设计方案，分两步：
首先，获取上证所有股票名称和股票代码。
然后，从雅虎财经(yahoo)根据股票代码获取该股票的数据。注意上证股票代码后要加".ss"深证要加".sz"
下面是代码：
首先从爬取所有股票名和code到本地，文件名为huStock.pickle
import bs4 as bs
import requests#python的http客户端
import pickle#用于序列化反序列化
def GetHuStock():
res = requests.get('https://www.banban.cn/gupiao/list_sh.html')
#防止中文乱码
res.encoding = res.apparent_encoding
#使用bsoup的lxml样式
soup = bs.BeautifulSoup(res.text,'lxml')
#从html内容中找到类名为'u-postcontent cz'的div标签
content = soup.find('div',{'class':'u-postcontent cz'})
result= []
for item in content.findAll('a'):
#这里写股票代码（这样可以挑选个股选择性下载数据）
if '600673' in item.text:
result.append(item.text)
print(item.text)
with open('huStock.pickle','wb') as f:
pickle.dump(result,f)然后读取该文件，根据code逐一下载股票数据并存放到本地指定目录下，方便以后进一步分析
import datetime as dt
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
from matplotlib import style
import matplotlib.pyplot as plt
import os
def GetStockFromYahoo(isHaveStockCode = False):
if not isHaveStockCode:
GetHuStock()
with open('huStock.pickle','rb') as f:
tickets = pickle.load(f,encoding='gb2312')
if not os.path.exists('StockDir'):
os.makedirs('StockDir')
for ticket in tickets:
arr = ticket.split('(')
stock_name = arr[0]
stock_code = arr[1][:-1]+'.ss'
if os.path.exists('StockDir/{}.csv'.format(stock_name+stock_code)):
print('已下载')
else:
DownloadStock(stock_name,stock_code)
print('下载{}中...'.format(stock_name))
def DownloadStock(stockName,stockCode):
style.use('ggplot')
start = dt.datetime(1995,1,1)
end = dt.datetime(2020,4,7)
#根据股票代码从雅虎财经读取该股票在制定时间段的股票数据
df = web.DataReader(stockCode,'yahoo',start,end)
#保存为对应的文件
df.to_csv('StockDir/{}.csv'.format(stockName+stockCode))
GetStockFromYahoo()下载后的数据效果如下：
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原文链接：https://www.qiquanji.com/post/121.html
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