帮我写一段python程序，获取一个基金003095的2022年1月1日至2023年1月1日的历史价格数据

以下是一个获取基金003095的2022年1月1日至2023年1月1日的历史价格数据的Python程序：

import requests
import json

url = "http://api.fund.eastmoney.com/f10/lsjz"

params = {
    "fundCode": "003095",
    "pageIndex": 1,
    "pageSize": 10000,
    "startDate": "2022-01-01",
    "endDate": "2023-01-01"
}

response = requests.get(url, params=params)
data = json.loads(response.text)

for item in data["Data"]["LSJZList"]:
    print(item["FSRQ"], item["DWJZ"])

程序中使用requests库向东方财富网基金接口发送请求，参数中指定基金代码、起止日期、分页信息等参数。通过json库解析返回的数据，并遍历历史净值数据并打印出来。

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在python中使用AKshare获取沪深3002022年4月1日至2023年3月31日的一分钟高频数据

好的，以下是一个简单的Python量化实例，用于使用AKshare获取沪深300 2022年4月1日至2023年3月31日的一分钟高频数据：

import akshare as ak

# 使用AKshare获取沪深300指数2022年4月1日至2023年3月31日的一分钟高频数据
df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="sh.000300", start_date="20220401", end_date="20230331", period="1")

# 输出数据
print(df.head())

其中，该实例使用了AKshare库来获取沪深300指数2022年4月1日至2023年3月31日的一分钟高频数据。使用`stock_zh_a_hist`函数，指定股票代码为"sh.000300"（沪深300指数）、开始日期为"20220401"、结束日期为"20230331"、数据周期为"1"（即一分钟数据），即可获取到该时间段内的高频数据。最后，使用`head`函数输出部分数据。

帮我写一段Python 代码，有一个数据表，有姓名和时间，如果时间在2023年3月31日以后，就把时间改成2023年1月1日，用循环实现

Sure, 我可以帮您写这段Python代码。请见以下代码：

import datetime

# 假设数据表如下
data_table = [
    ['Alice', datetime.datetime(2023, 4, 1)],
    ['Bob', datetime.datetime(2022, 12, 31)],
    ['Charlie', datetime.datetime(2024, 1, 15)],
    ['Dave', datetime.datetime(2023, 7, 1)],
]

for row in data_table:
    if row[1] >= datetime.datetime(2023, 3, 31):
        row[1] = datetime.datetime(2023, 1, 1)

print(data_table)

这段代码首先导入了datetime模块，以便处理日期和时间。接着，定义了一个名为 data_table 的数据表，其中每一行包含一个姓名和一个时间。我们使用循环遍历每一行数据，如果时间大于等于2023年3月31日，就将时间改为2023年1月1日。最后，打印出修改后的数据表。

希望我的回答对您有所帮助。