[Python 与 炒股] TuShare 使用篇之二

2023-10-27

之前是直接在控制台上使用 TuShare 来获取一些数据,

接下来就写一个最简单的脚本来测一下TuShare。

每个股民都有自己的股票池,那个就写一个程序来实时观测当前的股价。

代码如下所示:

#!/usr/bin/python
# coding: UTF-8

"""This script parse stock info"""

import tushare as ts

def get_all_price(code_list):
    '''process all stock'''
    df = ts.get_realtime_quotes(STOCK)
    print df

if __name__ == '__main__':
    STOCK = ['600219',       ##南山铝业
             '000002',       ##万  科A
             '000623',       ##吉林敖东
             '000725',       ##京东方A
             '600036',       ##招商银行
             '601166',       ##兴业银行
             '600298',       ##安琪酵母
             '600881',       ##亚泰集团
             '002582',       ##好想你
             '600750',       ##江中药业
             '601088',       ##中国神华
             '000338',       ##潍柴动力
             '000895',       ##双汇发展
             '000792']       ##盐湖股份

    get_all_price(STOCK)

上述的代码就是调用 ts 的 get_realtime_quotes 这个接口,获取并打印对应的股票数据。


保存成tushare-example.py这个文件后,执行结果如下:

# python tushare-example.py
     name    open pre_close   price    high     low     bid     ask  \
0    南山铝业   6.090     6.040   6.020   6.240   6.000   6.010   6.030
1   万  科A    0.00     24.43    0.00    0.00       0    0.00    0.00
2    吉林敖东   23.80     23.89   23.42   23.81   23.39   23.41   23.42
3    京东方A    2.30      2.31    2.30    2.31    2.29    2.29    2.30
4    招商银行  14.900    14.880  14.860  14.930  14.780  14.870  14.880
5    兴业银行  14.380    14.380  14.420  14.500  14.350  14.420  14.430
6    安琪酵母  32.570    32.610  32.270  33.500  32.010  32.260  32.290
7    亚泰集团   5.020     5.040   4.920   5.030   4.910   4.910   4.920
8     好想你    0.00     15.62    0.00    0.00       0    0.00    0.00
9    江中药业  25.910    26.050  25.510  26.100  25.500  25.500  25.510
10   中国神华  13.150    13.130  13.100  13.220  13.090  13.090  13.100
11   潍柴动力    7.26      7.24    7.18    7.28    7.16    7.17    7.18
12   双汇发展   18.15     18.17   18.20   18.25   18.10   18.20   18.21
13   盐湖股份   18.21     18.37   17.84   18.36   17.80   17.83   17.84

       volume         amount   ...      a2_p    a3_v    a3_p   a4_v    a4_p  \
0    57575165  351584271.000   ...     6.040     649   6.050    764   6.060
1           0           0.00   ...      0.00            0.00           0.00
2    11613023   274208845.93   ...     23.43     260   23.44      3   23.45
3   200290823   460365710.26   ...      2.31  121698    2.32  65422    2.33
4    16885368  250744421.000   ...    14.890    2746  14.900   1060  14.910
5    44311362  639044453.000   ...    14.440    2299  14.450   1971  14.460
6     6430819  211088364.000   ...    32.300      50  32.390      3  32.400
7    11602430   57638953.000   ...     4.930    1358   4.940   1207   4.950
8           0           0.00   ...      0.00            0.00           0.00
9     8142359  209824301.000   ...    25.520      37  25.530     48  25.540
10   11113228  146177929.000   ...    13.110     176  13.120     92  13.130
11   13815858    99641720.65   ...      7.19    1783    7.20    540    7.21
12    3251027    59110247.93   ...     18.22     235   18.23    248   18.24
13   14408288   259983524.09   ...     17.85     118   17.86     22   17.87

     a5_v    a5_p        date      time    code
0     575   6.070  2016-02-05  15:00:00  600219
1            0.00  2016-02-05  15:05:56  000002
2      19   23.46  2016-02-05  15:05:56  000623
3   55669    2.34  2016-02-05  15:05:56  000725
4     790  14.920  2016-02-05  15:00:00  600036
5    3526  14.470  2016-02-05  15:00:00  601166
6       8  32.470  2016-02-05  15:00:00  600298
7     893   4.960  2016-02-05  15:00:00  600881
8            0.00  2016-02-05  15:05:56  002582
9      78  25.550  2016-02-05  15:00:00  600750
10    206  13.140  2016-02-05  15:00:00  601088
11    668    7.22  2016-02-05  15:05:56  000338
12    506   18.25  2016-02-05  15:05:56  000895
13     28   17.88  2016-02-05  15:05:56  000792

bingo!

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