tushare 下载股票行情数据,复权处理100万行需要10分钟,请教如何优化。 [问题点数:20分]

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基于tushare获取股票历史行情数据包括后复权和未复权的_导入数据
本文采用<em>tushare</em>接口,感谢<em>tushare</em>的作者们无私的劳动:http://<em>tushare</em>.org/classifying.html 由于本文<em>数据</em>库连接使用的是mysql-python驱动包,而mysqldb只支持Python2,所以在安装anaconda的时候建议<em>下载</em>anaconda2,对于mysql-Python网络上大多是32位版本的不适合64位系统,但是的确是有64位的版本,建议安装
用Python从新浪下载A股复权因子信息
最近在对日线进行分析回测时,<em>需要</em>用到股票的<em>复权</em>因子,因为TuShare的<em>复权</em>因子并没有提供公开调用API,这里考虑从Sina<em>下载</em>并解析。 主要参考了这篇文章:用Python从sina<em>下载</em><em>复权</em>因子   新浪财经的<em>复权</em>因子<em>数据</em>例子,例如600000股票2017年第一季度<em>复权</em>因子在这里:http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMS_FuQ
复权因子
简单的说,<em>复权</em>因子就是权息修复比例。 介绍有了“<em>复权</em>因子”,计算向前<em>复权</em>价格、向后<em>复权</em>价格、收益率等变得非常轻松了: A)计算向后<em>复权</em>价格:向后<em>复权</em>价格 = 原始价格 * <em>复权</em>因子,如:计算收盘价的向后<em>复权</em>价格,只要将收盘价(sp)乘以同一行中的<em>复权</em>因子(yz)即可。 B)计算向前<em>复权</em>价格:首先,取得当前证券的最大<em>复权</em>因子,然后,将<em>复权</em>因子除以最新<em>复权</em>因子,得到“前<em>复权</em>因子”,最
简述复权的计算
一、概念 1、除权 上市证券发生权益分派、分红、送股、公积金转增股本、配股等情况,交易所会在股权(债权)登记日次一交易日对该证券作除权除息<em>处理</em>,除权除息的基本思想就是股东财富不变原则,即分红事项不应影响股东财富总额。如没有发生除权,即时行情中前收价是前一交易日收盘价;如当日是除权日, 则为除权价。  2、<em>复权</em> 除权后会在K线上留下缺口, <em>复权</em>就是对股价和成交量进行权息修
量化交易者必看:如何获取股票和期货行情数据
量化分析的第一步是取得行情<em>数据</em>,下面归纳了几个提供行情<em>数据</em>的<em>数据</em>源。 万得 官网:http://www.wind.com.cn/ 老牌<em>数据</em>供应商,内容涵盖股票、债券、基金、衍生品、指数、宏观行业。价格较贵,是机构的首选。 微盛数海 官网:http://www.wsbigdata.com/ 提供股票、外汇、黄金、股指、国债期货等多个品种的API接口。与多家知名品牌有合作,是仅次于万得的供应商...
Python 股票历史数据的获取
本文主要讨论的是pytho免费股票<em>数据</em>的获取及<em>处理</em>。国内提供股票<em>数据</em>的接口如sinajs,money.163.com,yahoo,它们提供的API接口不同,每家提供的<em>数据</em>大同小异,可以选择一家的<em>数据</em>来<em>处理</em>。
什么叫前复权。什么叫后复权。什么是不复权
<em>复权</em>就是对股价和成交量进行权息修复,按照股票的实际涨跌绘制股价走势图,并把成交量调整为相同的股本口径。股票除权、除息之后,股价随之产生了变化,但实际成本并没有变化。如:原来20元的股票,十送十之后为10元,但实际还是相当于20元。从K线图上看这个价位看似很低,但很可能就是一个历史高位。  不<em>复权</em>,即不进行前后<em>复权</em>操作。  向前<em>复权</em>(前<em>复权</em>),就是保持现有价位不变,将以前的价格缩减,将除权前的K线向
tushare金融数据
基于<em>tushare</em>的股票预测模型<em>数据</em>准备import <em>tushare</em> as ts import pandas as pd data=ts.get_hist_data('600848') stock_basic=ts.get_stock_basics() stock_basic.head(8) 股票<em>数据</em>stocks=ts.get_hist_data('600848') stocks.head(10
Tushare原学习文档(五 宏观经济数据
import <em>tushare</em>  as ts 1.存款利率 ts.get_deposit_rate() 返回值说明: date :变动日期 deposit_type :存款种类 rate:利率(%) 2.贷款利率 ts.get_loan_rate() 返回值说明: date :执行日期 loan_type :存款种类 ...
R语言-股票数据库(3)-股票日K线信息-前复权-Wind
前文股票历史交易<em>数据</em>是未<em>复权</em>的,在此使用WIND<em>数据</em>库获取<em>复权</em>后价格 安装Rstudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ 安装WIND客户端: WAPI.PE.exe 用户名:略  密码:略 WindR 读取<em>数据</em>通过下面7 个函数实现的。 w.wsd 读取历史序列<em>数据</em>,包括日间的行情<em>数据</em>,基本面<em>数据</em>以及技术<em>数据</em>指标。
获取实时股票行情数据
通过编程语言获取实时<em>股票行情</em><em>数据</em>
计算历史区间的收益率,用前复权还是后复权
http://blog.sina.com.cn/s/blog_15eab6c9b0102w46q.html 后<em>复权</em>和前<em>复权</em>曲线: 后<em>复权</em>曲线(以T0为起点往后<em>复权</em>): A1=95+5=<em>100</em>; B1=120+5=125;(A1B1段向上平移5元) C1=80*2+5=165;(B1C1段放大一倍再向上平移5元) D1=(9
要从Java往数据库某个表中插入100万行数据,要求速度尽量快,方案和优化思路?
1.利用mybatis的foreach拼接动态aql或者在java中写循环拼接,将<em>数据</em>分组拼接成大sql,比如可以每1<em>万行</em><em>数据</em>拼接为一个insert语句,只要连接<em>100</em>0次<em>数据</em>库即可。2.设置mybatis的sqlsession的ExecutorType为batch,如果用Jdbc则用executeBatch.3.去掉表中的非主键索引。4.取消该表自动提交。5.利用多线程异步执行,但每个线程<em>需要</em>加...
Tushare原学习文档(二投资参考数据
转<em>tushare</em>原网址:http://<em>tushare</em>.org/trading.html#id2 import <em>tushare</em> as ts 1.分配预案(每到季报、年报公布的时段,就经常会有上市公司利润分配预案发布,而一些高送转高分红的股票往往会成为市场炒作的热点。及时获取和统计高送转预案的股票是参与热点炒作的关键,TuShare提供了简洁的接口,能返回股票的送转和分红预案情况。) df =...
手动下载股票列表 存入mongodb 并更新名字
#! /usr/bin/python2 # coding=utf-8 import os import csv import pymongo global stocks ''' mongodb 删除<em>数据</em>库 use test; db.dropDatabase(); mongodb删除表 db.mytable.drop(); 清空表 db.mytable.remove({}) ''' cla
[Python 与 炒股] TuShare 使用篇之三
2016年新年第一贴,大年夜搞这个只能说明春晚实在是有点无聊。 在之前的blog里写了一个最简单的例子: http://blog.csdn.net/robertsong2004/article/details/50642655 现在试一下简单的分析,即设定一个策略:以20日线为标准,当前股价低于20日线的时候就卖出,高于20日线的时候就买入。 然后计算一下这个策略的效果。 主要用
【公告】变更!采用动态复权作为回测复权机制
相信最近一些小伙伴可能发现一些问题就是同一个策略回测的结果……好像跟之前不太一样了回测效果貌似没有之前好了是记错了吗?是代码被改了吗?都不是!是我们回测的<em>复权</em>机制改了!什么是<em>复权</em><em>复权</em>就是对股价和成交量进行权息修复,股票的实际价值没有变,只是数量与价格变化了而已。如:原来20元的股票,十送十之后为10元,但实际还是相当于20元。从K线图上看这个价位看似很低,但很可能就是一个历史高位。<em>复权</em>的作用是为了...
研究python学习Tushare财经数据
学习python,研究 Tushare是一个免费、开源的python财经<em>数据</em>接口包 安装:用管理员身份 pip install  panda --sklearn库的机器学习 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一. Sklearn 包含了很多种机器学习的方式: Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimen...
除权、除息、复权、填权、填息、贴权、贴息、含权、含息、前复权、后复权到底什么区别(MD终于明白了&用图解释)
除权、除息、<em>复权</em>、填权、填息、贴权、贴息、含权、含息、前<em>复权</em>、后<em>复权</em>到底谁是谁(MD终于明白了) 最常见常用的是<em>复权</em>,<em>复权</em>相关联的本质事件是为了拆股,原来一股<em>100</em>00块一股,很多人买不起啊,所以拆成<em>100</em>份,那一份<em>100</em>块,很多人就买的起了。 要了解“<em>复权</em>”,就得了解“复”的什么“权”?即“除权”。跟除权一起出现的还有个除息。 除权除息是指上市公司派发给现金股息或红股股息时,将股票市价中...
tushare更新,get_k_data支持分时k线数据,可替代以前的get_hist_data
感谢开发者,感谢开源的世界 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTgzMDk5Ng==&mid=2650833972&idx=1&sn=4de9f9ee81bc8bf85d1e0a4a8f79b0de&chksm=80adb30fb7da3a19817c72ff6f715ee91d6e342eb0402e860e171993bb0293bc4097e2dc
tushare中提取股票交易数据并进行聚类分析
import numpy as np import pandas as pd import <em>tushare</em> as ts import MySQLdb as mdb import matplotlib matplotlib.use(“TkAgg”) import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineColle...
量化交易之如何获取股票历史数据并存为csv文件
    量化研究最大的问题是无法获取大量免费的行情<em>数据</em>。尤其是格式化,可以存为excel的<em>数据</em>。我这里介绍一个网站,BaoStock,既支持直接<em>下载</em>历史<em>数据</em>为csv,也支持用程序<em>下载</em><em>数据</em>并生成csv格式。       网站地址是www.baostock.com,如果要<em>下载</em>历史行情<em>数据</em>,进入首页后,选择“A股行情<em>数据</em>”,就进入了历史行情的页面。然后点击<em>下载</em>,就可以<em>下载</em>实例文件。实例文件是浦发银行的历...
用Python Pandas处理亿级数据
在<em>数据</em>分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的<em>数据</em>根本不够大》指出:只有在超过5TB<em>数据</em>量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志<em>数据</em>,千万级<em>数据</em>已经是关系型<em>数据</em>库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来<em>处理</em><em>数据</em>: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel C
(一)Tushare Pro教程:股票基本数据接口
 一直使用<em>tushare</em>作<em>数据</em>源,这里开个教程大家一起学习。 一、介绍        <em>tushare</em>是一个python股票<em>数据</em>源,现已升级到<em>tushare</em> pro版本,新版本在<em>数据</em>稳定性和获取速率上大幅提升。与wind、东财等收费<em>数据</em>源相比,<em>tushare</em> pro算是金融<em>数据</em>界的良心之作,其为从事金融工程、量化研究等方向的同学们提供了便利。<em>tushare</em> pro还有一点突出的特色就是已经将股票...
Pandas100处理一亿行数据
Python<em>数据</em><em>处理</em>心得--Pandas<em>100</em>秒<em>处理</em>一亿行<em>数据</em> 1. 背景-为啥要用pandas 公司的日常运营<em>数据</em>通过大<em>数据</em>平台(HIVE SQL)通过汇总后,推送给业务部门进行日常分析的<em>数据</em>仍然非常大。从<em>数据</em>量从PB&TB级降到了GB级,一般主要通过Mysql进行存储&聚合分析。 日或周的<em>数据</em>,mysql<em>处理</em>还是可以的。到月<em>数据</em>,超过10GB(1亿行),<em>处理</em>起来就开始吃力,<em>数据</em>吞
Java处理100万行超大Excel文件秒级响应
由于项目<em>需要</em>对大量Excel<em>数据</em>进行输入输出<em>处理</em>,在使用JXL,POI后发现很容易出现OOM,最后在网上找到阿里的开源项目EasyExcel能很快速的读取写入超大Excel文件。经过大量的调试<em>优化</em>,现通过JAVA生成104<em>万行</em>20列的<em>数据</em>并写入到Excel文件的Sheet中只<em>需要</em>70秒的时间。
Python实现股票行情接收
Python实现<em>股票行情</em>接收V001  http://blog.csdn.net/mumuyingfeng/article/details/22887937 Python实现<em>股票行情</em>接收V010  http://blog.csdn.net/mumuyingfeng/article/details/22893727   Python实现<em>股票行情</em>接收V013
如何快速生成2000万行数据
文本三个要求 1,字符串长度为16   2,字符串只能包含大小写字母和数字(随机的) 3,要求生成2000<em>万行</em>的TXT文本 想通过shell完成,不知最快<em>需要</em>多久 生成的部分文本: hISzOp0nkN9d2Amg Ztv3RtSMDXjjxqBa hyGpHQjO7qw0kMEL 1Rbx0t4Rsha8OpI4 QQiZTaLrVO
需要在一个1亿行的大表中,删除1千万行数据。您有什么好的方案。
(内附总结的讨论结果)大DML最佳实践讨论,参与即有机会获赠oracle rac日记一本! http://www.itpub.net/thread-1606484-1-1.html <em>需要</em>在一个1亿行的大表中,删除1千<em>万行</em><em>数据</em>。您有什么好的方案。 需求是在对<em>数据</em>库其他应用影响最小的情况下,以最快的速度完成。操作期间应该注意什么。 如果中途中止了,有无方法再继续。 这种大型操作相信我
老板丢给我60万行的Excel数据,幸亏我会Python,不然就惨了
  一个朋友在某运动品牌公司上班,老板给他布置了一个<em>处理</em>客户订单<em>数据</em>的任务。要求是根据订单时间和客户id判断生成四个新的<em>数据</em>: 1、记录该客户是第几次光顾 2、上一次的日期时间是什么时候 3、与上次订单的间隔时间 4、这是一个existing客户还是一个new客户(见定义) 文件说明: 1、第一列是订单日期和时间(乱序) 2、第二列是客户的id 3、第三列不<em>需要</em>使用 4、6...
股票数据导出分析(一)---数据导入MySQL以及网页表格简单show出来
背景:个人的一点小兴趣,想自己捣鼓一下进行股票<em>数据</em>的分析,于是也就有了这个股票<em>数据</em>导出分析系列总结。 本文章主要是简单的导出大盘<em>数据</em>到MySQL<em>数据</em>库中以及在利用thinkphp框架简单的在网页中show出来。过程1、股票<em>数据</em>接口 简单的查找了一下,有股票<em>数据</em>API接口的主要有通联<em>数据</em>商城、华通、数粮等。个人使用的是Tushare,一个免费、开源的python财经<em>数据</em>接口包,感谢Tushare的
TuShare(2):使用TuShare,抓取股票数据并存储到数据
股票<em>数据</em>比较特殊,<em>需要</em>做<em>数据</em>统计的。都<em>需要</em>一次进行批量查询多个<em>数据</em>,然后进行分析。 所以股票<em>数据</em>不一定要放到<em>数据</em>库中存储。因为一般就两个维度。 那只股票,和那天的股票信息,然后使用模型进行分析预测。 所以<em>数据</em>可以存储为:/data/stock/yyyy/yyyMM/yyyyMMdd.hdf5 存储的<em>数据</em>是hdf5: Hierarchical Data Format,可以存储不同类型的图像和数码<em>数据</em>的文件格式
量化交易之如何获取股票历史估值数据并存为csv
    量化研究尤其是进行基于价值投资的量化研究,<em>需要</em>上市公司的历史估值<em>数据</em>,如市盈率PE,市净率PB,或者市销率PS,市现率PCF。而有的人喜欢用exce或者csv文件的格式存放<em>数据</em>并且分析。我这里介绍一个网站,BaoStock,既支持直接<em>下载</em>历史<em>数据</em>为csv,也支持用程序<em>下载</em><em>数据</em>并生成csv格式。      网站地址是www.baostock.com,如果要<em>下载</em>历史估值<em>数据</em>,进入首页后,选择...
使用python处理百万条数据分享(适用于java新手)
1、前言因为负责基础服务,经常<em>需要</em><em>处理</em>一些<em>数据</em>,但是大多时候采用awk以及java程序即可,但是这次突然有百万级<em>数据</em><em>需要</em><em>处理</em>,通过awk无法进行匹配,然后我又采用java来<em>处理</em>,文件一分为8同时开启8个线程并发<em>处理</em>,但是依然<em>处理</em>很慢,<em>处理</em>时长起码在1天+所以无法忍受这样的<em>处理</em>速度就采用python来<em>处理</em>,结果速度有了质的提升,大约<em>处理</em>时间为1个小时多一点,这个时间可以接受,后续可能继续采用大<em>数据</em>思...
除权除息和复权复息的内容总结
除权1、进行股权登记后,股票将要除权除息,也就是将股票中含有的分红权利予以解除。除权除息都在股权登记日的收盘后进行。除权之后再购买股票的股东将不再享有分红派息的权利。2、因为在开盘前拥有股票是含权的,而收盘后的次日其交易的股票将不再参加利润分配,所以除权除息价实际上是将股权登记日的收盘价予以变换。这样,除息价就是登记日收盘价减去每股股票应分得的现金红利。对于除权,股权登记日的收盘价格除去所含有的股...
一组Tushare获取行情数据实例
使用<em>tushare</em>库获取历史行情并做曲线
数据】【自动化交易】Python获取中国股市行情和指数
【<em>数据</em>】【自动化交易】Python获取中国股市行情和指数 一般来说获取股市行情和指数都是<em>需要</em>付费的,并且这些<em>数据</em>你根本无法导出,比如早年看我妈他们炒股用的大富翁等软件。不过现在可以用诸如腾讯、新浪财经等的网页<em>数据</em>,不过顶多是1s级的,不过免费。所以思路就是使用爬虫扒取。 爬虫也不<em>需要</em>你自己写,这里介绍几种易用的<em>数据</em>lib: Tushare: 内核并非爬虫,好像是C++写的,文档比较老了。印象...
python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据
5行代码实现1秒以内获取一次所有股票的实时分笔<em>数据</em>
利用python处理两千万条数据的一些经验(仅供自己记录)
5.3老板交给我一个任务,简单<em>处理</em>一些<em>数据</em>,三个CSV文件,每个都是2.3G大小,以下是要求看着觉得很easy,兴冲冲地去搞了,当时还是用的notepad++写python代码,对于python来说,表里面的要求利用分片,替换等都可以完成,只剩下最后的滤重比较麻烦,想来想去,用了最笨的方法,遍历,还是两重的,时间复杂度瞬间飙到了n平方,代码跑了一晚上,还没跑出结果,于是放弃这个蠢办法,查了查<em>数据</em>清...
tushare pro使用方法
注册获取token,邀请朋友获得300以上积分 import <em>tushare</em> as ts ts.set_token(token) pro = ts.pro_api()
Python 实现终端实时获取股票价格
GitHub 里老早之前就 Star 了 felixglow/Stock 这个项目,原作者 felixglow。昨天晚上又想起这个来,于是今儿早上就拿出来看——我对其中相当多的部分都不熟悉,有些还是第一次了解。在这里将我的理解记录下来,其中的错谬之处,还望各位大神指正。 实现效果 实现思路 在 README,作者这样写道: 通过调用新浪股票API,实时查询股
panadas.io.data 已失效,用pandas_datareader.data包替代,有效从yahoo财经得到股票历史价格
pandas_datareader.data
历年沪深A股、香港H股票数据导入和实时数据更新展示
把以CSV文件格式保存的历年历年沪深A股、香港H股票<em>数据</em>导入<em>数据</em>库,如沪深每日财务<em>数据</em>、沪深板块分类<em>数据</em>、沪深历年十大股东变迁<em>数据</em>、港股实时5分钟<em>数据</em>统计等,并且<em>需要</em>从供应商接口实时采集最新股票价格、成交信息并展示给投资者。 文件<em>数据</em>大、种类多,部分<em>数据</em>格式、日期的转换。实时<em>数据</em>更新要求响应快,采集程序<em>需要</em>高效可靠。 【代码举例】
爬虫爬取股票数据
import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import re def getHTMLText(url): try: user_agent = '自己的浏览器头部信息' headers = {'User-Agent': user_agent} r = reque
tushare之将所有股票日线数据导入mysql数据库----获取股票数据
  import time import <em>tushare</em> def get_stock_list(): # 获取正常上市交易的股票列表,主要用股票代码 data = <em>tushare</em>.get_stock_basics() # 返回一个<em>数据</em>对象,索引列就是股票代码 return data.index def get_stock_hist_data(code, st...
python各种模块的安装
openpyxl<em>处理</em>Excel文档的模块 首先,<em>需要</em>安装pip。 https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads  这里是<em>下载</em>地址 <em>下载</em>source,解压,然后cmd,执行 : python setup.py install 安装pip。 pip安装结束后,把python的安装路径添加到环境变量path中,例如C:\python
一个100数据(MYSQL)的网站,目前访问速度慢,如果让你优化,你会从哪些方面进行考虑,谈谈你的思路
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或   2、对查询进行<em>优化</em>,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。   3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:      select id from t where num is null      可以在num
读取股票数据存储到本地MySQL数据库(一)
主要有三个步骤:(1)从东方财富上爬虫读取到所有股票的codelist;(2)从凤凰网的api获取到某只股票历史上所有<em>数据</em>,开盘收盘价,成交量,成交金额,ma均线价格等<em>数据</em>;(3)通过pymysql将获取到的<em>数据</em>存储到本地。 第一个步骤的实现,从EAST_MONEY_URL = 'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'处获取stocklist。主要使
股票数据抓取接口文章转载
http://blog.csdn.net/xp5xp6/article/details/53121481 http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2127818045_10_1.html 最近在做股票分析系统,<em>数据</em>获取源头成了一大问题,经过仔细的研究发现了很多获取办法,这里整理一下,方便后来者使用。 获取股票<em>数据</em>的源头主要有
Python股票处理之七_数据库存储
1.      说明 股票<em>数据</em>无需每次都从网上<em>下载</em>,像日线级别的历史<em>数据</em>会常常用到,使用多线程<em>下载</em>一般也<em>需要</em>几个小时,最好存储到本地,除了已有的特征值,还有清洗后的<em>数据</em>,和计算出的新特征值,以及与其它程序共享<em>数据</em>的<em>需要</em>。相对于<em>数据</em>文件,使用<em>数据</em>库更合适。 本文介绍pandas(<em>数据</em>结构支持)通过sqlalchemy与<em>数据</em>库连接,存储<em>tushare</em><em>下载</em>的日线<em>数据</em>,用一套代码操作不同<em>数据</em>库(mys
绝不挑战数据库极限:插入1000万行记录要花5秒
前几天看了一篇挑战<em>数据</em>极限的文章:号称<em>100</em>万条记录仅用4秒。我还是忍不住,用VFP来插入<em>100</em>万条记录。什么<em>优化</em>都不用,结果不到1秒表名:t1字段名:f1 整型运行环境:联想R60程序:SET TALK OFFthisform.label1.Caption=TTOC(DATETIME())_selectt1FOR i=1 TO <em>100</em>0000APPEND BLANKreplace f1 WI
如何提高sql查询100万条数据count(*)汇总的速度
SELECT o.name AS "Table Name", i.rowcnt AS "Row Count" FROM sysobjects o, sysindexes i WHERE i.id = o.id AND i.indid IN(0,1) AND o.xtype = 'u' --只统计用户表 AND o.name <> 'sysdiagrams' ORDER BY i.rowcnt DE
Python用tushare库获取股票数据批量存入mysql成功
之前用了很多方法无法批量存入mysql中,现在这个方法可以了 首先你<em>需要</em>安装<em>tushare</em>,现在最新版本是1.2.15 2018/10/15 如果之前没有安装,请用“开始-所有程序-附件-命令提示符”下输入pip install <em>tushare</em> 如果之前安装过,请升级pip install <em>tushare</em> --upgrade 当然在安装<em>tushare</em>时,会自动安装一些其它库,如果在python下提...
利用poi导出excel100万行数据不会内存溢出
org.apache.poi poi-ooxml 3.10-FINAL 利用3.10-FINAL版本的poi,导出逻辑主要在FileDownloadUtils的createExcelFile方法
经理要我把五百万条数据全部导入Excel!还好有Python!不然等死
xcel是坐着电脑前百分之九十九的人都会不用的办公软件,东西少还好说,那样存入表格也简单,但是当你的<em>数据</em>达到几万几十万,几百万那就恐怖了,如果全靠手动,那么你至少要连上一个月的班了,不能停息的那种!可见这时候就考虑到技术方面的能力了,很多东西都可以自动实现,如果手动的话,真不知道搞到何年何月了,耗时不说,关键没有什么意义!好了回归正题,手把手教你<em>如何</em>利用Python来操作Excel!进群:1252...
从万得下载A股数据保存到mongodb
from WindPy import * import pandas as pd import pymongo import datetime,time import os #获取股票代码 daima2=pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/daima2.xlsx') daima2.columns=['code_name'] symbols=[
keras量化分析之路(1)--获取历史交易数据
<em>tushare</em>提供方法,方便获取某只股票的历史交易<em>数据</em> 方法名称:get_hist_data 1。获取某只股票全部交易<em>数据</em> import <em>tushare</em> as ts ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线<em>数据</em> 输出结果: 是一个DataFrame结构的<em>数据</em>,index就是交易日期,也就是每个交易日 共有15列;说明如下: date:日期 —...
c++程序大数据处理性能优化
1. 现在<em>处理</em>的程序为每秒钟<em>处理</em>20w条<em>数据</em>,甚至更多,加快<em>处理</em>速度,总结了一些经验,记录下来程序的<em>数据</em>结构里面尽量避免string,map这样的<em>数据</em>结构,因为string虽然不用自己管理指针,但是在构造和析构的时候很费资源,还有在执行c_str()的时候要new出一块内存来,这样的频繁执行的程序块中,会非常费时间。map在插入的时候,因为要保持rbtree的平衡结...
web级mysql颠覆性学习笔记--在Mysql中灌入100万条数据
平时学习以及做实际项目的时候,很少会关心<em>数据</em>量大不大,使用什么引擎对性能影响大不大,这无疑是在过河摸石头一样,一旦到深的地方,就陷进去,无法起身了,为了能够在过河的时候,摸到大而平的石头,以下是大<em>数据</em>尝试过程。 环境:操作系统:centos6.5 mysql5.7 软件:navicat centos yum 安装mysql教程:https://dev.mysql.com/doc/mysql-
关于批量插入数据之我见(100万级别的数据,mysql)
<em>100</em>万<em>数据</em>的插入操作
百万数据excel导出打包下载
前端框架easyUI,后端java,使用poi导出<em>数据</em>暂存到服务器,然后打包<em>下载</em> 1,前端请求js $$.openProcessingDialog(); //打开等待动画 $.ajax({ type: &amp;quot;POST&amp;quot;,dataType: &amp;quot;JSON&amp;quot;, url:exportUrl, data: {search_condition:JS...
写了100万行代码的程序员?
今天在社群上闲逛,突然发现一个十分有趣的帖子,《写了<em>100</em>W行的代码是啥感觉?》看完之后就头皮一阵发麻,让我写一<em>万行</em>的代码?!are you kidding me?我估计...
商品期货日K线历史数据
所有商品期货2017年6月6日前的日K线历史<em>数据</em>库。<em>数据</em>格式为:日期,品种代码,开盘价,最高价,最低价,收盘价,成交量。示例如下: 568 2017-04-28 CF709 16060 16075 15820 15875 218966 569 2017-05-02 CF709 15950 16030 15910 15965 93702 570 2017-05-03 CF709 15950 16185 15875 16120 229006 571 2017-05-04 CF709 16090 16225 16005 16155 263402 572 2017-05-05 CF709 16200 16200 15815 15815 294964 573 2017-05-08 CF709 15830 15875 15450 15500 391836 574 2017-05-09 CF709 15470 15595 15455 15515 117708 575 2017-05-10 CF709 15530 15670 15390 15515 194718 576 2017-05-11 CF709 15535 15570 15380 15495 164256 577 2017-05-12 CF709 15510 15780 15450 15780 217252 578 2017-05-15 CF709 15960 16290 15925 16230 531666 579 2017-05-16 CF709 16485 16540 16055 16190 499380 580 2017-05-17 CF709 16140 16205 15955 16140 268684 581 2017-05-18 CF709 16130 16250 15735 15735 342072 582 2017-05-19 CF709 15700 15950 15700 15810 186728 583 2017-05-22 CF709 15780 15995 15675 15680 242884 584 2017-05-23 CF709 15700 15780 15635 15715 161592 585 2017-05-24 CF709 15655 15905 15615 15905 214698 586 2017-05-25 CF709 15900 15950 15700 15830 172548 587 2017-05-26 CF709 15830 15890 15645 15705 173740 588 2017-05-31 CF709 15665 15735 15430 15440 159782 589 2017-06-01 CF709 15430 15575 15255 15290 217272 590 2017-06-02 CF709 15330 15550 15330 15385 155852 591 2017-06-05 CF709 15375 15465 15195 15325 216616
如何1000万条记录中快速检索? 数据追踪
一些大规模的系统,如人口系统的<em>数据</em>甚至超过了<em>100</em>0万条,可谓海量。那么,<em>如何</em>实现快速地从这些超大容量的<em>数据</em>库中提取<em>数据</em>(查询)、分析、统计以及提取<em>数据</em>后进行<em>数据</em>分页已成为各地系统管理员和<em>数据</em>库管理员亟待解决的难题。 在以下的文章中,我将以“办公自动化”系统为例,探讨<em>如何</em>在有着<em>100</em>0万条<em>数据</em>的MS SQL SERVER<em>数据</em>库中实现快速的<em>数据</em>提取和<em>数据</em>分页。以下代码说明了我们实例中<em>数据</em>库的“红头
获取股票数据(保存为csv文件)
import <em>tushare</em> as ts import oscode=input('股票代码:') start=input('开始日期,格式YYYY-MM-DD:') end=input('结束日期,格式YYYY-MM-DD:') os.makedirs(r'%s/k线<em>数据</em>'%code) os.makedirs(r'%s/<em>复权</em><em>数据</em>'%code)#历史行情<em>数据</em> #k线<em>数据</em> ts.get_hist_da
Python获取国内股票数据
1.      安装支持库 $ pip install panda $ pip install <em>tushare</em> 2.      说明 Pandas是<em>数据</em>分析工具包 TuShare是国内股票<em>数据</em>抓取工具,除了股票的实时和历史<em>数据</em>,还有基本面<em>数据</em>,加上自然语言<em>处理</em>(比如情绪分析),或者机器学习,就比较有趣了。 3.      程序 1)       代码 import <em>tushare</em>
mybatis百万数据写入数据库分页优化分批处理java代码实现
场景描述: 现在公司是sqlserver到mysql,要用代码实现初始化的<em>数据</em>搬迁工作,暴露出来初始化接口 问题描述: <em>数据</em>库使用的是mybatis框架,对于有的表,例如97个字段,一百多万条<em>数据</em>,直接就内存溢出了。 解决办法: ① mapper.xml<em>优化</em> 传入类型为list集合,使用foreach来遍历拼接语句 &amp;amp;amp;amp;amp;lt;!-- 插入<em>数据</em>到bpm系统,使用bpm<em>数据</em>源 --&amp;amp;amp;amp;amp;gt; &amp;amp;amp;amp;amp
python量化分系列之---使用tushare获取股票实时分笔数据延时有多大
前几天分享了一段获取所有股票实时<em>数据</em>的代码,有用户积极留言,提出一个非常棒的问题:如果<em>数据</em>本生的延时非常严重,通过代码获取<em>数据</em>再快又有什么用呢?一直以来我也只是直观感觉延时并不是很长,但没有做过详细的统计,今天统计一下通过上一篇文章分享的方法获取的实时<em>数据</em>,究竟延时有多大。今天实验用的<em>数据</em>是今天(2017-12-12)使用服务器脚本获取的实时<em>数据</em>的一部分,一共筛选了268只股票,<em>数据</em>只是这一天中的一
iOS 股票行情优化记录
前言: 项目停工、不更新了;自己<em>优化</em>的模块的还未上线,就夭折了;虽然夭折了,<em>优化</em>过程中的细节 还是值得记录的,对自己这一个月来的<em>优化</em> ,做一个简单记录;在时间的长河中,希望其也可以留下一点痕迹; 项目展示: 性能<em>优化</em>...
tushare获取股票历史数据
我们运用python进行量化分析的时候<em>需要</em>载入证券<em>数据</em>,<em>tushare</em>为我们提供了证券市场<em>数据</em>接口。 <em>tushare</em>是以新浪财经、腾讯财经、上交所<em>数据</em>、深交所<em>数据</em>为基础提供的Python接口。 安装方法为 pip install <em>tushare</em> 也可以到<em>tushare</em>的官网去<em>下载</em>,并且官网上有接口各个调用函数的详细说明 http://<em>tushare</em>.org/index.html#id5
SQL优化处理百万级以上的数据处理
<em>处理</em>百万级以上的<em>数据</em>提高查询速度的方法:  1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或  2.对查询进行<em>优化</em>,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。  3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:      select id from t where nu
数据量上100万以上的时候,大家如何考虑缓存等性能问题
当<em>数据</em>量上<em>100</em>万以上的时候,大家<em>如何</em>考虑缓存等性能问题, <em>如何</em><em>优化</em>呢?
java导出100万以上excel大数据样例
java导出excel大<em>数据</em>,由于excel本身sheet页存储条数的限制,方案一般有:1、导出多个excel,然后将多个excel压缩为zip包,导出;2、导出可以通过excel打开的文本文件;3、导出csv文件(简单格式的)。 本样例以导出可以打开为excel的文本文件为例,来实现导出大<em>数据</em>的excel,结合stringtemplate模板引擎库,可以避免内存溢出,提高生成效率,理论上生成<em>100</em><em>万行</em>的<em>数据</em>,用时30-60s。
学会用Python处理Excel文档,万行Excel数据随便解决!
前段时间小编分享了一篇关于<em>处理</em>文档的文章,本来想第二天再发一篇有关于<em>处理</em>Excel的文章,没想到后面忘了,今天特地补上用Python来<em>处理</em>Excel文档。python再用于<em>处理</em><em>数据</em>是非常合适的,所以难免会经常要对excel文档进行读取的操作,网上这方面的资料相对来说比较残缺;因此,搜索了很多资料,总结一下比较全面、有效的关于python<em>处理</em>excel的知识(个人感觉还有待完整)。   <em>下载</em>...
SQL在1秒内插入100万行数字列的语句
本文和大家分享一下在<em>数据</em>库中1秒插入<em>100</em><em>万行</em>数字列,利用Identity快速创建和填充数字表,适用于SQL2000;<em>100</em>万<em>数据</em>10秒内生成完成DBCC DROPCLEANBUFFERS DBCC FREEPROCCACHE declare@beginTimedatetimeset@beginTime=getdate() SELECTTOP<em>100</em>0000IDENTITY(INT,0,1) AS idx INTO dbo.t_Numbers FR
Python财经数据接口包TuShare的使用
TuShare是一个免费、开源的python财经<em>数据</em>接口包。主要实现对股票等金融<em>数据</em>从<em>数据</em>采集、清洗加工到<em>数据</em>存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的<em>数据</em>。 考虑到python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,TuShare返回的绝大部分的<em>数据</em>格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行<em>数据</em>分析
BaoStock:使用python的baostock接口,查询复权因子信息
        证券宝www.baostock.com是一个免费、开源的证券<em>数据</em>平台。        提供大量准确、完整的证券历史行情<em>数据</em>、上市公司财务<em>数据</em>、实时证券行情推送服务等。        通过python API获取证券<em>数据</em>信息,满足量化交易投资者、数量金融爱好者、计量经济从业者<em>数据</em>需求。        本次介绍 接口:获取<em>复权</em>因子信息query_adjust_factor()。    ...
4秒100万条数据导入SQL数据
实际工作中有时候<em>需要</em>把大量<em>数据</em>导入<em>数据</em>库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间。   本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000、SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将<em>100</em>万条<em>数据</em>导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器。感兴趣的朋友可以<em>下载</em>源代码
mysql数据库效率。100万条数据--500万条数据
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的<em>优化</em>显然是重中之重。 1 <em>数据</em>库表建立索引默认规则: (1)最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(&gt;、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果...
C#快速导出Excel文件(3秒可导10万行数据)
C#快速导出Excel文件,3秒可导10<em>万行</em><em>数据</em>
hue解决下载10万行的限制
一、问题描述:通过HUE impala/hive查询后,导出查询结果集最多只有10<em>万行</em>   二、问题原因:Hue默认配置原因,默认现在行数为10<em>万行</em>,列数为<em>100</em>列 注意:应该以hue管理员账户登录,否则看不到配置   三、解决方案:修改hue所在机器的默认配置后,重启hue即可 [root@cdh-001 ~]# find / -name beeswax     查找配置文件所在...
Python 股票历史分笔数据读取
Tushare 是一个免费、开源的python财经<em>数据</em>接口包。主要实现对股票等金融<em>数据</em>从<em>数据</em>采集、清洗加工 到 <em>数据</em>存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的<em>数据</em>,为他们在<em>数据</em>获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。
Linux删除当前日志的前1万行
需求:目前有一台服务器的日志过多,<em>需要</em>删除前<em>100</em>w行。 操作命令如下: 1)删除一个日志的前<em>100</em>0000行日志。 [root@arpapp primetongw]# cat nohup.out |wc -l 5695412 [root@arpapp primetongw]# sed -i '1,<em>100</em>0000d' nohup.out (d命令的意思是删除) [root@arpapp prime...
Python大数据分析——多线程获取沪深股票历史数据
要进行<em>数据</em>分析,得获取<em>数据</em>。对于金融<em>数据</em>,我们有很多获取方式,如雅虎金融,谷歌金融,QuantQuote,EODData,下面列出它们具体的地址:Yahoo Finance - http://finance.yahoo.comGoogle Finance - https://www.google.com/financeQuantQuote - https://www.quantquote.comE...
获取股票交易数据保存至mysql
纯原创和手工码的代码.. 以下简介<em>数据</em>获取的接口、问题和思路 1. 沪深所有上市公司的代码获取     腾讯和新浪的接口都没找到,故使用的<em>tushare</em> package 【<em>tushare</em>的安装参考:http://blog.csdn.net/cupedy/article/details/53142688】     code = ts.get_today_all()['code'] 2. 股
股票数据API整理
最近在做股票分析系统,<em>数据</em>获取源头成了一大问题,经过仔细的研究发现了很多获取办法,这里整理一下,方便后来者使用。 获取股票<em>数据</em>的源头主要有:<em>数据</em>超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。 <em>数据</em>超市 2016年5月6日更新。根据最近频繁出现的<em>数据</em>超市,可以无限制获取相关<em>数据</em>,而不再<em>需要</em>使用爬虫等方式获取
读取股票数据存储到本地MySQL数据库(三)
此篇是将上篇获取到的股票<em>数据</em>存储到本地mysql<em>数据</em>库。 mysql是关系型<em>数据</em>库,为Oracle旗下产品,开源免费。首先<em>下载</em>mysql的安装包,安装完成后设置<em>数据</em>库并启动服务,然后可以通过Navicat可视化客户端查看<em>数据</em>库。 通过pymysql模块<em>处理</em>sql语言的执行,基本操作就是先创建一个<em>数据</em>库的连接conn,然后创建cursor对象,cursor对象通过调用execute函数执行sql
导出100万条数据到excel
导出<em>100</em>万条<em>数据</em>到excel 目的<em>数据</em>库中有<em>100</em>万条<em>数据</em>,用java程序导入到excel,所花费的时间 演示 过程eclipse 创建main sqlserver连接<em>数据</em>库程序 TCP/IP连接失败 sqlserver 配置管理器打开tcp/ip连接 excel连接包 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.collections
【python数据分析】苹果公司股票数据分析,数据源免费送
首先我们打开<em>数据</em>之后先了解一下<em>数据</em>有哪些元素。在这个表中,可以看到,第一列是公司名称,第二列是交易日期,第四列是开盘价,之后分别是是最高价,最低价,收盘价,成交量。(<em>数据</em>获取方式看文章末尾) 在这个例子中,将会利用python和numpy库进行苹果公司的股票交易<em>数据</em>的分析。 先读入<em>数据</em>文件: import sys import numpy as np #读入文件 c,v = np.lo...
股票量化分析(3)——matplotlib利用tushare的股票数据画一般图、k线图
前面讲的利用<em>tushare</em>提取股票<em>数据</em>,接下来一步就是利用<em>tushare</em>来提取真正的股票<em>数据</em>,然后用IPython来生成图标。这里以平安银行的股票为例:时间跨度为2015.11.01~2015.12.31 先贴代码:import matplotlibimport <em>tushare</em> as tsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfig=p
利用tushare数据源获取上证50每日开盘价并存入Excel
import datetime import xlwt; import xlrd; import xlsxwriter from xlrd import open_workbook import numpy as np import <em>tushare</em> as ts symbol_dict=ts.get_sz50s() workbook = xlsxwriter.Workbo
如何读取超大文本文件
要使用超大的文本文件进行业务<em>处理</em>,有近10M大小,超过17<em>万行</em>, 1.<em>如何</em>才能读取超过17<em>万行</em>的文本文件,2.<em>如何</em>把它每2000个分成1个小文本文件看来所谓的行,就是记录。数组的上限似乎可以大于17万。可不一定全部读入,打开文件后,按记录要求只读入游泳的,就简单多了。还可以考虑,使用ado技术,把文本文件作为<em>数据</em>库<em>处理</em>。分割文件,在我看来是“得不偿失”的做法。
获取股票历史区间价格、涨跌接口
接口地址http://q.stock.sohu.com/hisHq?code=cn_601058&amp;amp;start=20180501&amp;amp;end=20180520&amp;amp;stat=1&amp;amp;order=D&amp;amp;period=d&amp;amp;callback=historySearchHandler&amp;amp;rt=jsonp参数说明1. code=cn_601058 股票代码2. star...
股票期货量化数据文档大全,覆盖国内6大交易所的历史数据和实时行情
一、基础<em>数据</em>目前掘金支持上交所, 深交所的股票, 中金所, 上期所, 大商所, 郑商所的期货, 交易标的查询.可使用 get_instrumentinfos 查询交易标的的基本信息, 基本信息包含 代码, 名称, 上市日期, 退市日期.可使用 get_instruments 查询最新交易标的信息,有基本<em>数据</em>及最新日频<em>数据</em>可使用 get_history_instruments 查询交易标的历史信息,...
下载股票的历史日交易数据并存入数据库——基于tushare
https://www.jianshu.com/p/81cc8daea0eb   <em>tushare</em>是一个非常神奇的Python模块包,基于新浪的API,可提供并不限于股票的历史<em>数据</em>。 <em>数据</em>库选用的是sqlite3,单文件,轻量化,不<em>需要</em>配置。 以下是完整代码,且使用的是多线程的方式。此处提到的多线程的方法可以参考Python黑魔法,一行实现并行化这篇文章,讲的很好。 准备工作 imp...
腾讯股票接口、和讯网股票接口、新浪股票接口、雪球股票数据、网易股票数据
腾讯股票接口: 分时图 http://data.gtimg.cn/flashdata/hushen/minute/sz000001.js?maxage=110&amp;amp;0.28163905744440854 五天分时图 http://data.gtimg.cn/flashdata/hushen/4day/sz/sz000002.js?maxage=43200&amp;amp;visitDstTim...
Java实现百万行数据分批量导入Excel的优化方案
1》场景  项目中<em>需要</em>从<em>数据</em>库中导出<em>100</em><em>万行</em><em>数据</em>,以excel形式<em>下载</em>并且只要一张sheet(打开这么大文件有多慢另说,呵呵)。ps:xlsx最大容纳1048576行 ,csv最大容纳1048576行,xls最大容纳65536行,但是存放相同的<em>数据</em>量 文件大小排序:xls&amp;gt;csv&amp;gt;xlsx ;xls是biff8的二进制文件,就是个B+树而xlsx是 xml的zip压缩文件。2》常规做...
100万条数据库只要1s,备用
1.关于SQL查询效率,<em>100</em>w<em>数据</em>,查询只要1秒,与您分享:机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003<em>数据</em>库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能SQL查询效率 step by step-- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary
使用TuShare下载历史逐笔成交数据并生成1分钟线
使用如下代码从TuShare<em>下载</em>沪深300每只股票的历史成交记录并按股票、日期保存到本地。主要是为了以后查询方便快速。 import numpy as np import pandas as pd import <em>tushare</em> as ts import datetime import time import <em>tushare</em> as ts import os data_dir = 'D:\\pyt
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我们是很有底线的