目標：在中國的股票市場上盈利，每周都有單個股票盈利2%，月總盈利超過2%

計劃實現方式：Pycharm + Anaconda3 + Python3 + Django + AKShare + MongoDB

目前采用的實現方式：Pycharm + Anaconda3 + Python3 + Flask + AKShare

以后可能會用到 ：MongoDB ， SQLAlchemy ，baostock ，Tushare

機器學習 會在以后的實踐中逐步用到。

實現方式

上一篇文章寫了采集的方法。本篇文章包含完整代碼和調用代碼。

采用后臺執行的方式。

gupiao.py 如下：

import akshare as ak
import threading
import datetime
import os
from threading import Thread


def get_start():
    start_stock_daily()


# 這里就是核心了，調用這部分就會自動下載 深圳A股 的所有股票的歷史記錄
def start_stock_daily(indicator="A股列表", folder="sz_a", prefix="sz"):
    file_path = "D:/work/data/" + folder + "/"
    file_path_name = get_sz_a(file_path, indicator)
    print(file_path_name)
    num = 0
    with open(file_path_name, "r", encoding='UTF-8') as stock_lines:
        for stock_line in stock_lines.readlines():
            num = num + 1
            if num == 1:
                continue
            stock_line_arr = stock_line.split("|")
            symbol = prefix + stock_line_arr[5]
            print("股票信息=" + symbol + "||" + stock_line_arr[6])
            stock_csv = get_stock_daily(file_path, symbol)
            print("stock_csv=" + stock_csv)


# 獲得深圳主板A股列表，每天獲取一次不重復獲取
# file_path 需要全路徑，以 | 進行間隔
# indicator 可選參數 "A股列表", "B股列表", "AB股列表", "上市公司列表", "主板", "中小企業板", "創業板"
def get_sz_a(file_path, indicator="A股列表"):
    today = datetime.datetime.today()
    file_name = "sz_a_" + today.strftime('%Y%m%d') + ".csv"
    if not os.path.exists(file_path):  # 如果路徑不存在則創建
        os.makedirs(file_path)
    if os.path.exists(file_path + file_name):
        print("今日已經獲取無需再次獲取，" + today.strftime('%Y%m%d'))
        return file_path + file_name
    stock_info_sz_df = ak.stock_info_sz_name_code(indicator=indicator)
    stock_info_sz_df.to_csv(file_path + file_name, sep="|")
    print('獲取深圳主板A股列表并存儲為CSV！' + today.strftime('%Y%m%d'))
    return file_path + file_name


# 根據股票代碼獲取股票歷史數據
# symbol 股票代碼 需要前綴 sh 上海  sz 深圳，例如：sz300846
def get_stock_daily(file_path, symbol):
    stock_zh_a_daily_hfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=symbol)  # 返回不復權的數據
    file_name = symbol + '.csv'
    stock_zh_a_daily_hfq_df.to_csv(file_path + file_name)
    return file_path + file_name

調用下載的部分，注意命名我隨便寫的，請根據情況自己修改，App.py 如下：

from flask import Flask
import akshare as ak
import gupiao
import datetime
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

executor = ThreadPoolExecutor(2)

app = Flask(__name__)

@app.route('/test_thread')
def test_thread():
    executor.submit(gupiao.get_start)
    return "thread is running at  background !!!"


if __name__ == '__main__':
    app.run()

使用 Flask 框架，生成一個項目，然后創建一個gupiao.py 在 app.py 中調用，然后運行項目。

在瀏覽器里面訪問 http://127.0.0.1:5000/test_thread

就能在后臺看到如圖的畫面，整個深圳A股的下載時間大約在2個小時到3個小時。

股票歷史數據

下載到本地如圖

股票歷史數據

爬取數據部分就完成了，之后就是篩選了。