如何用python 取所有股票一段时间历史数据

1. 如何用python 取所有股票一段时间历史数据

各种股票软件，例如通达信、同花顺、大智慧，都可以实时查看股票价格和走势，做一些简单的选股和定量分析，但是如果你想做更复杂的分析，例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘，所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库，然后再通过其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析，这样就能实现更多目的了。

2. 哪些公司python大数据

别的不知道，百度肯定有，百度这些年着手人工智能的布局与研发，有了一定的成就，不过你打算学习编程语言的话建议还是先学Java比较好

3. Python 适合大数据量的处理吗

python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。
python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
Python处理数据的优势（不是处理大数据）：
1. 异常快捷的开发速度，代码量巨少
2. 丰富的数据处理包，不管正则也好，html解析啦，xml解析啦，用起来非常方便
3. 内部类型使用成本巨低，不需要额外怎么操作（java，c++用个map都很费劲）
4. 公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的
5. 巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（hadoop， mpi）虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持python。

扩展资料：

Python处理数据缺点：
Python处理大数据的劣势：
1、python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用（例如大dict）。
多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦
2、python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy（一个jit的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西）能够提高很大的速度，但是pypy不支持很多python经典的包，例如numpy。
3. 绝大部分的大公司，用java处理大数据不管是环境也好，积累也好，都会好很多。
参考资料来源：百度百科-Python

4. Python在大数据领域是怎么来应用的

适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。  大数据量处理使用python的也多。如果单机单核单硬盘大数据量（比如视频）处理。显然只能用c/c++语言了。  大数据与大数据量区别还是挺大的。 大数据意思是大数据的智慧算法和应用。 大数据量，早在50年前就有大数据量处理了。 中国大约在95年左右，大量引入PC机的大数据量处理。一个模型计算数据量大，而且计算时间通常超过一个星期，有时候要计算半年。  气象，遥感，地震，模式识别，模拟计算的数据量与计算量都是巨大的。当时远远超过互联网。 后来互联网发起起来以后数据量才上去。即使如此，数据的复杂度也还是比不上科学研究领域的数据。   python早些年就在科学研究和计算领域有大量的积累。所以现在python应用到大数据领域就是水到渠成。

5. Python大数据， 一些简单的操作

#coding:utf-8 
#file: FileSplit.py

import os,os.path,time

def FileSplit(sourceFile, targetFolder):
	sFile = open(sourceFile, 'r')
	number = 100000		#每个小文件中保存100000条数据
	dataLine = sFile.readline()
	tempData = []	#缓存列表
	fileNum = 1
	if not os.path.isdir(targetFolder):  #如果目标目录不存在，则创建
		os.mkdir(targetFolder)
	while dataLine:	#有数据
		for row in range(number): 
			tempData.append(dataLine)	#将一行数据添加到列表中
			dataLine = sFile.readline()
			if not dataLine :
				break
		tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + str(fileNum) + ".txt")
		tFile = open(tFilename, 'a+')	#创建小文件
		tFile.writelines(tempData)	#将列表保存到文件中
		tFile.close()  
		tempData = []	#清空缓存列表
		print(tFilename + " 创建于: " + str(time.ctime()))
		fileNum += 1		#文件编号
			
	sFile.close()

if __name__ == "__main__" :
	FileSplit("access.log","access")
#coding:utf-8 
#file: Map.py

import os,os.path,re

def Map(sourceFile, targetFolder):
	sFile = open(sourceFile, 'r')
	dataLine = sFile.readline()
	tempData = {}	#缓存列表
	if not os.path.isdir(targetFolder):  #如果目标目录不存在，则创建
		os.mkdir(targetFolder)
	while dataLine:	#有数据
		p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据
		match = p_re.findall(dataLine)
		if match:
			visitUrl = match[0][1]
			if visitUrl in tempData:
				tempData[visitUrl] += 1
			else:
				tempData[visitUrl] = 1
		dataLine = sFile.readline()	#读入下一行数据
	
	sFile.close()

	tList = []
	for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
		tList.append(key + " " + str(value) + '\n')

	
	tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + "_map.txt")
	tFile = open(tFilename, 'a+')	#创建小文件
	tFile.writelines(tList)	#将列表保存到文件中
	tFile.close()
	

if __name__ == "__main__" :
	Map("access\\access.log1.txt","access")
	Map("access\\access.log2.txt","access")
	Map("access\\access.log3.txt","access")
#coding:utf-8 
#file: Reduce.py

import os,os.path,re

def Reduce(sourceFolder, targetFile):
	tempData = {}	#缓存列表
	p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据
	for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):
		for fil in files:
			if fil.endswith('_map.txt'):	#是reduce文件
				sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), 'r')
				dataLine = sFile.readline()
	
				while dataLine:	#有数据
					subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割数据
					#print(subdata[0][0],"  ",subdata[0][1])
					if subdata[0][0] in tempData:
						tempData[subdata[0][0]] += int(subdata[0][1])
					else:
						tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])
					dataLine = sFile.readline()	#读入下一行数据
	
				sFile.close()

	tList = []
	for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
		tList.append(key + " " + str(value) + '\n')

	
	tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile + "_reduce.txt")
	tFile = open(tFilename, 'a+')	#创建小文件
	tFile.writelines(tList)	#将列表保存到文件中
	tFile.close()
	

if __name__ == "__main__" :
	Reduce("access","access")

6. python用什么方法或者库可以拿到全部股票代码

首先你需要知道哪个网站上有所有股票代码，然后分析这个网站股票代码的存放方式，再利用python写一个爬虫去爬取所有的股票代码

7. python 大数据需要学哪些

阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：算法&设计模式
阶段八：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

8. python金融大数据分析 百度云盘pdf

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