import bs4 as bs import requests#python的http客户端 import pickle#用于序列化反序列化 import datetime as dt import pandas as pd import pandas_datareader.data as web from matplotlib import style import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator import os def DownloadStock(): style.use('ggplot') start = dt.datetime(2018,6,10) end = dt.datetime(2021,6,10) #根据股票代码从雅虎财经读取该股票在制定时间段的股票数据 df = web.DataReader("600797.SS", 'yahoo',start,end) #保存为对应的文件 df.to_csv('StockData/{}.csv'.format("600797")) def PlotStock(data): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 x = data['Date'] plt.plot(x, data['Close'], label='Close') plt.plot(x, data['Open'], label='Open') plt.title('2018-2021年股票') plt.xlabel('Date:2018-2021') plt.legend(loc='best') plt.savefig(r'StockData/01.jpg') plt.show() def udoPlotStock(data): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 x = data['Date'] plt.plot(x, (data['Close']-data['Open'])) plt.title('2018-2021年股票') plt.xlabel('Date:2018-2021') plt.ylabel('涨跌',) plt.savefig(r'StockData/02.jpg') plt.show() if __name__ == '__main__': #获取三年股票数据 albbData=DownloadStock() data=pd.read_csv(r'StockData/600797.csv') #股票交易时间序列图 PlotStock(data) #股票涨跌 udoPlotStock(data) 解释一下这段代码

这段代码是一个简单的示例，用于下载和可视化股票数据。

首先，它导入了需要使用的库，例如bs4用于解析网页、requests用于发送HTTP请求、pickle用于序列化数据、datetime用于日期操作、pandas和pandas_datareader用于数据处理，以及matplotlib用于数据可视化。

然后，定义了一个函数`DownloadStock()`，该函数使用`pandas_datareader`库从雅虎财经获取指定股票在给定时间范围内的数据，并将数据保存为csv文件。

接下来，定义了两个函数`PlotStock()`和`udoPlotStock()`，这两个函数使用matplotlib库绘制股票数据的不同图表。`PlotStock()`函数绘制了股票的收盘价和开盘价随时间的变化曲线图，而`udoPlotStock()`函数绘制了股票的涨跌幅随时间的变化曲线图。

在主程序中，首先调用`DownloadStock()`函数下载股票数据，并将其保存到指定的csv文件中。然后，使用`pandas`库读取该csv文件中的数据，并传递给`PlotStock()`和`udoPlotStock()`函数进行相应的图表绘制。

最后，通过`if __name__ == '__main__':`判断是否直接运行该脚本文件，并执行相应的操作。

总体来说，这段代码展示了如何使用Python获取股票数据并进行简单的数据可视化。