更新於 2022/03/20發佈於 2022/03/20閱讀時間約 3 分鐘

Python股票實作(1)

先設定一個url，並使用get將資料load下來，然後轉成text。

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['證券代號'].apply(lambda x: x.replace('"', ''))

test_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

分享至

成為作者繼續創作的動力吧！

從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容

你可能也想看

成為會員後即可發表留言