一、选拔数据源数据源的选拔是取得高质料数据的前提。东方资产网、同花顺、雪球等闻名财经网站提供了丰富的历史行情数据下载处事。以东方资产网为例，咱们不错通过其提供的历史行情数据接口stock_zh_a_hist来取得所需的数据。

图片开云体育

二、诞生参数咱们选拔的参数是，2023-01-01直于今天的总计A股后复权的日频率数据。行家也不错阐发我方需求调治参数，取得对应思要的历史数据。称呼类型描写symbolstrsymbol='603777'; 股票代码不错在 ak.stock_zh_a_spot_em() 中取得periodstrperiod='daily'; choice of {'daily', 'weekly', 'monthly'}start_datestrstart_date='20210301'; 启动查询的日历end_datestrend_date='20210616'; 规模查询的日历adjuststr默许复返不复权的数据; qfq: 复返前复权后的数据; hfq: 复返后复权后的数据timeoutfloattimeout=None; 默许不诞生超时参数三、通过Python代码取得数据通过Python的requests库，咱们大概向东方资产网的历史行情数据接口发出精准的HTTP肯求，从接口取得所需的股市数据。紧接着通过pandas库不错将这些数据调治为易于分析的DataFrame体式，临了将数据导出为多种体式，如CSV文献，便捷咱们在土产货环境中进行存储和进一步分析。取得总计A股历史行情数据好意思满Python代码(关爱公众号在后台讲演：A股数据)# 取得总计股票的历史数据def do_load(ak_code, ak_name, period, start_date, end_date, adj, timeout): print(ak_code, ak_name) for i in range(3): try: # 历史行情数据-后复权 df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=ak_code, period=period, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust=adj, timeout=timeout) if df.empty: continueif ak_code.startswith('6') == True: df['股票代码'] = ak_code + '.SH' elif ak_code.startswith('8') == True: df['股票代码'] = ak_code + '.BJ' else: df['股票代码'] = ak_code + '.SZ'df['股票称呼'] = ak_name df.sort_values(by=['日历'], ascending=True, inplace=True) df.reset_index(drop=True, inplace=True)path = create_path(ak_code) df.to_csv(path, index=False, mode='w', encoding='gbk') # 就寝指定的本领 time.sleep(random.uniform(300, 1000) / 100) break # 得手运行后跳出轮回except Exception as e: # 措置其他未特定拿获的突出 print('发生了其他突出！', e)四、数据存储在取得了总计A股的历史行情数据后，下一步是将这些数据存储到土产货电脑上。频频，CSV（逗号分隔值）体式因其浅薄性和泛泛的救助而成为首选。诓骗Python的pandas库，咱们不错纵容地将数据保存为CSV文献。通过调用`to_csv`措施，数据被导出并存储在土产货磁盘上。经由搜检，我的电脑上新增了5000多个CSV文献，这标明我已得手下载了总计A股的历史行情数据。

图片

临了，要是你有兴味亲身实践上述尺度并编写代码，接待加入咱们的常识星球。在这里，咱们将潜入西宾通盘尺度开辟的逻辑和每一段代码的具体作用，匡助你确保在我方的计较机上也能顺畅地实行这些操作。 本站仅提供存储处事，总计践诺均由用户发布，如发现存害或侵权践诺，请点击举报。