Python股票實作(1)

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘
先設定一個url,並使用get將資料load下來,然後轉成text。
存取股票資料,並將其儲存成文件檔
使用pd.read_csv去讀資料,會有' " '與' = '的部分要用下面的code去掉。
test_df['證券代號'] = test_df[9;證券代號'].apply(lambda x: x.replace('"', '9;))
t
est_df['證券代號'] = test_df['證券代號'].apply(lambda x: x.replace('=', ''))
這樣會得到一個基本的DataFrame。
將此段cod寫成一個函式如下圖
函式名稱為crawler
轉換時間格式,並抓取需要天數的data
接下來要設定一個 parsn_n_days()的函式,帶入start_date, n兩個參數。
start_date會是今天的日期,n會是想要抓的天數。
假如要抓最近100天,n就會是100。
使用for迴圈的方式
    for i in range(n):
        time.sleep(3)
        now_date = now_date - datetime.timedelta(days=1)
        try:
            df = crawler(trans_date(now_date))
            print("成功"+' '+trans_date(now_date))
            df_dict.update({trans_date(now_date): df})
        except:
            print("失敗"+' '+trans_date(now_date))
如果成功的話就會就會顯示"成功"+' '+trans_date(now_date)
如果當天沒有開市就會是"失敗"+' '+trans_date(now_date)
並將結果update到df_dict內然後回傳
for key in result_dict.keys():
    result_dict[key].to_csv(str(key)+".csv", encoding="utf_8_sig")
回傳出來的值再透過to_csv輸出成csv檔。
參考連結如下
https://www.youtube.com/watch?v=df_zDnFGxmU&t=15s
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