文章采集调用(中国的股票市场上盈利，每周都有单个股票盈利2)

　　文章采集调用(中国的股票市场上盈利，每周都有单个股票盈利2)

　　目标：在中国股市盈利，单只股票每周盈利2%，月总盈利超过2%

　　计划实现：Pycharm + Anaconda3 + Python3 + Django + AKShare + MongoDB

　　当前实现：Pycharm + Anaconda3 + Python3 + Flask + AKShare

　　未来可能会用到：MongoDB、SQLAlchemy、baostock、Tushare

　　机器学习将在未来的实践中逐步使用。

　　实现方法

　　上一篇文章写过采集的方法。本文文章收录完整代码和调用代码。

　　使用后台执行的方法。

　　gupiao.py如下：

import akshare as ak

import threading

import datetime

import os

from threading import Thread

def get_start():

start_stock_daily()

# 这里就是核心了，调用这部分就会自动下载 深圳A股 的所有股票的历史记录

def start_stock_daily(indicator="A股列表", folder="sz_a", prefix="sz"):

file_path = "D:/work/data/" + folder + "/"

file_path_name = get_sz_a(file_path, indicator)

print(file_path_name)

num = 0

with open(file_path_name, "r", encoding='UTF-8') as stock_lines:

for stock_line in stock_lines.readlines():

num = num + 1

if num == 1:

continue

stock_line_arr = stock_line.split("|")

symbol = prefix + stock_line_arr[5]

print("股票信息=" + symbol + "||" + stock_line_arr[6])

stock_csv = get_stock_daily(file_path, symbol)

print("stock_csv=" + stock_csv)

# 获得深圳主板A股列表，每天获取一次不重复获取

# file_path 需要全路径，以 | 进行间隔

# indicator 可选参数 "A股列表", "B股列表", "AB股列表", "上市公司列表", "主板", "中小企业板", "创业板"

def get_sz_a(file_path, indicator="A股列表"):

today = datetime.datetime.today()

file_name = "sz_a_" + today.strftime('%Y%m%d') + ".csv"

if not os.path.exists(file_path): # 如果路径不存在则创建

os.makedirs(file_path)

if os.path.exists(file_path + file_name):

print("今日已经获取无需再次获取，" + today.strftime('%Y%m%d'))

return file_path + file_name

stock_info_sz_df = ak.stock_info_sz_name_code(indicator=indicator)

stock_info_sz_df.to_csv(file_path + file_name, sep="|")

print('获取深圳主板A股列表并存储为CSV！' + today.strftime('%Y%m%d'))

return file_path + file_name

# 根据股票代码获取股票历史数据

# symbol 股票代码 需要前缀 sh 上海 sz 深圳，例如：sz300846

def get_stock_daily(file_path, symbol):

stock_zh_a_daily_hfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=symbol) # 返回不复权的数据

file_name = symbol + '.csv'

stock_zh_a_daily_hfq_df.to_csv(file_path + file_name)

return file_path + file_name

　　调用下载的部分，注意我随便写的名字，请根据情况修改，app.py如下：

　　from flask import Flask

import akshare as ak

import gupiao

import datetime

import os

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

import time

executor = ThreadPoolExecutor(2)

app = Flask(__name__)

@app.route('/test_thread')

def test_thread():

executor.submit(gupiao.get_start)

return "thread is running at background !!!"

if __name__ == '__main__':

app.run()

　　使用Flask框架，生成一个项目，然后在app.py中创建一个gupiao.py，并运行该项目。

　　在浏览器中访问：5000/test_thread

　　可以在后台看到图片，整个深圳A股的下载时间大约是2小时到3小时。

　　历史*敏*感*词*

　　如图下载到本地

　　历史*敏*感*词*

　　爬取数据部分完成，接下来就是过滤了。