1 #该脚本可以提取沪深两市上市公司股票信息，并按以下信息分类：（1）当天股价创近10个交易日新高的股票；（2）停牌的股票；（3）复牌不超过一个交易日或者新发行的股票 2 #将分类后的股票及其信息（股价新高、当前状态等）存入mysql数据库 3 from time import * 4 import pandas as pd 5 import tushare as ts 6 from datetime import date 7 import datetime 8 import MySQLdb 9 import sys 10 reload(sys) 11 sys.setdefaultencoding('utf8') #将编码方式默认改为utf-8 12 #-------------------------------定义函数：计算当天往前推Deltadays个交易日所对应的日期-------------------------- 13 def com_StartDate(Deltadays): 14 i=0 15 da=date.today() 16 while i!=Deltadays: 17 da=da-datetime.timedelta(days=1) 18 if da.isoweekday()==6 or da.isoweekday()==7: #判断当前日期是否为周末（此处未考虑法定节假日，后续改进） 19 pass 20 else: 21 i+=1 22 return da.strftime("%Y-%m-%d") #返回值数据类型为string 23 24 #--------------定义函数：判断某支股票处于什么状态，并返回股票代码、名字和股价（对于创新高的股票）等信息-------- 25 def stock_info(stockID,startdate,index): 26 today=date.today() 27 df=ts.get_hist_data(stockID,start=startdate,end=today.strftime("%Y-%m-%d")) #获取股票信息 28 if type(df)!=type(None) and len(df.index)>1: #抓取时间周期内，有数据天数低于2天的，算作新股 29 df=df.reindex(index=index,method='ffill',fill_value=int(-1)) 30 period_high=df['high'].max() 31 today_high=df.ix[today.strftime("%Y-%m-%d")]['high'] 32 if today_high>=period_high and today_high>0 : 33 stock_status=int(0) #非新股，未停牌，股价创新高 34 return stock_status,df 35 elif today_high==int(-1): 36 stock_status=int(1) #非新股，但停牌 37 return stock_status,df 38 else: 39 stock_status=int(2) #非新股，未停牌，股价未创新高 40 return stock_status,df 41 else: 42 stock_status=int(3) #新股或复牌不超过1天的股票 43 return stock_status,df 44 45 #-----------------------------------------------获取沪深两市所有 上市公司基本信息--------------------------- 46 all_stocks_info=ts.get_stock_basics() 47 Deltadays=10 48 startdate=com_StartDate(Deltadays) 49 newRecStocksID=[] #股票价格创新高的股票代码列表 50 newRecStocksPrice=[] #创新高的股票价格列表 51 newRecStocksName=[] #股票价格创新高的股票名称列表 52 suspendedStocksID=[] #停牌股票代码列表 53 suspendedStocksName=[] #停牌股票名称列表 54 newORresumeStocksID=[] #新发行或者当天复牌的股票代码列表 55 newORresumeStocksName=[] #新发行或者当天复牌的股票名称列表 56 today=date.today() 57 index=ts.get_hist_data('002625',start=startdate,end=today.strftime("%Y-%m-%d"),retry_count=10,pause=1).index 58 for i in all_stocks_info.index: 59 stock_status,stockinfo=stock_info(str(i), startdate,index) 60 if stock_status==int(0): #当日股价创Deltadays天内新高的股票 61 newRecStocksID.append(str(i).zfill(6)) 62 newRecStocksName.append(all_stocks_info.ix[str(i),'name']) 63 newRecStocksPrice.append(stockinfo.ix[today.strftime("%Y-%m-%d"),'high']) 64 elif stock_status==int(1): #已停牌的股票 65 suspendedStocksID.append(str(i).zfill(6)) 66 suspendedStocksName.append(all_stocks_info.ix[str(i), 'name']) 67 elif stock_status==int(2): #未停牌，且股价未创Deltadays天内新高的股票 68 pass 69 else: #该股票为新发行或者复牌不超过一天的股票 70 newORresumeStocksID.append(str(i).zfill(6)) 71 newORresumeStocksName.append(all_stocks_info.ix[str(i), 'name']) 72 73 #-------------------------------------------数据写入DataFrame---------------------------------------------- 74 newRecStocks=pd.DataFrame({'stockID':newRecStocksID,'stockname':newRecStocksName,'high_price':newRecStocksPrice,'status':['NewRecord']*len(newRecStocksID)}) 75 suspendedStocks=pd.DataFrame({'stockID':suspendedStocksID,'stockname':suspendedStocksName,'status':['Suspended']*len(suspendedStocksID)}) 76 newORresumeStocks=pd.DataFrame({'stockID':newORresumeStocksID,'stockname':newORresumeStocksName,'status':['New or Resume']*len(newORresumeStocksID)}) 77 78 #-----------------------------------将数据存入MySQL数据库，数据库名称：stocks------------------------------ 79 db=MySQLdb.connect('localhost','root','900417','stocks',charset='utf8') 80 pd.io.sql.to_sql(frame=newRecStocks,con=db,name=today.strftime("%Y%m%d")+'newRecordStocks',flavor='mysql',schema=None,if_exists='replace',index=True,index_label=None,chunksize=1000,dtype=None) 81 pd.io.sql.to_sql(frame=suspendedStocks,con=db,name=today.strftime("%Y%m%d")+'suspendedStocks',flavor='mysql',schema=None,if_exists='replace',index=True,index_label=None,chunksize=1000,dtype=None) 82 pd.io.sql.to_sql(frame=newORresumeStocks,con=db,name=today.strftime("%Y%m%d")+'newORresumeStocks',flavor='mysql',schema=None,if_exists='replace',index=True,index_label=None,chunksize=1000,dtype=None) 83 db.commit() 84 db.close()