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python爬取股票历史数据,股票

时间:2023-05-05 04:43:20 阅读:54025 作者:817

我在这里分享一些下载财经数据下载接口的经验,供大家参考

1、如何提高界面下载速度

实际上,枣网后台查库速度非常快,查库时间受到监控。 查库晚了的话,歪哥会进行优化。 但是,下载很多时间接口数据需要时间,这与你开始的要求条件密切相关。 总体来说,你们使用界面下载数据时,一定要控制条件,只获取你们真正想要的数据,不要重复获取剩下的多余数据。

小哥整理几个大家经常忽略的地方

a )控制请求记录的数量。 例如开始日。 如果获取最近一个月的数据,只要写下与开始日期(startDate )相符的日期就可以了。 为了省事,日期不能写得很小。 结果,获取的数据会加倍。

b )控制返回数据的字段数。 枣网提供的数据返回都是可裁剪的,也就是说需要使用哪个字段的数据,在fields (字段参数)中填写必要的字段即可。 原则上需要什么数据,在fields条件中填写此字段。

c )请选择导出数据类型。 数据提取类型包括Txt字符串、Json字符串、Txt文件、Json文件和Csv文件。 导出文件的情况很少提及,但只要限制以上a、b两点所述的条件即可。

如果选择通过调用接口导出Txt或Json字符串,则在相同条件下以两种方式返回的数据量将不同。 Jon字符串应该包含每个字段的属性名称等信息,返回的数据量比Txt字符串大1-2倍。

因此,对于接口调用,可以根据实际情况选择导出数据类型。

2、在下载的CSV格式数据中,浮点数据用科学计算法难以分辨

实际上,从接口返回的浮点型数据没有问题。 如果在代码中调用,则可以直接将其转换为浮点型数据。 一般来说,只有在数值大的情况下才使用科学计算法来表示数值,剩下的数值小的数值则是我们平时使用的数值。 但是,只要下载数据,自己看的话,就会出现大的float字段的数值。 如果选择下载的CSV格式,则在Excel中打开时,可以将浮点字段中的数据单元格格式设置为例如货币。 显示的数值变得容易理解。

在以下示例中,是市值总和非常大的浮点类型的数据。 设置单元格格式会更容易理解。

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