python股票k線

Ⅰ 高中畢業能學會python嗎

是可以學會的，具體可以到校做個測試，看看自己適不適合。

Ⅱ Python量化教程：不得不學的K線圖「代碼復制可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說，K線圖（蠟燭圖）都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中，它會繪制每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價，這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說，我們會從各大券商平台獲取K線圖，但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整，也不能適應復雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪制K線圖。

需要說明的是，這里mpl_finance是原來的matplotlib.finance，但是現在獨立出來了（而且好像沒什麼人維護更新了），我們將會使用它提供的方法來繪制K線圖；tushare是用來在線獲取股票數據的庫；matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸；matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的節假日包括周末，在這里都會顯示為空白，這對於我們圖形的連續性非常不友好，因此我們要解決掉他們。

可以看到，空白問題完美解決，這里我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ，而連續數據之間的間距是有意義的，所以非交易日即使沒有數據，在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日，在坐標軸上就對應了多少個小格子，但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。

明白了它的原理，我們就可以對症下葯了。我們可以給橫坐標（日期）傳入連續的、固定間距的數據，先保證K線圖的繪制是連續的；然後生成一個保存有正確日期數據的列表，接下來，我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期，並替換為坐標軸上的標簽即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據，因此我們可以直接把它當作索引，從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這里我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允許我們指定一個格式化坐標軸標簽的函數，在這個函數里，我們需要接受坐標軸的值以及位置，並返回自定義的標簽。

你學會了嗎？

當然，一個完整的K線圖到這里並沒有結束，後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素，感興趣的同學歡迎關注哦！

Ⅲ Python主要要學那些課程啊

鏈接:

賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤

Ⅳ python需要學習什麼內容

Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟體開發基礎

• 掌握計算機的構成和工作原理

• 會使用Linux常用工具

• 熟練使用Docker的基本命令

• 建立Python開發環境，並使用print輸出

• 使用Python完成字元串的各種操作

• 使用Python re模塊進行程序設計

• 使用Python創建文件、訪問、刪除文件

• 掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

• 能夠使用Python面向對象方法開發軟體

• 能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

• 掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

• 能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

• 能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

• 能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

• 能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

• 能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

• 能夠熟練使用Python庫進行數據分析

• 招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

• 掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

• 掌握基本設計模式、常用演算法

• 掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

Ⅳ tushare的介面怎麼樣使用

Tushare簡介
Tushare金融大數據開放社區，免費提供各類金融數據和區塊鏈數據,助力智能投資與創新型投資。網址：https://tushare.pro/register?reg=527754
註：推廣一下分享鏈接，幫我攢點積分，你好我也好 ^_^ 。

python環境安裝

強烈建議使用Anaconda，Anaconda的安裝見：https://tushare.pro/document/1?doc_id=29
python的IDE我使用vscode，在Anaconda主界面中直接打開vscode，它會幫你設置好環境，簡單方便。

tushare庫安裝
打開vscode的[查看]->[終端]，輸入 pip install tushare 即可安裝tushare。輸入 pip install tushare --upgrade 即可更新tushare。缺少或者更新其他python庫，參照這個方法即可。
環境安裝好後，就可以開工了。直接上代碼，這份代碼從Tushare下載股票列表數據，保存為csv文件，同時保存在mssql資料庫中。

注意：在to_sql中的schema參數為資料庫名，需要帶上該資料庫的角色，我使用sa登錄，資料庫隸屬於dbo。使用to_sql不需要創建表，pandas會自動幫你創建好，也不需要自己寫插入數據的代碼，還是很方便的。如果你在表中增加了主鍵或者唯一索引，有重復數據時批量入庫會失敗。tushare本身是有少量重復數據的。採用逐行入庫的方式速度會比較慢，需要根據業務自己衡量選擇。

#!/usr/bin/python3
# coding:utf-8
# -*- coding: utf-8 -*-
import time

import datetime
import random
import tushare

import pandas
import pymssql
import sqlalchemy
#需修改的參數

stock_list_file = 'stock_list.csv' #股票列表文件csv
#tushare token

tushare_token='你自己的token'

#資料庫參數
db_host = '127.0.0.1'
db_user = 'sa'
db_password = 'pwd'
db_db = 'quantum'
db_charset = 'utf8'
db_url = 'mssql+pymssql://sa:[email protected]:1433/quantum'
#股票列表

def get_stock_basic() :
print('開始下載股票列表數據')
#獲取tushare

pro = tushare.pro_api()
#下載

data = pro.stock_basic(fields='ts_code,symbol,name,fullname,list_status,list_date,delist_date')
#保存到csv文件
data.to_csv(stock_list_file)
#入庫

engine = sqlalchemy.create_engine(db_url)
try:

#先一次性入庫，異常後逐條入庫
pandas.io.sql.to_sql(data, 'stock_basic', engine, schema='quantum.dbo', if_exists='append', index=False)
except :
#逐行入庫
print('批量入庫異常，開始逐條入庫.')
for indexs in data.index :
line = data.iloc[indexs:indexs+1, :]
try:

pandas.io.sql.to_sql(line, 'stock_basic', engine, schema='quantum.dbo', if_exists='append', index=False, chunksize=1)
except:
print('股票列表數據入庫異常：')
print(line)
finally:
pass
finally:
pass
print('完成下載股票列表數據')
return 1
#全量下載所有股票列表數據

if __name__ == '__main__':
print('開始...')
#初始化tushare

tushare.set_token(tushare_token)
print('獲取股票列表')
get_stock_basic()
print('結束')

Ⅵ python做可視化數據分析，究竟怎麼樣

當然非常不錯，作為一門應用廣泛的編程語言，python第三方庫擴展豐富，針對數據可視化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：

老牌工具matplotlib

這是python一個非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業強大、功能齊全、擴展豐富，幾乎你能想到的各種圖表，matplotlib都可以輕松辦到，小到常見的柱狀圖、餅狀圖、折線圖，大到復雜的動圖、三維圖、自定義襪高圖，matplotlib都有深入涉及，種類繁多，代碼齊全，如果你想做數據可視化，繪制專業的圖表以供顯示，可以使用一下matplotlib，效果非常不錯：

精簡封裝seaborn

這也是一個非常不錯的python可視化包，基於matplotlib開發，對matplotlib的復雜參數和調用做了精簡封裝，因此使用起來更方便枯和，也更容易入手，常見的散點圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個庫都有深入涉及，demo豐富，告敗尺代碼齊全，官方教程詳細，如果你想快速繪制專業強大的圖表，簡化復雜的參數配置，可以使用一下seaborn，代碼更少，也更容易學習：

簡單易用pyecharts

使用過echarts的朋友應該對pyecharts非常熟悉了，python對echarts的一個簡單封裝和調用，藉助於echarts強大的數據可視化功能，pyecharts也可以輕松繪制各種圖表，常見的柱狀圖、餅狀圖、散點圖、曲線圖，復雜的地圖、樹圖、k線圖、儀表盤、地理圖、三維圖，pyecharts都可以輕松辦到，專業強大、制圖漂亮、簡單易用，如果你想繪制簡潔大方的圖表，基於web頁面進行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯：

目前就分享這3個不錯的python可視化庫吧，其實還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯，只要你有一定python基礎，熟悉一下相關代碼和示例，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。