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。
    存取股票資料,並將其儲存成文件檔
    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['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
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