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一、引言

在当今的金融市场中，信息的及时性和准确性至关重要。编写沪深两市实时交易数据接收程序具有重大意义。对于投资者而言，及时准确的股票信息犹如战场上的情报，能够帮助他们在瞬息万变的市场中做出明智的决策。
实时交易数据可以让投资者第一时间了解股票价格的波动、成交量的变化以及市场的趋势。通过接收这些数据，投资者能够及时把握买入和卖出的时机，降低投资风险，提高投资收益。例如，当某只股票的价格突然上涨时，投资者可以通过实时交易数据迅速了解到这一情况，并根据自己的投资策略决定是否买入。如果没有实时交易数据，投资者可能会错过这些重要的投资机会。
此外，实时交易数据接收程序还可以为投资者提供更加全面的市场分析。通过对大量的实时数据进行分析，投资者可以了解市场的整体走势、行业的发展趋势以及个股的表现情况。这些信息可以帮助投资者制定更加科学合理的投资策略，提高投资的成功率。
总之，编写沪深两市实时交易数据接收程序对于投资者来说具有重要的意义。它可以为投资者提供及时准确的股票信息，助力投资者做出更加明智的决策。

二、获取股票数据的方法

（一）使用爬虫框架

Scrapy 是一个强大的爬虫框架，可用于在东方财富网站获取沪深两市股票名字和代码信息。首先，找到东方财富网的股票代码查询一览表，其网址为 http://quote.eastmoney.com/stock_list.html。在 Chrome 中可通过按键 Ctrl+U 查看网页源代码，发现股票代码有规律可循，为 sh/sz 开头，后面有 6 位数字，且每个股票代码对应的网址中有股票代码，可通过 css 提取标签中的 href 属性（网址）。具体步骤如下：
创建一个 Scrapy 工程，在 Terminal（cmd 命令行）或 Pycharm 自带的 Terminal 窗口输入scrapy startproject demo（demo 为工程名字可修改），在当前目录下创建工程文件夹。
进入工程文件夹，使用命令scrapy genspider stock quote.eastmoney.com创建爬虫，其中stock为爬虫名称，quote.eastmoney.com为域名。打开生成的stock.py文件，注释掉allowed_domain，将start_urls修改为目标网址http://quote.eastmoney.com/stock_list.html。
在parse函数中，利用 response 对象的 css 方法获得包含股票代码的网址，通过 for 循环获取标签中的 href 属性，再利用 re 正则表达式从网址中获得股票代码，并将小写转大写。

（二）调用股票接口

新浪提供了股票接口，以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据接口：http://hq.sinajs.cn/list=sh601006。这个 url 会返回一串文本，例如：var hq_str_sh601006=“大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92,22114263,589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300,26.88,15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32”。这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开，顺序号从 0 开始。0 为股票名字；1 为今日开盘价；2 为昨日收盘价；3 为当前价格；4 为今日最高价；5 为今日最低价；6 为竞买价；7 为竞卖价等。如果要同时查询多个股票，在 URL 最后加上一个逗号，再加上股票代码即可。对于股票的 K 线图，日线图等的获取可以通过请求http://image.sinajs.cn/…./…/*.gif此 URL 获取，其中 * 代表股票代码。
除了新浪接口，还有其他数据接口。比如通过http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/股票代码/licence 证书可以获取沪深两市实时交易数据，不同的编程语言都提供了访问网络的方式，以 python 为例：
import requests
url =“http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a”
response = requests.get(url)
data = response.json()
print(data)

（三）使用免费数据 API

有一些免费的数据 API 可以获取沪深两市股票数据。例如，通过以下接口可以获取不同类型的数据：
沪深两市股票列表 API 接口链接：https://api.mairui.club/hslt/list/licence 证书。
沪深两市实时交易数据接口 API 接口链接：https://api.mairui.club/hsrl/ssjy/股票代码/licence 证书。
沪深两市历史分时交易 API 接口链接：https://api.mairui.club/hszbl/fsjy/股票代码/60m/licence 证书等。
以 Python、JavaScript、Java 等语言为例进行实例演示：
Python：
import requests
url =“http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a”
response = requests.get(url)
data = response.json()
print(data)

JavaScript (Node.js)：
const axios = require(‘axios’);
const url =“http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a”;
axios.get(url).then(response => {
console.log(response.data);
}).catch(error => {
console.log(error);
});

Java：
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.io.IOException;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder().uri(URI.create(“http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a”)).build();
try {
HttpResponse response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
} catch (IOException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

（四）利用 Excel 的 power query

Excel 的 power query 可以获取批量股票信息。具体步骤如下：
建立股票代码、交易所和对应的网址信息，每个股票根据代码特征，区分在上海还是深圳交易所，然后对应不同的网址。
进入 power query 数据，选择自区域。
获取数据，进入 power query 后，再新增一列，以便获取相应的网络数据。输入这列的名字为data，然后输入函数web.page(Web.Contents([网址]))，其中 “网址” 就是左边的列，可以双击插入。出现隐私提示，就点确认继续。
数据处理，先把不需要的数据删掉，一步步的删除不需要的行和列，将数据分开，按照字符将数据分割开来，分割过程中产生的空列也可以直接删除掉，经过处理，就成为我们想要的数据了。然后，再根据数据的特性，将每一个列重命名。
数据扩充，添加我们的持仓价格和止亏止盈价格，添加了分时图和 K 线图，以便判断是否需要买卖。
数据刷新，点击刚才的数据，选择数据 --> 刷新 --> 连接属性，可以选择刷新频率是多少分钟。这样只要保持 excel 打开，它就可以自动刷新在线数据了。

三、数据接口及语言示例

（一）Python 语言示例

Python 语言可以通过多种方式获取沪深两市实时交易数据。例如，使用requests库访问股票数据接口：
import requests
url = “http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/股票代码/b997d4403688d5e66a”
response = requests.get(url)
data = response.json()
print(data)

上述代码中，首先导入requests库，然后定义了要访问的股票数据接口的 URL，其中股票代码需要替换为实际的股票代码。通过requests.get()方法发送 HTTP GET 请求获取数据，最后将返回的 JSON 数据解析并打印出来。
还可以通过easyquotation库获取股票数据。首先安装Requests库，因为easyquotation的爬虫依赖Requests库。然后可以通过pip install的方式或从github上clone对应的库文件来安装easyquotation。安装完后，代码示例如下：
import easyquotation
quotation = easyquotation.use(‘sina’)
Res_Sina_AllSnap = quotation.market_snapshot(prefix=True)

这段代码可以用一个函数爬取到沪深两市所有股票的实时数据（snapshot）。

（二）JavaScript 语言示例

JavaScript（Node.js）可以使用axios库来获取股票数据。例如：
const axios = require(‘axios’);
const url = “http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/股票代码/b997d4403688d5e66a”;
axios.get(url).then(response => {
console.log(response.data);
}).catch(error => {
console.log(error);
});

代码中首先引入axios库，然后定义要访问的股票数据接口 URL，通过axios.get()发送 HTTP GET 请求，成功时打印返回的数据，失败时打印错误信息。

（三）Java 语言示例

Java 语言可以使用HttpClient来获取沪深两市股票数据。示例代码如下：
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.io.IOException;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder().uri(URI.create(“http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/股票代码/b997d4403688d5e66a”)).build();
try {
HttpResponse response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
} catch (IOException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

这段代码首先创建一个HttpClient实例，然后构建一个HttpRequest对象，设置要访问的 URL。通过client.send()发送请求并获取响应，处理响应结果或异常情况。

（四）其他语言示例

C# 语言：
using System;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;

class Program {
static async Task Main() {
using(HttpClient client = new HttpClient()) {
string url = “http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/股票代码/b997d4403688d5e66a”;
HttpResponseMessage response = await client.GetAsync(url);
string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(responseBody);
}
}
}

C# 语言同样使用HttpClient发送 HTTP 请求获取股票数据，然后将响应内容打印出来。
2. Ruby 语言：
require ‘net/http’
require ‘json’
url = URI(“http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/股票代码/b997d4403688d5e66a”)
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
request = Net::HTTP::Get.new(url)
response = http.request(request)
data = JSON.parse(response.read_body)
puts data

Ruby 语言通过Net::HTTP模块发送 HTTP GET 请求，解析返回的 JSON 数据并打印。

四、开源库的应用

（一）Easyquotation 库介绍

Easyquotation 是一个免费开源的股票爬虫 Python 库，具有强大的功能和诸多优势。它内置了爬取多个不同股票数据源的功能，数据源包括新浪财经、集思录和腾讯财经。对于新浪财经，能够获取全部 A 股实时行情（snapshot）；集思录则提供分级基金、ETF、QDII 实时数据，集思录是一个侧重债息相关投资品种的专业平台，投资者可通过其数据分析理论价值及其偏差，找到低风险套利机会；腾讯财经更是功能强大，能获取到新浪财经所没有的 A 股日内分时数据、港股日线数据以及港股实时行情（snapshot）。

（二）安装与使用准备

安装 Requests 库：
Requests 库是所有爬虫的 “标配”，用 python 语言基于 urllib 编写，采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库。与 urllib 相比，Requests 更加方便，可以节约大量工作。
安装方法：在命令行中以管理员身份运行，使用命令 “pip install requests” 即可安装。也可以下载 requests 的.whl 文件，重命名后缀为.zip 并解压，将其中的 requests 文件夹复制到 python 安装目录下的 lib 目录。安装完成后，可以在代码中输入 “import requests” 来验证是否安装成功。
安装 Easyquotation 库：
有两种安装方式，既可以通过 “pip install easyquotation” 进行一键安装，也可从 github 上 clone 对应的库文件，进行手工安装。

（三）实测示例

新浪财经爬虫示例：
示例 1：爬取全市场股票实时数据（snapshot）。Easyquotation 中有一个好用的方法 “market_snapshot”，可以用一个函数爬取到沪深两市所有股票的实时数据（snapshot）。代码如下：
import easyquotation
quotation = easyquotation.use(‘sina’)
Res_Sina_AllSnap = quotation.market_snapshot(prefix=True)

示例 2：获取交易所上市 ETF 的实时 Ticker 数据，调用 “real” 方法，以 513050 中概互联为例，获取该 ETF 相应的 Ticker。代码为：
Res_Sina_stock = quotation.real(‘513050’)

示例 3：获取个股实时 Ticker 数据，调用 “stocks” 方法，该方法支持同时获取多个个股，采用逗号分隔的形式。例如同时获取 600519、601888 的实时 Ticker 数据，返回的字段与 ETF 的 Ticker 数据字段相同。代码如下：
Res_Sina_stocks = quotation.stocks([‘600519’, ‘601888’])

示例 4：获取交易所指数的实时 Ticker 数据，同样调用 “stocks” 方法，支持同时获取多个指数，仍采用逗号分隔的形式。如实时获取 sh000001 上证指数、sz000001 深圳综指的 Ticker 数据。由于指数不存在盘口，此时返回的 bid、ask 数据都为 0。代码为：
Res_Sina_index = quotation.stocks([‘sh000001’, ‘sz000001’], prefix=True)

集思录爬虫示例：
通过 jsl 子类的实例化，并依次调用 “funda”、“fundb”、“qdii”、“etfindex”，分别获取到集思录整理的分级 A、分级 B、QDII 以及 ETF 的数据。再将这些数据转换为标准的 DataFrame 格式，方便查看数据字段与数据内容。实现代码如下：
quotation = easyquotation.use(‘jsl’)
Res_Jsl_fja = quotation.funda()
Res_Jsl_fjb = quotation.fundb()
Res_Jsl_qd = quotation.qdii()
Res_Jsl_etf = quotation.etfindex()
df_Jsl_fja = pd.DataFrame.from_dict(Res_Jsl_fja, orient=‘index’)
df_Jsl_fjb = pd.DataFrame.from_dict(Res_Jsl_fjb, orient=‘index’)
df_Jsl_qd = pd.DataFrame.from_dict(Res_Jsl_qd, orient=‘index’)
df_Jsl_etf = pd.DataFrame.from_dict(Res_Jsl_etf, orient=‘index’)

腾讯财经爬虫示例：
腾讯财经爬虫是三个股票数据爬虫中功能最强大的。能获取 A 股日内分时数据、港股日线数据以及港股实时行情（snapshot）。
示例 1：A 股日内分时图。通过腾讯财经，可以获取到 A 股个股当日的完整分时数据，从而画出该股票的日内分时图。有了分时数据，可以利用它做想要的日内指标、进出场点位的计算。

五、总结与展望

（一）总结

编写沪深两市实时交易数据接收程序的方法多种多样。使用爬虫框架可以从特定网站获取股票信息，但稳定性可能受到网站结构变化的影响。调用股票接口是一种较为直接的方式，如新浪接口和通过http://api.mairui.club系列接口，不同编程语言都能方便地进行访问。利用免费数据 API 则提供了更多获取股票数据的途径，涵盖了沪深两市股票列表、实时交易数据、历史分时交易等多种类型的数据接口，并且以多种编程语言进行了实例演示，方便不同开发者根据自己的需求进行选择。此外，Excel 的 power query 也为获取批量股票信息提供了一种可行的方案，通过一系列操作可以实现数据的自动刷新。
开源库如 Easyquotation 为 Python 开发者提供了强大的功能，能够爬取多个不同股票数据源的数据，包括新浪财经、集思录和腾讯财经。不同数据源各具特色，新浪财经能获取全部 A 股实时行情，集思录侧重债息相关投资品种数据，腾讯财经功能更为强大，可获取 A 股日内分时数据、港股日线数据以及港股实时行情。

（二）展望

未来在股票数据获取方面，预计将呈现以下发展趋势：
数据接口的稳定性和丰富性将不断提高。随着金融科技的发展，数据提供商将不断优化数据接口，提高接口的稳定性和响应速度，同时提供更多种类的数据，满足投资者和开发者日益多样化的需求。例如，可能会出现更多实时性更高的技术指标数据接口，如更多复杂的技术分析指标和市场情绪指标等。
人工智能和大数据技术的应用将更加广泛。利用人工智能和大数据技术对股票数据进行分析和预测将成为未来的发展趋势。通过对大量的历史数据进行学习和分析，人工智能可以提供更准确的股票走势预测和投资建议。同时，大数据技术可以帮助投资者更好地理解市场趋势和投资者情绪，从而做出更明智的投资决策。
跨平台和多语言支持将更加完善。随着不同编程语言的发展和应用场景的多样化，股票数据接口将更加注重跨平台和多语言支持。未来，开发者可以更加方便地在不同的编程语言和平台上使用股票数据接口，实现更加高效的数据获取和分析。
数据安全性和隐私保护将得到更多关注。随着数据泄露事件的不断发生，数据安全性和隐私保护将成为未来股票数据获取的重要考虑因素。数据提供商将加强数据加密和访问控制，确保用户数据的安全。同时，监管机构也将加强对数据安全的监管，保障投资者的合法权益。
总之，随着金融科技的不断发展，股票数据获取将变得更加便捷、高效和准确。投资者和开发者可以利用更加丰富和多样化的股票数据，做出更加明智的投资决策和开发更加优秀的金融应用程序。