tushare.set_token() 什么意思

tushare是一个用于获取金融数据的Python第三方库，set_token()是tushare提供的一个函数，用于设置tushare API的token。在使用tushare之前，需要先调用set_token()函数并提供自己的token，才能正常使用tushare的API接口获取金融数据。该函数的语法如下：

import tushare as ts
ts.set_token('your_token_here')

其中，'your_token_here'需要替换为自己在tushare官网申请的token字符串。

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util.get_stock_type

util.get_stock_type 不是 pandas 或 tushare 库中的函数，可能是你自己定义的函数或者其他库中的函数。根据函数名来看，它可能是用于获取股票类型的函数，例如 A 股、港股、美股等。在 tushare 库中，可以使用 pro.stock_basic() 方法获取 A 股基本信息，包括股票类型，示例代码如下：

import tushare as ts

# 设置 token
ts.set_token('your_token')

# 初始化 pro 接口
pro = ts.pro_api()

# 获取 A 股基本信息
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
print(data.head())

在上述代码中，exchange='' 表示不指定交易所，list_status='L' 表示只获取上市的股票，fields 表示需要返回的字段。在返回的数据中，stock_basic 表示股票类型，例如：股票、ETF、LOF、分级基金等。更多信息可以参考 tushare 文档：https://tushare.pro/document/2?doc_id=32。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] import tushare as ts import os import tushare as ts ts.set_token('bb00bf226ce5a2f24de40a18c62596d511508ecc4b83b7c62b17b86d') pro = ts.pro_api() def get_data(code,start,end): df=pro.daily(ts_code=code,autype='qfq',start_date=start,end_date=end) print(df) df.index = pd.to_datetime(df.trade_date) #设置把日期作为索引 #df['ma'] = 0.0 # Backtrader需要用到 #df['openinterest'] = 0.0 # Backtrader需要用到 #定义两个新的列ma和openinterest df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'vol']] #重新设置df取值，并返回df return df def acquire_code(): #只下载一只股票数据，且只用CSV保存 未来可以有自己的数据库 inp_code =input('600893.SH') inp_start = input('2019-01-01') inp_end = input('2020-01-01') df = get_data(inp_code,inp_start,inp_end) print(df.info()) #输出统计各列的数据量 print("—"*30) #分割线 print(df.describe()) #输出常用统计参数 df.sort_index(inplace=True) #把股票数据按照时间正序排列 path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(), "D:\学习\AI\project\pythonProject-tushare\data"), inp_code + "yy.csv") #os.path地址拼接，''数据地址''为文件保存路径 # path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(),"数据地址"),inp_code+"_30M.csv") df.to_csv(path) acquire_code() 代码修正

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
import tushare as ts
import os

ts.set_token('bb00bf226ce5a2f24de40a18c62596d511508ecc4b83b7c62b17b86d')
pro = ts.pro_api()

def get_data(code,start,end):
df=pro.daily(ts_code=code,autype='qfq',start_date=start,end_date=end)
print(df)
df.index = pd.to_datetime(df.trade_date)
#设置把日期作为索引
#df['ma'] = 0.0 # Backtrader需要用到
#df['openinterest'] = 0.0 # Backtrader需要用到
#定义两个新的列ma和openinterest
df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'vol']]
#重新设置df取值，并返回df
return df

def acquire_code():
#只下载一只股票数据，且只用CSV保存
#未来可以有自己的数据库
inp_code =input('请输入股票代码:')
inp_start = input('请输入开始日期(如:2019-01-01):')
inp_end = input('请输入结束日期(如:2020-01-01):')
df = get_data(inp_code,inp_start,inp_end)
print(df.info())
#输出统计各列的数据量
print("-"*30)
#分割线
print(df.describe())
#输出常用统计参数
df.sort_index(inplace=True)
#把股票数据按照时间正序排列
path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(),"data"), inp_code + ".csv")
#os.path地址拼接，''数据地址''为文件保存路径
# path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(),"数据地址"),inp_code+"_30M.csv")
df.to_csv(path)

acquire_code()