python量化分析系列之---5行代碼實現1秒內獲取一次所有股票的實時分筆數據
前兩篇文章分別簡單介紹了tushare這個財經數據接口包的使用，用起來很簡單順手，一兩句代碼就可以獲取到你想的要的數據，但是有在群里經常看到說獲取數據經常掛，延遲很嚴重等等，其實那是因為使用者沒有好好去領悟和了解工具。片面兩篇文章已經對tushare如何獲取股票的歷史數據和實時數據有過簡單的介紹，沒看過的朋友可以到微信公眾號【數據之佳】點擊往期文章就可以查看。
上兩篇文章只是向大家介紹了tushare這個工具，相信有不少對量化投資感興趣，卻不知道如何獲取數據的朋友已經嘗試過使用他來獲取數據，但遺憾的是，如果不注意使用的技巧，你獲取數據的腳本即使不經常掛，得到的數據質量也不高，尤其是實時分筆數據，上一篇文章展示的代碼，獲取一次所有股票的實時數據整整花了20秒的時間，遇到這種情況，可能很多人會想，是不是我的網速的問題，或者是數據服務器限制訪問的頻次導致的？所以只能退而求其次，自我安慰，有總比沒有好。其實不然，我們使用tushare來獲取數據，器數據也是通過爬蟲從各個數據服務器爬下來的，那么在代碼訪問數據的過程中，每一次訪問都需要經過驗證，就好像你需要從倉庫中取一萬個零件，你每一次只取一個，而倉庫管理員必須遵守規定，每一次取物品都需要驗證人的身份，做記錄等等一系列繁雜的手續，很可能你驗證身份所花的時間比你取物品的時間還要多得多，然而如果你有一輛卡車，一次可以運走一千個零件，那么你每次驗證身份，就可以取走一千件，這樣身份驗證所花的時間比一件一件的取要少一千倍。
這么一說其實道理是很簡單的，關鍵在於你會不會這樣去想，向服務器獲取數據也一樣，每次訪問服務器，都需要發送請求，驗證等等，這些都是無用的時間開銷，如果我們能一次性獲取多條數據，就可以大大節省時間開銷，恰好tushare獲取實時數據的接口函數提供了這樣的功能，一次性可以獲取多只股票的數據，但不能太多，tushare網頁文檔說的是最好每次不要獲取超過30只股票的數據，但經過我驗證，每次最多可以獲取880只股票的實時數據，現在深市滬市一共有3400多只股票，我們只需要獲取4次就夠了，下面提供一下源代碼，核心代碼的確只有5行，為了驗證是否獲取一次數據的時間間隔，我把獲取數據之前，以及之后的時間都打印出來了。
import tushare as ts import pandas as pd import datetime f=open('F:\get_stocks\get_data\stocks.txt') time1=datetime.datetime.now() stocks=[line.strip() for line in f.readlines()] data1=ts.get_realtime_quotes(stocks[0:880]) data2=ts.get_realtime_quotes(stocks[880:1760]) data3=ts.get_realtime_quotes(stocks[1760:2640]) data4=ts.get_realtime_quotes(stocks[2640:-1]) time2=datetime.datetime.now() print('開始時間：'+str(time1)) print('結束時間：'+str(time2)) print(data1) print(data2) print(data3) print(data4)
開始時間：2017-12-04 21:42:27.184003 結束時間：2017-12-04 21:42:27.696398可以看到，獲取數據前后的時間差，只有0.5秒多一些，准確的說，這一次實驗只用了0.5123秒，當然在這里只是拋磚引玉，幫助大家打開思路，在這里還得感謝tushare的開發者，讓我們可以很方便的就獲取到一些很有價值的金融數據。雖然他不是萬能的，但是卻能使我們把更多的時間花在自己的模型上面。
在這里數據就不貼了，感興趣的朋友自己動手實驗一下，我的電腦配置很一般，網速也算不上很好，不用擔心你的網速，這個速度你一樣可以達到
如果想要把這個思路用在自己的服務器上面，用來獲取一整天的實時數據，建議讀者使用調度工具，最簡單的是linux下面的crontab，它只支持最小單位分鍾的調度，但稍加運用，也可以用來調度我們獲取實時數據的程序。