如何用 Python 获取实时的股票数据？

这个我会！先上图

这篇回答中，我将向你展示两种不同的代码版本（加强版和一般版）

代码运行环境说明（非常重要）

Python版本要求

Python 3

 需要安装的库

efinance

库的安装方法是：打开 cmd（命令提示符或者其他终端工具），输入以下代码

pip install efinance

输入完毕，按 Enter 键执行代码，等待 successfully 出现即可

代码展示

加强版代码

这一部分基于我开发的 python 库 efinance

根据股票代码获取最新第一个交易日的分钟数据

# 导入 efinance 如果没有安装则需要通过执行命令: pip install efinance 来安装
import efinance as ef
# 股票代码
stock_code = '600519'
# 数据间隔时间为 1 分钟
freq = 1
# 获取最新一个交易日的分钟级别股票行情数据
df = ef.stock.get_quote_history(stock_code, klt=freq)
# 将数据存储到 csv 文件中
df.to_csv(f'{stock_code}.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)
print(f'股票: {stock_code} 的行情数据已存储到文件: {stock_code}.csv 中！')

根据股票名称获取最新第一个交易日的分钟数据（支持A股、美股、港股）

# 导入 efinance 如果没有安装则需要通过执行命令: pip install efinance 来安装
import efinance as ef
# 股票名称
stock_code = '微软'
# 数据间隔时间为 1 分钟
freq = 1
# 获取最新一个交易日的分钟级别股票行情数据
df = ef.stock.get_quote_history(stock_code, klt=freq)
# 将数据存储到 csv 文件中
df.to_csv(f'{stock_code}.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)
print(f'股票: {stock_code} 的行情数据已存储到文件: {stock_code}.csv 中！')

每间隔 1 分钟获取一次单只股票分钟行情数据

# 导入 efinance 如果没有安装则需要通过执行命令: pip install efinance 来安装
import efinance as ef
import time
from datetime import datetime
# 股票代码
stock_code = '600519'
# 数据间隔时间为 1 分钟
freq = 1
status = {stock_code: 0}
while 1:
    # 获取最新一个交易日的分钟级别股票行情数据
    df = ef.stock.get_quote_history(
        stock_code, klt=freq)
    # 现在的时间
    now = str(datetime.today()).split('.')[0]
    # 将数据存储到 csv 文件中
    df.to_csv(f'{stock_code}.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)
    print(f'已在 {now}, 将股票: {stock_code} 的行情数据存储到文件: {stock_code}.csv 中！')
    if len(df) == status[stock_code]:
        print(f'{stock_code} 已收盘')
        break
    status[stock_code] = len(df)
    print('暂停 60 秒')
    time.sleep(60)
    print('-'*10)

print('全部股票已收盘')

每间隔 1 分钟获取一次多只股票分钟行情数据# 导入 efinance 如果没有安装则需要通过执行命令: pip

install efinance 来安装
import efinance as ef
import time
from datetime import datetime
# 股票代码或者名称列表
stock_codes = ['600519', '腾讯', 'AAPL']
# 数据间隔时间为 1 分钟
freq = 1
status = {stock_code: 0 for stock_code in stock_codes}
while len(stock_codes) != 0:
    for stock_code in stock_codes.copy():
        # 现在的时间
        now = str(datetime.today()).split('.')[0]
        # 获取最新一个交易日的分钟级别股票行情数据
        df = ef.stock.get_quote_history(stock_code, klt=freq)
        # 将数据存储到 csv 文件中
        df.to_csv(f'{stock_code}.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)
        print(f'已在 {now}, 将股票: {stock_code} 的行情数据存储到文件: {stock_code}.csv 中！')
        if len(df) == status[stock_code]:
            # 移除已经收盘的股票代码
            stock_codes.remove(stock_code)
            print(f'股票 {stock_code} 已收盘！')
        status[stock_code] = len(df)
    if len(stock_codes) != 0:
        print('暂停 60 秒')
        time.sleep(60)
    print('-'*10)

print('全部股票已收盘')

每间隔 1 分钟获取一次多只股票分钟行情数据(高速版)# 导入 efinance 如果没有安装则需要通过执行

命令: pip install efinance 来安装
from typing import Dict
import efinance as ef
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime
# 股票代码或者名称列表
stock_codes = ['600519', '腾讯', 'AAPL']
# 数据间隔时间为 1 分钟
freq = 1
status = {stock_code: 0 for stock_code in stock_codes}
while len(stock_codes) != 0:
    # 获取最新一个交易日的分钟级别股票行情数据
    stocks_df: Dict[str, pd.DataFrame] = ef.stock.get_quote_history(
        stock_codes, klt=freq)
    for stock_code, df in stocks_df.items():
        # 现在的时间
        now = str(datetime.today()).split('.')[0]
        # 将数据存储到 csv 文件中
        df.to_csv(f'{stock_code}.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)
        print(f'已在 {now}, 将股票: {stock_code} 的行情数据存储到文件: {stock_code}.csv 中！')
        if len(df) == status[stock_code]:
            # 移除已经收盘的股票代码
            stock_codes.remove(stock_code)
            print(f'股票 {stock_code} 已收盘！')
        status[stock_code] = len(df)
    if len(stock_codes) != 0:
        print('暂停 60 秒')
        time.sleep(60)
    print('-'*10)

print('全部股票已收盘')

以上演示了如何使用我开发的 python 库来获取最新一个交易日内股票的分钟级股票数据

下面是更加底层的版本（功能比较少，仅支持 A 股）

一般版

获取当日分钟线数据

from urllib.parse import urlencode
import pandas as pd
import requests
def gen_eastmoney_code(rawcode: str) -> str:
    '''
    生成东方财富专用的secid

    Parameters
    ----------
    rawcode ： 6 位股票代码
    Parameters
    ----------
    str : 按东方财富格式生成的字符串 
    '''
    if rawcode[0] != '6':
        return f'0.{rawcode}'
    return f'1.{rawcode}'
def get_k_history(code: str, beg: str = '16000101', end: str = '20500101', klt: int = 1, fqt: int = 1) -> pd.DataFrame:
    '''
    功能获取k线数据
    Parameters
    ----------
    code : 6 位股票代码
    beg: 开始日期 例如 20200101
    end: 结束日期 例如 20200201
    klt: k线间距 默认为 101 即日k
        klt:1 1 分钟
        klt:5 5 分钟
        klt:101 日
        klt:102 周
    fqt: 复权方式
        不复权 : 0
        前复权 : 1
            后复权 : 2 
    Return
    ------
    DateFrame : 包含股票k线数据
    '''
    EastmoneyKlines = {
        'f51': '时间',
        'f52': '开盘',
        'f53': '收盘',
        'f54': '最高',
        'f55': '最低',
        'f56': '成交量',
        'f57': '成交额',
        'f58': '振幅',
        'f59': '涨跌幅',
        'f60': '涨跌额',
        'f61': '换手率',
    }
    EastmoneyHeaders = {
     
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; Touch; rv:11.0) like Gecko',
        'Accept': '*/*',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Referer': 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html',
    }
    fields = list(EastmoneyKlines.keys())
    columns = list(EastmoneyKlines.values())
    fields2 = ",".join(fields)
    secid = gen_eastmoney_code(code)
    params = (
        ('fields1', 'f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f11,f12,f13'),
        ('fields2', fields2),
        ('beg', beg),
        ('end', end),
        ('rtntype', '6'),
        ('secid', secid),
        ('klt', f'{klt}'),
        ('fqt', f'{fqt}'),
    )
    base_url = 'https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get'
    url = base_url+'?'+urlencode(params)
    json_response = requests.get(
        url, headers=EastmoneyHeaders).json()
    data = json_response['data']
    # code = data['code']
    # 股票名称
    # name = data['name']
    klines = data['klines']
    rows = []
    for _kline in klines:
        kline = _kline.split(',')
        rows.append(kline)
    df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
    return df
if __name__ == "__main__":
    # 股票代码
    code = '600519'
    # 根据股票代码、开始日期、结束日期获取指定股票代码指定日期区间的k线数据
    df = get_k_history(code)
    # 保存k线数据到表格里面
    df.to_csv(f'{code}.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)
    print(f'股票代码：{code} 的 k线数据已保存到代码目录下的 {code}.csv 文件中')

获取当日分钟线数据（每分钟运行一次,直到收盘）from urllib.parse import urlencode

import pandas as pd
import requests
import time
def gen_eastmoney_code(rawcode: str) -> str:
    '''
    生成东方财富专用的secid
    Parameters
    ----------
    rawcode ： 6 位股票代码
    Parameters
    ----------
    str : 按东方财富格式生成的字符串 
    '''
    if rawcode[0] != '6':
        return f'0.{rawcode}'
    return f'1.{rawcode}'
def get_k_history(code: str, beg: str = '16000101', end: str = '20500101', klt: int = 1, fqt: int = 1) -> pd.DataFrame:
    '''
    功能获取k线数据
    Parameters
    ----------
    code : 6 位股票代码
    beg: 开始日期 例如 20200101
    end: 结束日期 例如 20200201
    klt: k线间距 默认为 101 即日k
        klt:1 1 分钟
        klt:5 5 分钟
        klt:101 日
        klt:102 周
    fqt: 复权方式
        不复权 : 0
        前复权 : 1
            后复权 : 2 
    Return
    ------
    DateFrame : 包含股票k线数据
    '''
    EastmoneyKlines = {
        'f51': '时间',
        'f52': '开盘',
        'f53': '收盘',
        'f54': '最高',
        'f55': '最低',
        'f56': '成交量',
        'f57': '成交额',
        'f58': '振幅',
        'f59': '涨跌幅',
        'f60': '涨跌额',
        'f61': '换手率',
    }
    EastmoneyHeaders = {
 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; Touch; rv:11.0) like Gecko',
        'Accept': '*/*',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Referer': 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html',
    }
    fields = list(EastmoneyKlines.keys())
    columns = list(EastmoneyKlines.values())
    fields2 = ",".join(fields)
    secid = gen_eastmoney_code(code)
    params = (
        ('fields1', 'f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f11,f12,f13'),
        ('fields2', fields2),
        ('beg', beg),
        ('end', end),
        ('rtntype', '6'),
        ('secid', secid),
        ('klt', f'{klt}'),
        ('fqt', f'{fqt}'),
    )
    base_url = 'https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get'
    url = base_url+'?'+urlencode(params)
    json_response = requests.get(
        url, headers=EastmoneyHeaders).json()
    data = json_response['data']
    # code = data['code']
    # 股票名称
    # name = data['name']
    klines = data['klines']
    rows = []
    for _kline in klines:
        kline = _kline.split(',')
        rows.append(kline)
    df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
    return df
if __name__ == "__main__":
    # 重复 1000 次
    for _ in range(1000):
        # 股票代码
        code = '600519'
        # 根据股票代码、开始日期、结束日期获取指定股票代码指定日期区间的k线数据
        df = get_k_history(code)
        # 保存k线数据到表格里面
        df.to_csv(f'{code}.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)
        print(f'股票代码：{code} 的 k线数据已保存到代码目录下的 {code}.csv 文件中')
        time.sleep(60)
        # 240 行说明收盘了，结束
        if len(df) >= 240:
            break

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