PythonStock（36）股票系统：解决历史数据问题，使用 ak.stock_zh_a_hist 获得历史相关数据，发现AK又更新到了v1.1.1版本，更新获得历史数据代码。

忘是亡心i 2022-09-11 00:15 6阅读 0赞

### 目录 ###

*  前言
 *  1，关于历史数据接口问题
 *  2，使用help 查看函数
 *  3，总结

# 前言 #

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使用Python开发一个web股票项目。  
【github项目地址】：  
[https://github.com/pythonstock/stock][https_github.com_pythonstock_stock]  
【知乎专栏地址】：  
[https://zhuanlan.zhihu.com/pythonstock][https_zhuanlan.zhihu.com_pythonstock]  
【docker hub地址下载】：  
[https://hub.docker.com/r/pythonstock/pythonstock][https_hub.docker.com_r_pythonstock_pythonstock]  
【相关stock资料分类】：  
[http://blog.csdn.net/freewebsys/article/category/7076584][http_blog.csdn.net_freewebsys_article_category_7076584]  
主要使用开发语言是python。  
使用的lib库是pandas，tushare，TensorFlow，tornado等。

本文的原文连接是: [https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/108191889][https_blog.csdn.net_freewebsys_article_details_108191889]

# 1，关于历史数据接口问题 #

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因为要迁移 tushare 到 akShare 涉及到的函数都需要修改下，  
历史数据的获得使用 stock\_zh\_a\_hist 因 ak 更新频繁，所以最新的代码参数使用 help 来解决问题。

# 2，使用help 查看函数 #

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import akshare as ak
    >>> help(ak.stock_zh_a_hist)
    Help on function stock_zh_a_hist in module akshare.stock_feature.stock_em_hist:
    
    stock_zh_a_hist(symbol: str = '000001', start_date: str = '19700101', end_date: str = '22220101', adjust: str = '') -> pandas.core.frame.DataFrame
        东方财富网-行情首页-上证 A 股-每日行情
        http://quote.eastmoney.com/concept/sh603777.html?from=classic
        :param symbol: 股票代码
        :type symbol: str
        :param start_date: 开始日期
        :type start_date: str
        :param end_date: 结束日期
        :type end_date: str
        :param adjust: choice of {
        "qfq": "1", "hfq": "2", "": "不复权"}
        :type adjust: str
        :return: 每日行情
        :rtype: pandas.DataFrame

因为在代码调用的过程中，发现稳定中有 period: str = ‘daily’ 参数，可能是版本没有更新造成的。我这里报参数错误。默认是按照日期维度查询的。问题不大。

历史数据的计算每天往回计算 3 个月的数据。

# 增加读取股票缓存方法。加快处理速度。
    def get_hist_data_cache(code, date_start, date_end):
        cache_dir = bash_stock_tmp % (date_end[0:7], date_end)
        # 如果没有文件夹创建一个。月文件夹和日文件夹。方便删除。
        # print("cache_dir:", cache_dir)
        if not os.path.exists(cache_dir):
            os.makedirs(cache_dir)
        cache_file = cache_dir + "%s^%s.gzip.pickle" % (date_end, code)
        # 如果缓存存在就直接返回缓存数据。压缩方式。
        if os.path.isfile(cache_file):
            print("######### read from cache #########", cache_file)
            return pd.read_pickle(cache_file, compression="gzip")
        else:
            print("######### get data, write cache #########", code, date_start, date_end)
            stock = ak.stock_zh_a_hist(symbol= code, start_date=date_start, end_date=date_end, adjust="")
            stock.columns = ['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount', 'amplitude', 'quote_change',
                             'ups_downs', 'turnover']
            if stock is None:
                return None
            stock = stock.sort_index(0)  # 将数据按照日期排序下。
            print(stock)
            stock.to_pickle(cache_file, compression="gzip")
            return stock

并且根据 code 进行相关的数据缓存，减少服务器请求次数。加快运算。  
即使这样，也需要些时间20 多分钟，才可以把股票的全部数据进行缓存下。  
然后在进行计算。  
虽然这个函数叫上证a股数据，但是实际上啥股票历史数据都可以查询。

# 3，总结 #

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差不多把相关的 tuShare的代码，都替换成了 akShare 的相关代码了。  
但是akShare的数据资料接口实在是太多了，也太厉害了。这边只是找了几个基础的数据做股票运算，其他数据后续再研究。  
等全部都修改好了，发布一个2.0 的版本。

本文的原文连接是:  
[https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/81665552][https_blog.csdn.net_freewebsys_article_details_81665552]

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[https_zhuanlan.zhihu.com_pythonstock]: https://zhuanlan.zhihu.com/pythonstock
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[http_blog.csdn.net_freewebsys_article_category_7076584]: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/category/7076584
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