创业板股票如何在python取数

创业板股票在Python取数的方法包括：使用金融数据API、网络爬虫、利用专门的Python库如Tushare等。 其中，使用Tushare库是最方便快捷的方法，因为它提供了丰富的金融数据接口，能够轻松获取创业板股票的各种数据。下面将详细介绍如何使用Tushare获取创业板股票数据。

一、TUSHARE库简介

Tushare是一个开源的Python金融数据接口包，它提供了股票、基金、期货、宏观经济等多个方面的数据。Tushare的数据来源包括但不限于腾讯财经、网易财经、Yahoo Finance等，数据更新频率高，并且使用简单。通过Tushare，我们可以快速获取创业板股票的各类数据。

安装Tushare

在使用Tushare之前，首先需要安装它。可以通过pip进行安装：

pip install tushare

获取Tushare的Token

为了使用Tushare的API，需要先到Tushare的官方网站注册一个账号，并申请一个API Token。注册完成并登录后，在“用户中心”中可以看到自己的Token。将这个Token保存下来，后续代码中需要用到。

二、获取创业板股票列表

在获取创业板股票的具体数据之前，首先需要获取创业板股票的列表。在Tushare中，可以使用pro.stock_basic接口来获取股票列表，并通过市场类型参数过滤出创业板的股票。

import tushare as ts
设置Tushare的Token
ts.set_token('your_token_here')
pro = ts.pro_api()
获取创业板股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
过滤创业板股票
gem_stock_list = stock_list[stock_list['ts_code'].str.startswith('300')]
print(gem_stock_list)

在上述代码中，exchange='SZSE'表示深圳证券交易所，list_status='L'表示上市状态，ts_code是股票代码，通过过滤股票代码以“300”开头的股票，我们可以获取创业板的股票列表。

三、获取创业板股票的历史行情数据

有了创业板股票的列表之后，就可以进一步获取每只股票的历史行情数据。Tushare提供了pro.daily接口来获取股票的日线行情数据。

import tushare as ts
import pandas as pd
设置Tushare的Token
ts.set_token('your_token_here')
pro = ts.pro_api()
获取创业板股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
gem_stock_list = stock_list[stock_list['ts_code'].str.startswith('300')]
获取创业板股票的历史行情数据
def get_history_data(ts_code, start_date, end_date):
    df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
    return df
示例：获取某只创业板股票的历史行情数据
history_data = get_history_data('300001.SZ', '20220101', '20221001')
print(history_data)

在上述代码中，通过pro.daily接口，我们可以获取指定股票在指定时间段内的日线行情数据。参数ts_code是股票代码，start_date和end_date分别是起始和结束日期，格式为YYYYMMDD。

四、获取创业板股票的财务数据

除了历史行情数据外，Tushare还提供了丰富的财务数据接口。通过pro.fina_indicator接口，我们可以获取创业板股票的财务指标数据。

import tushare as ts
import pandas as pd
设置Tushare的Token
ts.set_token('your_token_here')
pro = ts.pro_api()
获取创业板股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
gem_stock_list = stock_list[stock_list['ts_code'].str.startswith('300')]
获取创业板股票的财务指标数据
def get_fina_data(ts_code, start_date, end_date):
    df = pro.fina_indicator(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
    return df
示例：获取某只创业板股票的财务指标数据
fina_data = get_fina_data('300001.SZ', '20210101', '20211231')
print(fina_data)

在上述代码中，通过pro.fina_indicator接口，我们可以获取指定股票在指定时间段内的财务指标数据。参数ts_code是股票代码，start_date和end_date分别是起始和结束日期，格式为YYYYMMDD。

五、获取创业板股票的实时行情数据

对于一些需要实时数据的应用，Tushare也提供了实时行情数据接口。通过pro.query接口，我们可以获取指定股票的实时行情数据。

import tushare as ts
设置Tushare的Token
ts.set_token('your_token_here')
pro = ts.pro_api()
获取创业板股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
gem_stock_list = stock_list[stock_list['ts_code'].str.startswith('300')]
获取创业板股票的实时行情数据
def get_realtime_data(ts_code):
    df = pro.query('stock_vip', ts_code=ts_code)
    return df
示例：获取某只创业板股票的实时行情数据
realtime_data = get_realtime_data('300001.SZ')
print(realtime_data)

在上述代码中，通过pro.query接口，我们可以获取指定股票的实时行情数据。参数ts_code是股票代码。

六、创业板股票数据的可视化

获取创业板股票的数据后，可以通过一些可视化工具对数据进行分析和展示。Python中常用的可视化库有Matplotlib、Seaborn等。

import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt
设置Tushare的Token
ts.set_token('your_token_here')
pro = ts.pro_api()
获取创业板股票的历史行情数据
def get_history_data(ts_code, start_date, end_date):
    df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
    return df
示例：获取某只创业板股票的历史行情数据
history_data = get_history_data('300001.SZ', '20220101', '20221001')
可视化股票收盘价
plt.plot(history_data['trade_date'], history_data['close'])
plt.xlabel('Trade Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.title('Stock Closing Price')
plt.show()

在上述代码中，通过Matplotlib库，我们可以对获取的股票历史行情数据进行可视化，绘制股票收盘价的折线图。

七、总结

通过以上步骤，我们可以了解到如何在Python中获取创业板股票的数据。首先，通过安装和配置Tushare库，可以方便地获取创业板股票的列表、历史行情数据、财务数据、实时行情数据等。其次，通过数据的可视化，可以更直观地分析和展示股票数据。

在实际应用中，可以根据具体需求，进一步扩展和优化数据获取和分析的流程。例如，可以结合机器学习算法，对股票数据进行预测和分析；可以通过数据库存储和管理股票数据，提升数据处理效率；可以结合其他数据源，进行多维度的数据分析和挖掘。总之，Python结合Tushare库，为我们提供了强大而灵活的金融数据获取和分析工具，能够满足各种不同场景下的需求。