我们搜集金融数据，通常想要的是利用爬虫的方法。其实我们最近所学的class不仅可以进行类调用，在获取数据方面同样是可行的，很多小伙伴都比较关注理财方面的情况，对金融数据的需要也是比较多的。下面就class类在python中获取金融数据的方法为大家带来讲解。

使用tushare获取所有A股每日交易数据，保存到本地数据库，同时每日更新数据库；根据行情数据进行可视化和简单的策略分析与回测。由于篇幅有限，本文着重介绍股票数据管理（下载、数据更新）的面向对象编程应用实例。

#导入需要用到的模块
import numpy as np
import pandas as pd
from dateutil.parser import parse
from datetime import datetime,timedelta
#操作数据库的第三方包，使用前先安装pip install sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
#tushare包设置
import tushare as ts
token='输入你在tushare上获得的token'
pro=ts.pro_api(token)
 
#使用python3自带的sqlite数据库
#本人创建的数据库地址为c:zjydb_stock
file='sqlite:///c:\zjy\db_stock\'
#数据库名称
db_name='stock_data.db'
engine = create_engine(file+db_name)
class Data(object):
    def __init__(self,
                 start='20050101',
                 end='20191115',
                 table_name='daily_data'):
        self.start=start
        self.end=end
        self.table_name=table_name
        self.codes=self.get_code()
        self.cals=self.get_cals()       
    #获取股票代码列表    
    def get_code(self):
        codes = pro.stock_basic(list_status='L').ts_code.values
        return codes
    #获取股票交易日历
    def get_cals(self):
        #获取交易日历
        cals=pro.trade_cal(exchange='')
        cals=cals[cals.is_open==1].cal_date.values
        return cals
    #每日行情数据
    def daily_data(self,code):
        try:
            df0=pro.daily(ts_code=code,start_date=self.start,
                end_date=self.end)            
            df1=pro.adj_factor(ts_code=code,trade_date='') 
            #复权因子
            df=pd.merge(df0,df1)  #合并数据
        except Exception as e:
            print(code)
            print(e)
        return df
    #保存数据到数据库
    def save_sql(self):
        for code in self.codes:
            data=self.daily_data(code)
            data.to_sql(self.table_name,engine,
                 index=False,if_exists='append')
    #获取最新交易日期
    def get_trade_date(self):
        #获取当天日期时间
        pass
    #更新数据库数据
    def update_sql(self):
        pass #代码省略
    #查询数据库信息            
    def info_sql(self):
        pass #代码省略

代码运行

#假设你将上述代码封装成class Data
#保存在'C:zjydb_stock'目录下的down_data.py中
import sys
#添加到当前工作路径
sys.path.append(r'C:zjydb_stock')
 
#导入py文件中的Data类
from download_data import Data
#实例类
data=Data()
#data.save_sql() #只需运行一次即可
data.update_sql()      
data.info_sql()

补充：类的专有方法

__init__ : 构造函数，在生成对象时调用

__del__ : 析构函数，释放对象时使用

__repr__ : 打印，转换

__setitem__ : 按照索引赋值

__getitem__: 按照索引获取值

__len__: 获得长度

__cmp__: 比较运算

__call__: 函数调用

__add__: 加运算

__sub__: 减运算

__mul__: 乘运算

__truediv__: 除运算

__mod__: 求余运算

__pow__: 乘方

本篇使用class类在python中获取金融数据的方法，到这里就全部分享给大家了。相信很多小伙伴已经用它开始采集金融数据了，结尾一些类的方法大家可以了解下，都是能经常用到的。