tushare是一个开放的，免费的金融数据平台,包含沪深股票数据，指数数据，基金数据，期货数据，期权数据，债券数据，外汇数据，港股数据，行业经济数据，宏观经济数据以及新闻快讯等特色数据。其中以沪深股票数据最为丰富，包含了有：
基本包含了沪深股票全部常用数据。
tushare 目前提供了四种获取数据的方式，分别为 http, Python SDK, Matlab SDK, R SDK。
这里介绍如何用Python SDK获取股票的每日指标数据。
(1)注册tushare用户，获取 token
注册网页链接为 https://tushare.pro/register?reg=285215
注册完成后可以在个人主页的接口TOKEN下看到自己的token
(2)安装 tushare
个人使用的python开发的IDE为 pycharm
pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
tushare依赖了numpy,pandas等一些库，安装完之后可能需要根据报错提示安装对应的库
（4）安装Elasticsearch
pip3 install elasticsearch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（5）调用tushare
这里把调用tushare的函数都封装在了一个文件里面，代码如下
import datetime
import time
import numpy as np
import tushare as ts
ts.set_token('b15148f5ca285bd0e85bbc3f659daefff549ade3bba06fae6a037f03')
pro = ts.pro_api()
# 股票列表
def get_all_stock():
stocks = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,fullname,area,industry,list_date')
return stocks
# 每日指标
def get_daily_basic(share_code, start_date, end_date):
while 1:
try:
df = pro.daily_basic(ts_code=share_code, start_date=start_date, end_date=end_date, timeout=60)
return df
except:
print("get_daily_basic 获取失败，参数为：", share_code, start_date, end_date)
time.sleep(0.5)
stock_basic接口用于获取股票列表，本接口文档网址：https://tushare.pro/document/2?doc_id=25
daily_basic接口用于获取每日指标，网址：https://tushare.pro/document/2?doc_id=32。 这里用一个循环来获取，因为tushare对每分钟调用次数有限制（这也是为啥我要把数据保存到本地）,超过次数限制时会报错，所以我这里用一个except获取异常，等待0.5s后重新再试。
（6）保存到elasticsearch
保存到elasticsearch之前当然需要本机已经启动了elasticsearch。
关于elasticsearch的安装配置见我的另一篇博客https://www.cnblogs.com/betterwgo/p/11240821.html
python 调用 tushare，并将数据保存到elasticsearch的代码如下：
# 每日指标
import configparser
import logging
import numpy as np
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
import stock_parser as parser
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level=logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log_daily_basic.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Start print log")
config = configparser.ConfigParser()
config.read("config.ini")
latest_daily_basic_tscode = config.get("daily", "latest_daily_basic_tscode")
es = Elasticsearch([{'host': '127.0.0.1', 'port': 9200}])
# ts_code str TS股票代码
# trade_date str 交易日期
# close float 当日收盘价
# turnover_rate float 换手率（%）
# turnover_rate_f float 换手率（*流通股）
# volume_ratio float 量比
# pe float 市盈率（总市值/净利润）
# pe_ttm float 市盈率（TTM）
# pb float 市净率（总市值/净资产）
# ps float 市销率
# ps_ttm float 市销率（TTM）
# total_share float 总股本 （万股）
# float_share float 流通股本 （万股）
# free_share float *流通股本 （万）
# total_mv float 总市值 （万元）
# circ_mv float 流通市值（万元）
body = {
"mappings": {
"properties": {
"ts_code": {
"type": "keyword"
},
"trade_date": {
"type": "integer"
},
"close": {
"type": "float"
},
"turnover_rate": {
"type": "float"
},
"turnover_rate_f": {
"type": "float"
},
"volume_ratio": {
"type": "float"
},
"pe": {
"type": "float"
},
"pe_ttm": {
"type": "float"
},
"pb": {
"type": "float"
},
"ps": {
"type": "float"
},
"ps_ttm": {
"type": "float"
},
"total_share": {
"type": "float"
},
"float_share": {
"type": "float"
},
"free_share": {
"type": "float"
},
"total_mv": {
"type": "float"
},
"circ_mv": {
"type": "float"
}
}
}
}
index = 'index_daily_basic'
es.indices.create(index=index, body=body, ignore=400)
def check_float(item, x_name):
x = item[x_name]
if x is None or np.isnan(x):
x = 0.0
logger.info("%s %s %s is None or nan" % (item['ts_code'], item['trade_date'], x_name))
return x
def es_insert_daily_basic(df):
actions = []
for i in range(len(df)):
df_item = df.iloc[i]
tscode = df_item['ts_code']
trade_date = int(df_item['trade_date'])
x = tscode.split('.', 1)
col_name = x[1] + x[0]
_id = col_name + df_item['trade_date']
close = check_float(df_item, 'close')
turnover_rate = check_float(df_item, 'turnover_rate')
turnover_rate_f = check_float(df_item, 'turnover_rate_f')
volume_ratio = check_float(df_item, 'volume_ratio')
pe = check_float(df_item, 'pe')
pe_ttm = check_float(df_item, 'pe_ttm')
pb = check_float(df_item, 'pb')
ps = check_float(df_item, 'ps')
ps_ttm = check_float(df_item, 'ps_ttm')
total_share = check_float(df_item, 'total_share')
float_share = check_float(df_item, 'float_share')
free_share = check_float(df_item, 'free_share')
total_mv = check_float(df_item, 'total_mv')
circ_mv = check_float(df_item, 'circ_mv')
action = {
"_index": index,
"_type": "_doc",
"_id": _id,
"_source": {
"ts_code": ts_code,
"trade_date": trade_date,
"close": close,
"turnover_rate": turnover_rate,
"turnover_rate_f": turnover_rate_f,
"volume_ratio": volume_ratio,
"pe": pe,
"pe_ttm": pe_ttm,
"pb": pb,
"ps": ps,
"ps_ttm": ps_ttm,
"total_share": total_share,
"float_share": float_share,
"free_share": free_share,
"total_mv": total_mv,
"circ_mv": circ_mv
}
}
# 形成一个长度与查询结果数量相等的列表
actions.append(action)
if i % 1000 == 0 or i == (len(df) - 1):
helpers.bulk(client=es, actions=actions)
actions.clear()
actions.clear()
def update_latest_daily_basic_tscode(tscode):
config.set("daily", "latest_daily_basic_tscode", tscode)
# write to file
with open("config.ini", "w+") as f:
config.write(f)
# 更新单只股票
def update_daily_basic(tscode, start_date, end_date):
df = parser.get_daily_basic(tscode, start_date, end_date)
es_insert_daily_basic(df)
return len(df)
if __name__ == "__main__":
# 获取全部上市股票代码
stocks = parser.get_all_stock()
bIn = True
for i in range(len(stocks)):
stock = stocks.iloc[i]
ts_code = stock['ts_code']
if latest_daily_basic_tscode == ts_code:
bIn = False
if not bIn:
count = update_daily_basic(ts_code, '20000101', '')
print(i, ts_code, count)
update_latest_daily_basic_tscode(ts_code)
else:
print(i, ts_code)
这里日志用的logging，没具体研究一股脑全搬上来了，反正我只需要打印个错误日志就行。
然后还用了一个 configparser 来解析 ini 配置文件，config.ini文件中配置如下信息：
[daily] latest_daily_basic_tscode = 000001.SZ
配置文件的目的是再程序中断后重新启动不用从第一个开始，直接从配置文件中的开始。获取股票列表的接口的第一条是 000001.SZ，所以这里初始配置为它，这里其实可以优化一下。
数据保存到elasticsearch用的是 helps中的bulk函数，做批量索引
看一下保存的结果情况：
tushare官方网址为： https://tushare.pro/