可以给我可以获取股票日线数据的api吗

是的，可以。有很多公司提供了用于获取股票日线数据的API，例如Alpha Vantage、IEX Cloud、Yahoo Finance等。它们通常需要您注册帐户，并在您的应用程序中使用API密钥。然后，您就可以使用API从这些服务中获取实时或历史股票数据。

相关问题

解析通达信盘后数据获取历史日线数据

### 回答1：
要获取历史日线数据，你需要使用通达信提供的盘后数据接口、相关的编程语言（如Python）和一些工具库（如Tushare）来实现。下面是一个示例代码，用于获取某只股票的历史日线数据：

import tushare as ts

# 设置Tushare pro的token
ts.set_token('your_ts_token')

# 初始化Tushare pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取股票代码为"000001.SZ"的历史日线数据，时间范围为20190101到20201231
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20190101', end_date='20201231')

# 打印数据
print(df)

这段代码会从Tushare获取股票代码为"000001.SZ"的历史日线数据，时间范围为20190101到20201231，并将数据打印出来。你可以根据需要修改代码中的股票代码和时间范围。注意，获取历史日线数据需要Tushare pro的token。

### 回答2：
要解析通达信盘后数据获取历史日线数据，首先需要了解通达信盘后数据的存储格式。通达信盘后数据一般采用二进制格式（dat文件）存储，其中包含了该股票每日的交易数据。

要获取历史日线数据，可以通过以下步骤进行解析：

步骤1：读取二进制文件
使用文件读取函数，如Python中的open()函数，打开.dat文件，以二进制模式读取数据。

步骤2：解析数据
通达信盘后数据的格式相对复杂，需要根据数据结构解析出需要的日线数据。一般包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等信息。

步骤3：存储数据
将解析出的日线数据存储到合适的数据结构中，如数组、列表、DataFrame等，以便后续分析和使用。

步骤4：数据预处理（可选）
根据需求进行数据预处理，如剔除无效数据、处理缺失值、调整数据类型等，以提高数据的质量和可用性。

步骤5：数据分析和应用
利用获取的历史日线数据进行各种分析和应用，如绘制K线图、计算技术指标、制定投资策略等。

需要注意的是，通达信盘后数据的解析需要对数据格式有一定的了解和实践经验，以保证解析结果的准确性和可靠性。此外，为了获取较长时间的历史日线数据，还需要多次解析不同时间段的数据，并进行数据拼接和整理。

总结起来，解析通达信盘后数据获取历史日线数据需要经过读取、解析、存储、预处理和应用等步骤，同时需要对数据格式和数据处理有一定的了解和经验。

python获取股票10年的日线数据并且存入数据库

要获取股票10年的日线数据并存入数据库，你需要进行以下步骤：

1. 确定需要获取的股票代码，例如获取中国平安（601318）的数据。

2. 导入必要的库，包括pandas、tushare和pymysql。

import pandas as pd
import tushare as ts
import pymysql

3. 使用tushare库获取股票数据。这里我们使用tushare的pro接口获取数据，需要先在tushare官网注册并获取API令牌。以下代码获取中国平安2010年至今的日线数据。

ts.set_token('YOUR_TOKEN_HERE')
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(ts_code='601318.SH', start_date='20100101')

4. 将数据存入数据库。这里我们使用pymysql库连接MySQL数据库，并将数据存入名为“stock_daily”的表中。

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='YOUR_PASSWORD_HERE', db='YOUR_DATABASE_NAME_HERE', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

# 创建表格
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stock_daily (
    ts_code VARCHAR(20) NOT NULL,
    trade_date DATE NOT NULL,
    open FLOAT(10,2) NOT NULL,
    high FLOAT(10,2) NOT NULL,
    low FLOAT(10,2) NOT NULL,
    close FLOAT(10,2) NOT NULL,
    pre_close FLOAT(10,2) NOT NULL,
    change FLOAT(10,2) NOT NULL,
    pct_chg FLOAT(10,2) NOT NULL,
    vol FLOAT(20,2) NOT NULL,
    amount FLOAT(20,2) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (ts_code, trade_date)
)
''')

# 存入数据
for index, row in df.iterrows():
    sql = '''
    INSERT INTO stock_daily (ts_code, trade_date, open, high, low, close, pre_close, change, pct_chg, vol, amount)
    VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
    '''
    cursor.execute(sql, (row['ts_code'], row['trade_date'], row['open'], row['high'], row['low'], row['close'], row['pre_close'], row['change'], row['pct_chg'], row['vol'], row['amount']))
conn.commit()

cursor.close()
conn.close()

完成以上步骤后，你就可以在数据库中找到股票数据了。