有历史开盘数据下载成本地数据。
照例:不想写代码的直接翻到底部,有现成的工具可以下载。
首先找到目标网站,长这样(避免一些问题,就不提名字了):
数据还是很规范的,开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量、涨跌幅都有。
股票所有历史开盘数据都在网页源代码里了,省的我们F12了,在网页源代码里数据是这样的:
数据格式还是很规范的,方便我们下载~
import re
import pandas
import requests
url = '目标网站的url' # 这里不写具体网站的链接了,大体做法都是一样的。
response = requests.get(url).text # 得到网页的源代码
###下面是解析开盘数据的代码,大部分都可以这么参考,简单的正则表达式###
times = re.findall('class="first left bold noWrap">(.*?)').group(1) # 获取到所有历史的交易时间
open_price = re.findall('class="first left bold noWrap">.*?\s+.*? \s+\s+').group(1) # 得到所有历史收盘价数据
high_price = re.findall('class="first left bold noWrap">.*? \s+\s+\s+').group(1) # 得到所有历史收盘价数据
###下面是数据下载成本地数据部分,以下载为本地Excel为例###
df = pandas.DataFrame(a, columns=['open_price', 'close_price', 'vol']) # 把数据转成DataFrame格式
wt = ExcelWriter(path) # path 是文件的保存路径,要精确到文件名。数据下载成本地数据之后,就要到这个路径去找。
例如:C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\股票所有历史开盘数据下载成本地数据.xls 就按照这个路径找到保存好的Excel就行了
df.to_excel(wt, sheet_name='如何下载股票的历史收盘价' , index=False)
不想写代码的直接扫下面二维码,自助下载,没有限制条件,2秒完成。

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Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数