Python爬取所有股票数据并进行数据分析_python抓取股票数据分析,再选股

一、背景：作为一个程序员，总喜欢在股市里面晃荡，无奈总是当成韭菜收割了。每一次都是卖涨买跌，处处碰壁。但是作为一个有一定阅历的程序员本能告诉自己，只要掌握了大量的股票数据，就可以在信息渠道落后的情况下，分析出机构大概率的在布局哪些股票，从而在机构拉涨停之前，提前进入分一杯羹。于是，开始编写了爬取股票数据并进行数据分析的程序。

二、环境：Anaconda3.3 python3.7.1

三、目标：爬取所有股票每天每一分钟的数据，并且进行数据分析

四、最终效果图：

                                                                         爬虫结果图
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五、程序代码解析（源代码下载地址及数据库文章底部会提供）：

1、把所有股票的基本信息都保存在一个mysql数据库中gp.sql，总过三千六百多条，如下图：

2、获取股票当天所有的数据get_gp_detail.py:

import pymysql
import numpy as np
import sys
import json
import urllib.request
import urllib
import os
import time
#连接数据库
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='root',db='gp_db',port=3306)
#获取cursor
cursor = db.cursor()# 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除  
sql = "select * from gp"  
cursor.execute(sql)  
print("SELECT OK")
#all_gp = cursor.fetchmany(1)
all_gp = cursor.fetchall()     #从数据库中获取所有股票的基本信息数据
arr = np.array(all_gp)      #转化为numpy数据格式

now = int(time.time()) 
#转换为其他日期格式,如:"%Y-%m-%d %H:%M:%S" 
timeStruct = time.localtime(now) 
strTime = time.strftime("%Y-%m-%d", timeStruct) 
gp_count = 1        #股票当天所有数据的保存编号
def mkdir(path):    #股票保存路径函数	
    folder = os.path.exists(path) 	
    if not folder:                   #判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹		
        os.makedirs(path)            #makedirs 创建文件时如果路径不存在会创建这个路径		
        print(path) 	
def getData(url):   #函数——从接口中获取单只股票当天每分钟的数据
    content = ""
    try:        #网络会偶发出现奔溃情况，为了保证不中断和保证数据齐全，休息5秒重新执行
        response = urllib.request.urlopen(url)
        content = response.read().decode('utf-8')
    except:
        print("发生网络异常")
        time.sleep(5)
        return getData(url)
    if content != "":
        return content
    else:
        print("内容为空")
        return getData(url)
def csv_create(path, msg):     #函数——将单只股票的数据保存进指定文件夹  
    file = open(path,'w')             
    file.write(msg) 
    print("文件"+path+"创建成功")
    file.close() 
def tranformToCSV(content,filepath):        #函数——将下载的数据转换为csv数据，以便读取
    content = content.replace("(","").replace(")","")
    json_str = json.loads(content)
    a_str = json_str.get("data")
    a_time = json_str.get("info").get("time")
    a_date = str(a_time).split(" ")
    mkdir(filepath)
    array_str = np.array(a_str)
    csv_str = "time,first,second,third,fourth\n"    #time为当天时间点，first为该分钟股票价格
    for item in array_str:
        item = str(item)
        items = item.split(",")
        itemss = (str(items[0])).split(" ")
        items0 = itemss[1]
        csv_str += '"'+items0+'",'+items[1]+','+items[2]+','+items[3]+','+items[4]+'\n'
    csv_create(filepath+"/"+a_date[0]+".csv",csv_str)

for item in arr:
    url = "http://pdfm.eastmoney.com/EM_UBG_PDTI_Fast/api/js?rtntype=5&id="+item[3]+item[1]+"&type=r&iscr=false"
    data = getData(url)
    item2 = item[2].replace("*","")
    tranformToCSV(data,"D://gp/"+str(gp_count)+"、"+item2+item[3])     #股票信息的保存路径是（D：//pg/序号+股票名字+股票代号/日期.csv）
    gp_count = gp_count+1;
    # 使用 DebugLog
    
db.commit()
db.close()
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get_gp_detail.py程序正确运行之后，D盘中将会出现我们所需要的数据，如下图：

3、对数据进行简单呈现plt_show.py：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
o=open('D:/gp/1045、广州港601228/2019-04-01.csv')
table = pd.read_csv(o)
plt.plot(table['time'], table['first'])
plt.rcParams['figure.figsize'] = (30.0, 20.0)

plt.show()
pd.to_numeric(table["first"],errors="ignore")
#print(table["first"])
max = np.argmax(table["first"],axis=1)
min = np.argmin(table["first"],axis=0)
wave_price = table["first"][max]-table["first"][min]
wave_price_rate = wave_price/table["first"][0]
final_wave_price = table["first"][240]-table["first"][0]
final_wave_price_rate = final_wave_price/table['first'][0]
print("最大值"+str(table["first"][max]))
print("最小值"+str(table["first"][min]))
print("波动区间"+str(wave_price))
print("波动幅度%.2f%%"% (wave_price_rate * 100))
print("最终价格差距"+str(final_wave_price))
print('最终价格幅度%.2f%%' % (final_wave_price_rate * 100))
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效果图：

4、对所有股票数据进行简单的筛选和分析,筛选出2019-04-12，当天下午两点到三点之间，突然拉伸超过3%的所有股票并且保存进数据库find_feature.py:

import pymysql
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#连接数据库
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='root',db='gp_db',port=3306)
#获取cursor
cursor = db.cursor()
time = "2019-04-12"
def find_feature(path,name,gpid):
    o=open(path)
    table = pd.read_csv(o)
    table['time'] = pd.to_datetime(table["time"])
    table = table.set_index('time',drop=False)     #排序之后，日期会是当前日期加上时间
    table = table["2019-04-12 14:00:00":"2019-04-12 15:00:00"]
    #print(table)
    if(table['first'].empty):
        return
    try:
        #print(table['first'])
        max = np.argmax(table["first"])
        min = np.argmin(table["first"])
        
        wave_price = table["first"][max]-table["first"][min]
        final_wave_price = table["first"][60]-table["first"][0]
        wave_price_rate = 0
        final_wave_price_rate = 0
        if table["first"][0] != 0:
            wave_price_rate = wave_price/table["first"][0]
            final_wave_price_rate = final_wave_price/table['first'][0]
        if  final_wave_price_rate > 0.03:
            print(name+gpid)
            print("波动幅度%.2f%%"% (wave_price_rate * 100))
            print('最终价格幅度%.2f%%' % (final_wave_price_rate * 100))
            cursor.execute('insert into special_gp(gpfeature,gpname,gpid,gptime) values(%s,%s,%s,%s)',(1,str(gp_count)+"、"+name,gpid,time))
    except:
        pass

sql = "select * from gp"  
cursor.execute(sql)  
print("SELECT OK")
#all_gp = cursor.fetchmany(1)
all_gp = cursor.fetchall()
arr = np.array(all_gp)
gp_count = 1

for item in arr:
    item2 = item[2].replace("*","")
    path = "D://gp/"+str(gp_count)+"、"+item2+item[3]+"/"+time+".csv"
    find_feature(path,item2,item[3])
    gp_count = gp_count+1;
db.commit()
db.close()

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效果图：

以上即为股票当天数据爬取及数据分析，注意：每天股票的详细数据必须在第二天开市之前进行抓取，否则便再也抓取不到。

另外怕大家不会使用，直接给大家准备了写好的，直接下载打开即可使用！
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