python所有股票历史

⑴ 再见爬虫！一行Python代码获取A股26年历史数据，实时数据，ETF基金，可转债！

本文将介绍一款名为akshare的金融股票数据库，其强大的功能仅需一行Python代码即可获取股票历史数据。对于编程新手，此方法极为简单易用，无需复杂的爬虫操作。只需使用pip3 install akshare安装库，建议使用python3.9版本以上和pandas2.1.0以获得最佳体验。安装方法为pip install akshare -i mirrors.aliyun.com/pypi。

使用akshare获取股票历史数据极为简单，只需两行代码即可完成。例如，获取五粮液股票数据，从1998年到2024年2月8日，共6121个交易日。操作只需几秒钟。数据覆盖历史行情价格，一般包含原始、复权两种类型。复权分为前复权和后复权，前复权保持当前价格不变，将历史价格进行调整以保持股价连续性，适合看盘和叠加技术指标。后复权保持历史价格不变，调整当前价格以反映投资者的真实收益情况，适合量化投资研究。

除了获取个股数据，akshare还提供交易所总览数据，包括上交所和深交所信息。同时，可轻松获取ETF基金、LOF基金、封闭式基金数据。获取ETF基金数据时，如需要酒ETF 60分钟的K线数据，调用特定函数即可。封闭式基金数据也同理。

akshare还支持获取A股分钟级K线数据，通过获取茅台的分钟级别数据，用户可以合成任意周期数据，如10分钟、20分钟等，便于量化研究。此外，akshare提供实时股票数据，包含涨跌幅计算，对量化研究极为有用。

总结而言，akshare是一个功能强大的金融股票数据库，仅需一行Python代码即可获取股票历史数据。无论是初学者还是专业人士，都能轻松上手，提供包括历史行情、交易所总览、基金数据、分钟级K线数据、实时行情数据在内的丰富功能。

⑵ 简单的用Python采集股票数据，保存表格后分析历史数据

学习使用Python分析股票历史数据，为字节跳动上市后可能成为我国第一个世界首富的钟老板提前打下基础。现在，让我们开始正文。

准备工作

在开始之前，确保你的环境已准备好。使用Python的环境，安装第三方模块：requests和pandas。这些模块通过命令行安装，只需在命令行中输入：pip install requests pandas。

案例实现流程

分析数据来源，确定要采集的股票数据。接下来，编写代码实现流程，包括数据请求、响应处理、数据提取和保存。

代码解析

获取数据来源网站的请求，并确保请求成功。从响应中获取数据，根据数据格式使用适当的方法提取所需信息。最后，将采集到的数据保存到表格文件中。

效果展示

成功采集数据并保存到表格后，展示实际代码实现和结果。为了方便学习，我已将采集数据和可视化分析的代码打包，只需点击“阅读原文”即可获取。

可视化分析

通过分析保存的表格数据，可以进行可视化展示，更直观地理解股票的历史表现。这部分代码已包括在打包的文件中，帮助你更好地进行分析。

总结

今天的分享到此结束，希望你已经掌握了如何使用Python采集和分析股票数据的技能。下次分享时，我们将会探讨更多关于数据科学和金融分析的知识。期待与你再次相遇，一起探索更多可能性。