[内容介绍]上一篇介绍了K线图的基本绘制方法,但很不完善,本篇增加了它直接读取数据的功能,这对于金融市场的数据量大且又需要动态刷新功能的实现很重要. [实现方法] 1.需要一个数据文件,这里用的是直接读取由另一个CTP程序从上期交易所接收的期货合约RB1609所写的行情文件日线数据rb1609_d1.txt 文件格式如下: 日期 时间 开盘 最高 最低 收盘 成交量 持仓量 2.让程序加载后默认打开这个rb1609_d1.txt文件 使用4个函数: ⑴窗体加载函数 1 private void

1.信息类 public class SinaStockInfo { /** * Sina股票数据接口 以大秦铁路(股票代码:601006)为例,如果要获取它的最新行情,只需访问新浪的股票数据 * 接口:http://hq.sinajs.cn/list=sh601006这个url会返回一串文本,例如: * * var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, * 26.92, 22114263, 589824

上一章完成了c#访问hbase的sdk封装,接下来以一个具体Demo对sdk进行测试验证.场景:每5秒抓取指定股票列表的实时价格波动行情,数据下载后,一方面实时刷新UI界面,另一方面将数据放入到在内存中模拟的MQ (实际生产情况,可用kafka等集群代替)->存入HBase数据库.提供按指定时间范围股票价格数据查询. 目录: 示例说明 示例效果图 rest server运行状态检查 获取股票实时数据代码 数据持续化至Hbase代码 从HBase读取数据代码 示例说明: 在Hbase 中创建两个表

股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:1. http/javascript接口取数据2. web-service接口 1.http/javascript接口取数据1.1Sina股票数据接口以大秦铁路(股票代码:601006)为例,如果要获取它的最新行情,只需访问新浪的股票数据接口:http://hq.sinajs.cn/list=sh601006这个url会返回一串文本,例如:var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.

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# -*- encoding: utf8 -*- # version 1.11 import tkinter.messagebox,os from tkinter import * from tkinter.ttk import * from tkinter import Menu import datetime import threading import pickle import time import tushare as ts import pywinauto import pywi

最近在给公司做一个报表展示,然后领导要求上面加上一些股票的实时数据展示. 一开始同事给我一个聚合数据的网址,说从这上面可以获取到.我一看,哟呵,API接口什么的都提供好了,确实方便.然后想用的时候才发现,首先要注册,然后根据使用量还要开会员什么的,还有一些审核的过程,一下子就感觉好麻烦了! 后来有别的同事说新浪上也有实时的股票数据,也有接口.我查了下,正好合适. 上代码之前首先感谢下博客园一位前辈提供的经验,他的博客里对新浪股票数据接口做了个比较详细的说明. http://www.cnblogs

如果用知乎,可以关注专栏:.NET开源项目和PowerBI社区 重点重点:我没有买股票,没有买股票,股市是个坑,小心割韭菜哦. 本文的初衷是数据分析(分析结果就不说了,就是想看看筛选点数据),只不过搞下来发现比我想象的要简单多了.本文采集的数据是:2000年到2018年2月份,上证和深证交易所所有的上市股票交易数据,按天采集,不是小时哦,有兴趣的朋友,可以稍微改造,做到实时(这和我就无关了). .NET开源文章目录:本博客.NET开源项目文章目录 本文原文地址:[开源]C#.NET股票历史数据采

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前言: 编写一个爬虫脚本,用于爬取东方财富网的上海股票代码,并通过爬取百度股票的单个股票数据,将所有上海股票数据爬取下来并保存到本地文件中 系统环境: 64位win10系统,64位python3.6,IDE位pycharm 预备知识: BeautifulSoup的基本知识,re正则表达式的基本知识 代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import re def getHTMLText(url): t

2017-08-06 19:52:21 目标:获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息输出:保存到文件中 技术路线:scrapy 获取股票列表:东方财富网:http://quote.eastmoney.com/stocklist.html获取个股信息:百度股票:https://gupiao.baidu.com/stock/单个股票:https://gupiao.baidu.com/stock/sz002439.html 程序框架 编写spider处理链接爬取和页面解析,编写pipelines处

文章实践主要来自于:https://mp.weixin.qq.com/s/FiKqb06nz0K0AD9VUWJapw 爬虫流程: 明确目的(哪些数据),确认网页可爬,查看源网页是否有需要的数据. bs4简介 Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式. python with方法-- with语句执行的解析: with context_expr() as var: doSomethin

当我们需要通过网络来自动获取股指或股票的深度行情时,一般有以下两种方法可以获得.目前除了使用Python进行爬虫获取(需要解析html获得)外还可以通过新浪提供的JS行情服务器获得,本文采用的是后者(还是非常方便的).本文采用新浪JS获取的方式,主要有两种方法:1.查询股指或股票若采用这种格式(s_yyXXXXXX)一般返回的含有以下字段:指数名称,当前点数,涨跌幅,涨跌率,成交量(手),成交额(万元):2.查询股指或股票采用这种格式(yyXXXXXX)一般返回的含有以下字段:股票名称,今开盘,

阅读目录 1.数据采集需求 2.股市数据接口 3.数据库设计 4.关键信息采集 5.源代码和数据库 如果用知乎,可以关注专栏:.NET开源项目和PowerBI社区 重点重点:我没有买股票,没有买股票,股市是个坑,小心割韭菜哦. 本文的初衷是数据分析(分析结果就不说了,就是想看看筛选点数据),只不过搞下来发现比我想象的要简单多了.本文采集的数据是:2000年到2018年2月份,上证和深证交易所所有的上市股票交易数据,按天采集,不是小时哦,有兴趣的朋友,可以稍微改造,做到实时(这和我就无关了). .

参考某个博客,代码不全,地址找不到了见谅,加了些自己弄的算法. 备忘 #-*- coding: utf-8 -*-import os, reimport time def filefilter(compiles ='strs',road='str'):'''compiles为正则匹配字,road绝对路径'''filesobj = os.walk(road)for root,dirs,files in filesobj:filess = filestest = re.compile(compile

安装scrapy会出现错误,我们选择anaconda3作为编译环境,搜索scrapy安装(有错误自查) 创建scrapy爬虫项目: 调出cmd,到相应目录:输入: scrapy startproject stockstar 放置spide代码的目录文件 spider(用于编写爬虫) 项目中的item文件 items.py(用于保存所抓取的数据的容器,其存储方式类似于Python的字典) 项目的 中间件    middlewares.py(提供一种简便的机制,通过允许插入自定义代码来拓展scrap

最近朋友让我帮他做个异步获取数据的程序,暂时服务器什么都没有,所以我就想先拿股票数据打个框架,方便后续开发和移植等事情 代码如下: <!-- 说明:股票看盘 作者:黑桃A 时间:2014-04-14 参考: http://www.lxway.com/240649562.htm http://www.lxway.com/946486042.htm http://www.365mini.com/page/jquery_getscript.htm http://blog.csdn.net/xxjoy_

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/

#!/usr/local/bin/python3 #coding=utf-8 #source http://www.cnblogs.com/txw1958/ import os, io, sys, re, time, json, base64 import webbrowser, urllib.request period_All_List = [ "min", #分时线 "daily", #日K线 "weekly", #周K线 "mo