實時獲取股票數據，免費！——Python爬蟲Sina Stock實戰

本文轉載自查看原文 2021-10-13 20:40 2832 爬蟲/ 股票/ 量化策略/ 量化投資/ Python

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實時股票數據的重要性

對於四大可交易資產：股票、期貨、期權、數字貨幣來說，期貨、期權、數字貨幣，可以從交易所提供的api收到實時行情數據，而股票由於量化交易接口不面向普通人開放，導致大家想要獲取到股票的實時數據，十分困難。而與此同時，股票實時數據，又是極其重要的場內交易數據。

對於手動交易者而言，實時數據一方面可以輔助盯盤，另一方面，可以用程序簡單開發到價提醒，到某個價位，進行入場和出場的交易。

對於量化交易者，實時行情就更加重要了。我們接收實時行情之后，不僅需要用實時數據計算策略信號，而且當策略信號需要對某個股票進行下單的時候，我們也需要知道該股票的最新價格、盤口數據，從而根據價格+盤口，選擇合適的價位下單。此外，實時數據落地后，還可以為我們的策略回測服務。

爬蟲最通俗原理解釋

爬蟲，相當於模仿了網頁查詢的動作，比如我們在瀏覽器中輸入了www.baidu.com，瀏覽器向我們返回百度的主頁，其實這就是一個請求+返回的過程。我們請求的是地址，返回的是數據（盡管我們看到的是百度主頁，其實背后對應的還是一些列的數據，只不過后續的可視化展示成了網頁）。

對於請求股票數據來說，也是同理。比如我們請求某一只股票的數據（以600000浦發銀行為例），在瀏覽器地址中輸入：http://hq.sinajs.cn/list=sh600000，股票代碼可任意修改，瀏覽器返回如下數據集並顯示：

當然同時查詢多只股票，也是可以做到的，我們同樣在瀏覽器中輸入地址，例如：http://hq.sinajs.cn/list=sh600000,sz000001,sz000002，就同時查詢到了浦發銀行、平安銀行、萬科A的數據。

那么，對於Python來說，我們如何使用Python來模仿網頁查詢的動作？這里必須要借助一個Python的三方庫：request庫。

requests是使用Apache2 licensed 許可證的HTTP庫。Request支持HTTP連接保持和連接池，支持使用cookie保持會話，支持文件上傳，支持自動響應內容的編碼，支持國際化的URL和POST數據自動編碼。可以說，requests在python內置模塊的基礎上進行了高度的封裝，從而使得python進行網絡請求時，變得人性化，使用Requests可以輕而易舉的完成瀏覽器可有的任何操作。與此同時，requests會自動實現持久連接keep-alive。

requests庫的上述優點，加上其使用的便捷性，使得其成為Python爬蟲的首選工具。我們通過requests，來重復一遍上述網頁的查詢過程，步驟也很簡單，首先查詢單個股票，返回如下

再次查詢多個股票，返回如下，可以看到，用requests進行查詢所返回的結果，與我們網頁上看到的是完全一致的，這也說明requests完美的模擬了瀏覽器的請求動作。

Python爬蟲Sina Stock實戰

第一步，Sina API + Requests庫調用核心函數

通過調用Sina Stock API，實時查詢股票價格。我們采用多股票查詢，使用requests請求接口。

核心函數邏輯：code傳入股票代碼，調用requests庫進行查詢，並解析查詢結果，得到我們想要查詢的股票最新價格、當日漲跌幅、昨收盤價等關鍵字段

第二步，通過threading多線程同時查詢結果、通過Queue實現線程池

我們簡要介紹一下threading和Queue。threading模塊中包含了關於線程操作的豐富功能，包括：常用線程函數，線程對象，鎖對象，遞歸鎖對象，事件對象，條件變量對象，信號量對象，定時器對象，柵欄對象。threading.Thread:線程對象，重要方法，start()：開啟線程活動。它將使得run()方法在一個獨立的控制線程中被調用，需要注意的是同一個線程對象的start()方法只能被調用一次，如果調用多次，則會報RuntimeError錯誤。run()：此方法代表線程活動。

Python的Queue模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類，包括FIFO（先入先出)隊列Queue，LIFO（后入先出）隊列LifoQueue，和優先級隊列PriorityQueue。這些隊列都實現了鎖原語，能夠在多線程中直接使用。可以使用隊列來實現線程間的同步。Queue.put(item) 寫入隊列；Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列

第三步，模塊化實現：Worker類 & Stock類

Worker類，主要實現功能：