[Python知识库]Python股票量化学习（1）——股票代码下载

? ? ? ? ?我有一个梦想：每天不用干活，银行账户里每天有钱进账！！！（不要误会，不是说把钱存银行吃利息啊，本金不够，会俄死的。）

????????量化交易也许是一条实现梦想的路，姑且来学一学。于是乎写下这篇博客，一来是为了记录自己的学习经历；二来是为了备忘，年纪大了，两天不敲键盘就容易忘；三来是为了让走过路过的看官们多多为我指正，本老白在这先行谢过。

? ? ? ? 万事开头难，经历了两个多月断断续续的Python基础学习，今天找个最简单的下手——利用Baostock下载A股股票代码：

? ? ? ? 要致富，先配库。安装baostock

pip install baostock

????????baostock使用query_all_stock(day)函数下载股票代码，参数day为要查询的日期，YYYY-MM-DD格式，可以为空，为空时表示查询当日。若查询日期为非交易日，则得到的数据为空。

? ? ? ? 导入baostock

import baostock as bs

? ???????股票代码数据下载,get_data()方法用于将数据转换为pandas 的DataFrame

? ? ?df = bs.query_all_stock().get_data()

????????query_all_stock()下载得到的数据不只包含了上市公司的股票代码，也包括那些各种各样的指数代码，需要对数据进行筛选，剔除掉指数代码，顺便把创业板、中小板和北交所的股票也剔除掉，谁叫咱没钱呢！

df = df[((df['code'] < 'sz.300000') & (df['code'] > 'sh.689000') |
               (df['code'] < 'sh.688000') & (df['code'] > 'sh.009999'))]

? ? ? ? to_list()方法可以把股票代码转换成列表，利于后续程序的调用。

codes = df['code'].to_list()?

? ? ? ? 也可以用pandas的to_sql()把数据写入MySQL数据库，程序只运行一次，以后从数据库调用数据就可以了。?

df.to_sql(name, con,if_exists=replace,index=Flase)

? ? ? ? name参数为数据表名称，只要事先建好库，表名直接写就行，不用事先建表

? ? ? ? con参数为数据库连接对象

? ? ? ? if_exists参数为replace时表示如果数据表存在则覆盖写入，为append时表示追加，还有一个值是什么我忘记了，表示如果表存在则不写入。

? ? ? ? index参数就是问你要不要写df 的index。

? ? ? ? 还有些其他的参数，记不住了。

写入数据库的代码如下：

import baostock as bs
import sqlalchemy
import datetime



def get_stock_codes(day=None):
    """
    获取沪深两市的股票代码，剔除掉中小板、创业板、北交所和指数代码，
    写入MySQL数据库，库名stock_codes,表名codes
    :param day: 指定日期,“YYYY-MM-DD"，默认为空，表示今日。
    :return: None
    """

    # 登录baostock
    bs.login()

    # 获取股票代码
    df = bs.query_all_stock(day=day).get_data()

    # 如果数据为空
    if len(df) == 0:

        # 把日期向前推，直到数据不为空，即为历史最近交易日
        delta = 1
        while len(df) == 0:
            df = bs.query_all_stock(day=datetime.date.today()-datetime.timedelta(delta)).get_data()
            delta += 1

    # 登出baostock
    bs.logout()

    # 股票代码筛选
    codes_df = df[((df['code'] < 'sz.300000') & (df['code'] > 'sh.689000') |
                   (df['code'] < 'sh.688000') & (df['code'] > 'sh.009999'))]

    # 创建数据库引擎对象
    engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306")

    # 如果不存在数据库stock_codes则创建
    engine.execute("create database if not exists stock_codes")

    # 连接stock_codes数据库引擎对象
    db_engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/stock_codes?charset=utf8")

    # 写入MySQL数据库
    codes_df.to_sql('codes', db_engine, if_exists='replace')


get_stock_codes()

?返回股票代码列表的代码如下：

import baostock as bs
import datetime



def get_stock_codes(day=None):
    """
    获取沪深两市的股票代码，剔除掉中小板、创业板、北交所和指数代码，
    :param day: 指定日期,“YYYY-MM-DD"，默认为空，表示今日。
    :return: 股票代码列表
    """

    # 登录baostock
    bs.login()

    # 获取股票代码
    df = bs.query_all_stock(day=day).get_data()

    # 如果数据为空
    if len(df) == 0:

        # 把日期向前推，直到数据不为空，即为历史最近交易日
        delta = 1
        while len(df) == 0:
            df = bs.query_all_stock(day=datetime.date.today()-datetime.timedelta(delta)).get_data()
            delta += 1

    # 登出baostock
    bs.logout()

    # 股票代码筛选
    codes_df = df[((df['code'] < 'sz.300000') & (df['code'] > 'sh.689000') |
                   (df['code'] < 'sh.688000') & (df['code'] > 'sh.009999'))]

    
    return codes_df['code'].to_list()



print(get_stock_codes())