Tushare Pro 新版发布，免费、开源的python财经数据接口包 ...

 　　Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析职员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的上风，Tushare返回的绝大部门的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib举行数据分析和可视化。当然，如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析，您也可以通过Tushare的数据存储功能，将数据全部保存到本地后举行分析。应一些用户的请求，从0.2.5版本开始，Tushare同时兼容Python 2.x和Python 3.x，对部门代码举行了重构，并优化了一些算法，确保数据获取的高效和稳定。
下载安装

• 方式1：
  pip install tushare
  如果安装网络超时可尝试国内pip源，如pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  
  
  
• 方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装 ，执行 python setup.py install
  
  
  
• 方式3：访问https://github.com/waditu/tushare,将项目下载或者clone到本地，进入到项目标目次下，
  执行： python setup.py install
  

版本升级

1. pip install tushare --upgrade

复制代码

 
检察当前版本的方法：

1. import tushare
2. <p>print(tushare.<strong>version</strong>)
   
3. </p>

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如何优雅高效的撸数据？

获取Tushare Pro 的数据API，首先需要注册一个pro账号，然后登录pro网站在个人主页里拿到token码。另外，别忘了修改一下个人信息，这样可以多20积分。对于股票行情数据，只要有120积分就可以相对高频的撸数据了，这120积分随手可得（注册乐成有100积分、然后修改个人信息有20积分）。
Tushare的行情等时间序列数据，一般都有两个常用参数：trade_date和ts_code，分别是生意业务日期和证券代码。如果你是想提取部门个股的汗青数据，用ts_code参数，加上开始和结束日期可以方便提取数据。
但！如果是要获取所有汗青数据，我们不建议通过ts_code来循环，而是用trade_date来提取，道理很简单，股票有5000多个，需要循环5000多次，每年的生意业务日也就才220左右，所以效率更高。总的来说，积分越高可以调取的频次会越高。
也就是以下方式：

1. import tushare as ts
2. <p>pro = ts.pro_api()</p>
3. <p>df = pro.daily(trade_date='20200325')
   
5. </p>

复制代码

在循环提取数据时，首先我们可以通过生意业务日历拿到一段汗青的生意业务日。

1. #获取20200101～20200401之间所有有交易的日期
2. df = pro.trade_cal(exchange='SSE', is_open='1',
3.                             start_date='20200101',
4.                             end_date='20200401',
5.                             fields='cal_date')
6. <p>print(df.head())</p>
7. <p></p>

复制代码

生意业务日：

1.    cal_date
2. 0  20200102
3. 1  20200103
4. 2  20200106
5. 3  20200107
6. 4  20200108

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循环过程中，为了保持数据提取的稳定性，可以先创建一个专门的函数，实现一个重试机制：

1. def get_daily(self, ts_code='', trade_date='', start_date='', end_date=''):
2.     for _ in range(3):
3.       try:
4.             if trade_date:
5.                 df = self.pro.daily(ts_code=ts_code, trade_date=trade_date)
6.             else:
7.                 df = self.pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
8.          except:
9.                 time.sleep(1)
10.         else:
11.                 return df

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然后通过在循环中调取数据：

1. for date in df['cal_date'].values:
2.      df = get_daily(date)

复制代码

更多学习资料，请关注Tushare官方公众号“挖地兔”，可以获取到数据科学和金融数据相关领域的文章：

 

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