通过编程获取历史股价的方式很多，但是免费的方式可以简单地分为四类:

使用某种网友开发的插件: 比如Python就有TuShare, akshare, 这种只需要写几行代码就能获取，但是不同的库有不同的利弊。比如TuShare中有很多数据需要一定的积分才能获取。

通过API接口，比如新浪，腾讯等等。

从专门的行情软件上面提取数据。

从财经网站上面爬取行情数据。

TuShare是非常方便使用的， 比如在官网拿到Token后， 一行调用就可以获取股价信息:

import tushare as ts ts.set_token('***') pro = ts.pro_api() price = ts.pro_bar(ts_code='000020.SZ', start_date='2022-09-01',\ end_date='2022-09-09') price

结果如图:

通过API获取价格信息

请求例子:

import requests stock_code = 'sh600031,sz300866' header = { 'referer': 'http://finance.sina.com.cn' } # 当日行情接口 response = requests.get(f'http://hq.sinajs.cn/list={stock_code}', headers=header) print(response.text)

结果

var hq_str_sh600031="三一重工,15.750,15.750,16.260,16.310,15.660,16.260,16.270, 105649444,1702155639.000,6161,16.260,870579,16.250,132500,16.240,87700,16.230, 103100, 16.220,400510,16.270,328600,16.280,198700,16.290,795400,16.300,548100,16.310,2022-09-09,15:00:00,00,";var hq_str_sz300866="安克创新,59.250,58.620,59.150,59.420,57.850,59.150,59.160, 1703977,100420830.250,700,59.150,300,59.140,300,59.130,2000,59.120,7400,59.110, 300, 59.160,2000,59.170,2700,59.190,700,59.200,400,59.250,2022-09-09,15:35:00,00,D|0|0.000";

以上数据用,分割字符串中的内容，下标从0开始，依次为:

指数也可以用这种方式获取。但是无法获取历史的股价信息。如果某天没有及时同步到本地数据库，就无法使用该接口获取那天的数据。接口可以一定性请求多个股票代码，用,隔开，不能有空格。

另外，这个接口现在一定要添加请求头:

header = { 'referer': 'http://finance.sina.com.cn' }

不然就会报错，提示:

Kinsoku jikou desu!

也就是日本语“禁止访问”的意思。很艺文！

请求例子:

import requests stock_code = 'sh600031,sz300866' # 当日行情接口 response = requests.get(f'http://qt.gtimg.cn/q={stock_code}', timeout=6) print(response.text)

结果

v_sh600031="1~三一重工~600031~16.26~15.75~15.75~1056494~612059~444435~16.26~ 62~16.25~8706~16.24~1325~16.23~877~16.22~1031~16.27~4005~16.28~3286~16.29~1987~ 16.30~7954~16.31~5481~~20220909160001~0.51~3.24~16.31~15.66~ 16.26/1056494/1702155639~1056494~170216~1.24~30.06~~16.31~15.66~4.13~1381.01~ 1381.01~2.20~17.33~14.18~2.47~-10712~16.11~26.21~11.48~~~1.51~170215.5639~0.0000~ 0~ ~GP-A~-27.26~4.16~2.75~7.32~3.17~28.30~14.13~4.77~-3.21~-9.62~8493286021~ 8493286021~-30.86~-29.80~8493286021~~~-41.60~0.06~"; v_sz300866="51~安克创新~300866~59.15~58.62~59.25~17040~9711~7329~59.15~7~59.14~3~ 59.13~3~59.12~20~59.11~74~59.16~3~59.17~20~59.19~27~59.20~7~59.25~4~~20220909161451~ 0.53~0.90~59.42~57.85~59.15/17040/100420830~17040~10042~1.13~20.92~~59.42~57.85~ 2.68~89.46~240.40~3.82~70.34~46.90~0.70~46~58.93~20.88~24.49~~~1.45~10042.0830~ 0.0000~0~ AR~GP-A-CYB~-41.84~-3.30~1.35~18.25~13.07~128.07~48.89~-6.41~-13.66~ -5.83~151240045~406427207~27.38~-46.32~151240045~~~-45.35~-0.03~";

以上数据用~分割字符串中的内容，下标从0开始，依次为:

通达信是使用非常广泛的行情软件，其公司财富趋势已经在港交所上市。在通达信软件上下载行情后，数据会下载到本地(至少此时2022-09-10是这样)。数据在通达信的安装目录下:

可以使用程序读出来。附完整解析代码:

import struct import datetime class stock_price: def __init__(self, stock_date, stock_open, stock_high,\ stock_low, stock_close, stock_amount, stock_vol): self.stock_date = stock_date self.stock_open = stock_open self.stock_high = stock_high self.stock_low = stock_low self.stock_close = stock_close self.stock_amount = stock_amount self.stock_vol = stock_vol def get_stock_price(filepath): data = [] with open(filepath, 'rb') as f: while True: stock_date = f.read(4) stock_open = f.read(4) stock_high = f.read(4) stock_low= f.read(4) stock_close = f.read(4) stock_amount = f.read(4) stock_vol = f.read(4) stock_reservation = f.read(4) if not stock_date: break stock_date = struct.unpack("l", stock_date) # 4字节 如20220909 stock_open1 = struct.unpack("l", stock_open) #开盘价*100 stock_high1 = struct.unpack("l", stock_high) #最高价*100 stock_low= struct.unpack("l", stock_low) #最低价*100 stock_close = struct.unpack("l", stock_close) #收盘价*100 stock_amount = struct.unpack("f", stock_amount) #成交额 stock_vol = struct.unpack("f", stock_vol) # 成交量 stock_reservation = struct.unpack("f", stock_reservation) #保留值 date_format = datetime.datetime.strptime(str(stock_date[0]),\ '%Y%M%d') #格式化日期 data.append(stock_price(date_format.strftime('%Y-%M-%d'), stock_open1[0]/100.0, stock_high1[0]/100.0,\ stock_low[0]/100.0, stock_close[0]/100.0, stock_amount[0]/100.0, \ stock_vol[0]/100.0)) return data

找一个文件试试:

data_list = get_stock_price('./sz000002.day') print(f'交易日期: {data_list[-1:][0].stock_date}') print(f'开盘价: {data_list[-1:][0].stock_open}') print(f'最高价: { data_list[-1:][0].stock_high}') print(f'最低价: { data_list[-1:][0].stock_low}') print(f'收盘价: { data_list[-1:][0].stock_close}')

输出：

交易日期: 2022-09-09 开盘价: 17.49 最高价: 18.39 最低价: 17.41 收盘价: 18.15

在同花顺里面验证了下价格信息，是正确的。不过这种方式的弊端在于，需要手工在通达信里面执行更新数据的操作，并且通达信在未来某天变更了读写文件的方式，这种方式就不能用了。其它的软件也是类似的。这里要注意的是，如果需要读取指数的信息，

struct.unpack("l", stock_open)

这行代码里面的格式需要变动一下，目前变成

struct.unpack("f", stock_open)

即可。

这种是最靠谱的方式的，但是实现也是比较繁琐的，某种程度上，也有法律上面的风险，参考:中国爬虫违法违规案例汇总 (
https://github.com/HiddenStrawberry/Crawler_Illegal_Cases_In_China)。股票价格数据都是公开的，不是什么隐私，但是程序写的不好，把目标网站爬宕机了，就有法律风险了。上面例子中的新浪API接口还是很稳定，支持高并发的。貌似可能是某个性能高手开发的, 参考: 杨建：网站加速--服务器编写篇（上）(
https://blog.csdn.net/lishenglong666/article/details/39028093), 原文不见了，放个转载。

雪球, https://xueqiu.com

集思录, https://www.jisilu.cn/

巨潮资讯网, http://www.cninfo.com.cn

百度股市通, https://gushitong.baidu.com

东方财富网, https://www.eastmoney.com/

同花顺, https://www.10jqka.com.cn/

......

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行情

昨日股市表现平平，成交量较低。

截至收盘，沪指、深成指、创业板指分别下跌0.55%、0.61%和0.69%，两市有超过3200只股票下跌，仅有1688只上涨，全天成交量不足8300亿。行情显得清淡。

光刻机

光刻机板块在今日开盘后迅速崛起。

早盘，光刻机板块出现了剧烈的波动，但全天小幅回落，尾盘再次出现小幅上涨，最终涨幅达到4.48%。光刻机板块一度成为市场焦点。

地产

地产板块昨日表现低迷，与其他板块形成鲜明对比。

尽管多个城市宣布“认房不认贷”政策，媒体也炒作了“存量房贷利率调整”的消息，但地产板块全天下跌，跌幅达到4.41%。这引发了市场对房地产和券商板块之间的比较。在政策力度方面，证监会周末发布的政策力度也相当不俗，支持房地产上市公司在资本市场融资。然而，尽管有种种理由，但昨日地产板块的大跌仍然让人难以理解。

昨日，苹果公司传出了一则重大消息，称其将采用3D打印机生产新款智能手表Watch的钢质底盘。

这一新的生产方式有望帮助苹果简化供应链，推动更广泛的生产工艺转型，未来几年可能会应用于更多产品。这一消息受到市场的关注，引发了3D打印板块的上涨。然而，3D打印板块最终涨幅不足1%。市场对于这类题材股的偏好有所减弱，导致金橙子、爱司凯等股票的回落幅度超过12%。

昨日，B股市场再度引发了人们的注意，这个市场在一段时间内鲜有涉及。

多只B股股票跌停，包括陆家B股、动力B股等，其他B股也普遍大跌，仅有神奇B股和开开B股逆势上涨。B股指数全天大跌4.9%。B股市场的低流动性问题显而易见，很多股票成交额不足10万。

对于A股来说，B股市场的表现也具有一定的参考价值。一些分析人士指出，B股指数的重挫可能是A股反转的信号，虽然这种联系尚不清晰。总之，市场的变化总是让人难以捉摸。

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