使用Python画股票的K线图的方法步骤
导言
本文简单介绍了如何从网易财经获取某支股票的价格数据，并根据价格数据画出相应的日K线图。有助于新手了解并使用Python的相关功能。包括列表、自定义函数、for循环、if函数以及如何使用matplotlib进行作图等内容。
第一步：从网易财经获取股票的价格数据
我一般是在网易财经查看某支股票的价格和成交数据，网易财经可以查到任意沪深的股票，我们使用招商银行的数据作为参考。
1、构建爬虫获取股票价格数据
这里不对Python做介绍了，如果需要了解什么是Python，可以自行百度或者访问Python官网.
加载需要的模块
代码如下：
import re,urllib2,time,csv,datetime import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.finance as mpf import matplotlib.dates as mpd
其中urllib2是用来解析HTML内容的包，主要是从url获取网页内容；re是正则表达式包，本文会使用正则表达式来从抓取的网页数据中获取到有用的数据；time和datetime是时间相关的包，主要用来设定要抓取的时间以及其它相关时间的处理；csv包是用来生成csv数据（该数据会被用于R来画K线图），其余的几个包会在使用时单独介绍，你也可以在需要的时候在程序头部补充import。
设定时间相关
代码如下：
t = time.localtime() # 获取当前的本地时间 year = range(t[0],1989,-1) # 设定年度范围，从当前年度至沪市开市的年份倒序生成 season = range(4,0,-1) # 生成季度的数据列表，从4季度到1季度倒序生成
为什么要这么设定时间呢？仔细的查看网易股票数据的url，是按照年度和季度来构成的，我们发现搜索数据也是用年度和季度来搜索的。
招商银行2017年1季度数据
其url构成如下：http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_600036.html?year=2017&season=1可见可拆为6个子字符串，分别是http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_、600036、.html?year=、2017、&season=、1。其中第2、4、6个子串可以参数化输入获取特定需求的数据。
定义获取数据的函数
代码如下：
def getData(url):
request = urllib2.Request(url)
response = urllib2.urlopen(request)
content = response.read()
pattern = re.compile('</thead[\s\S]*</tr> </table>')
ta = re.findall(pattern, str(content))
pattern1 = re.compile("<td class='cGreen'>")
pattern2 = re.compile("<td class='cRed'>")
pattern3 = re.compile(",")
tab1 = re.sub(pattern1,"<td>",str(ta))
tab2 = re.sub(pattern2,"<td>",str(tab1))
tab = re.sub(pattern3, "", str(tab2))
if len(tab) == 0:
data = []
else:
pattern3 = re.compile('<td>(.*?)</td>')
data = re.findall(pattern3, str(tab))
for d in data:
if d == '':
data.remove('')
return data
本段代码定义个一个函数getDate(url)，函数名为getData，参数为url。相当于从该url获取股票的交易数据，显然这个函数是定制的。
首先，我们用urllib2模块的相关函数解析并获取网页的数据。第二步，使用re模块的数据对抓取的网页内容进行初步的处理，分为了三个过程
- 首先匹配"</thead[\s\S]*</tr> </table>"之间的内容并返回，因为在这之间的内容包含了所有需要的数据，这是一个简单的正则表达式，表示返回</thead和</tr> </table>两个字符串之间的所有内容
- 匹配<td class='cGreen'>、<td class='cRed'>并使用<td>替换，因为这两个字符串会影响后续的匹配数据，现行替换掉可以更方便的匹配到需要的数据
- 替换到千分位","号，因为Python和R并不会识别有千分位号的数据，所以我们要将数据转换为非千分位的数据。
- tab是按照要求最后获取的包含数据和文本的原始内容
- 用if函数来获取除文本的数据，因为如果year和season超过了当前的界限，会返回空的tab，所以我们在这里进行判断，如果少了这个判断，会报出index error。这个if函数表示了如果tab为空，data也是个空的列表，如果tab不为空，那么根据pattern3返回需要的数据至data列表
- 用一个for循环来遍历data列表，删除空白的内容（其实这一步不需要，因为在if中已经剔除了空的内容。
所以定义了以上的函数后，就可以使用该函数返回特定url的数据。
获取某支股票的数据
代码如下：
def get_stock_price(code):
url1 = "http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_"
url2 = ".html?year="
url3 = "&season="
urllist = []
for k in year:
for v in season:
urllist.append(url1+str(code)+url2+str(k)+url3+str(v))
price = []
for url in urllist:
price.extend(getData(url))
return price
自定义get_stock_price(code)函数，code是指股票代码，使用该函数可以返回该股票所有的历史数据（OHLC以及其它）思路很简单：
- 根据code构建其股票数据的页面的url列表
- 使用getData(url）函数和for循环，返回所有的历史数据
最终返回的是price的数据列表
这样，我们就可以使用该函数获取某支股票的所有历史数据：
# get all histrocial data include all price and others price = get_stock_price(600036)
获取招商银行（600036）的所有历史数据。
2、保存数据
保存为csv文件
代码如下：
writer = csv.writer(file("stock.csv",'wb'))
writer.writerow(['Date','Open','High','Low','Close','Volume'])
pr = []
for i in range(0,len(price),11):
pr.extend([[price[i],price[i+1],price[i+2],price[i+3],price[i+4],price[i+8]]])
for prl in pr:
writer.writerow(prl)
我们使用csv模块保存数据为csv文件，用于在R中读取并作图，我们查看在网易的数据展示可以发现，总共11个字段，所有我们在每11个切片中，返回时间、OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）和交易量的数据并保存为csv的文件格式。
处理保存数据到列表
代码如下：
# get the number for date by date2num
def Date_no(strdate):
t = time.strptime(strdate, "%Y-%m-%d")
y,m,d = t[0:3]
d = datetime.date(y, m, d)
n = mpd.date2num(d)
return n
# get the price data
pr = []
for i in range(0,len(price),11):
pr.extend([[
Date_no(price[i])
,float(price[i+1])
,float(price[i+2])
,float(price[i+3])
,float(price[i+4])
,float(price[i+8])]]
)
这个程序片段是用来处理和保存数据用于在pyhton中做出K线图。
定义函数将字符串的时间处理为matplotlib中作图使用的数值（直接获取的数据中时间是字符串）
返回返回时间、OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）和交易量的数据并存储在pr这个列表里
第二步：做出K线图
在R中作图
代码如下：
library(quantmod)
rm(list = ls())
setwd("~/GitHub/index/")
price <- as.xts(read.zoo("stock.csv",header=TRUE,sep=",",colClasses = c("Date", rep("numeric",5))))
n <- nrow(price)
m <- nrow(price)-100
#pdf(file = "k.pdf")
chartSeries(price[c(m:n)],theme = chartTheme("white"),up.col = "red",dn.col = "green",name = "600036",time.scale = 0.5,line.type = "l",bar.type = "ohlc",major.ticks='auto', minor.ticks=TRUE)
#dev.off()
做出的图片效果如下：
R中可以使用quantmod包中的chartSeries函数画出K线图，具体的使用方法可以参考chartSeries参考文档
在Python中使用matplotlib作图
代码如下：
quotes = pr[0:80] print(quotes) fig,ax = plt.subplots(figsize=(30,6)) fig.subplots_adjust(bottom=0.2) mpf.candlestick_ohlc(ax,quotes,width=0.4,colorup='r',colordown='g') plt.grid(False) ax.xaxis_date() ax.autoscale_view() plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=30) plt.show()
K线效果图如下：
使用matplotlib的candlestick_ohlc的参考文档,但是目前有一些问题，比如会将非交易日期也置放在x轴，会到至K线出现断裂，等待下一步的解决方法吧。
相关的代码已经同步到最大的同性交友网站我的Github上了，可以参考，其中stock.py是主要程序。
写在最后：因为我有近5年没使用过python了，所有代码可能不太简练。我也旨在解决问题，当然解决问题的方法千万种，比如这个例子，最直接的办法就是使用网易的下载所有（或者特定时间段）的数据为csv格式，然后用Excel画K线也可以的。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
