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如何用 python 获取实时的股票数据？_python efinance

2025-01-14 07:30:09Python资料围观6次

本篇文章分享如何用 python 获取实时的股票数据？_python efinance，对你有帮助的话记得收藏一下，看Python资料网收获更多编程知识

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


## 最后：关于Python技术储备


学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！


**朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】**。



![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4cd821f2b28431a72b9818e72b8fd098.png)



### 一、Python所有方向的学习路线


Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。  
 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/a6067e55c54b49078778d56ea0db7fe2.png)


### 二、Python必备开发工具


![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/e496e6652efd47f5bbe73ad2ee082d4a.png)


### 四、Python视频合集


观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。  
 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c6ac9e53d20b448ab9f2837b7f173b94.png)


### 五、实战案例

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股票名称

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股票代码

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将数据存储到 csv 文件中

导入 efinance 如果没有安装则需要通过执行命令: pip install efinance 来安装

股票名称

数据间隔时间为 1 分钟

获取最新一个交易日的分钟级别股票行情数据

将数据存储到 csv 文件中

导入 efinance 如果没有安装则需要通过执行命令: pip install efinance 来安装

股票代码

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