数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有兴趣的爱好者。
那么，想要学习用 Python 做数据分析该从何入手？
既然是数据分析，首先，你得有数据。
今天就来介绍一个很好用的财经数据包：TuShare
直接摘录 TuShare 官网（tushare.org）上的介绍：
TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。
TuShare 数据格式使用 pandas DataFrame 类型，也可保存至 Excel 和 数据库。兼容 Python 2 和 3。
看起来很好很强大，关键还是免费且开源的。再来试下好不好用。
安装
TuShare 基于 Python，有两个主要依赖：pandas 和 lxml。可以先分别安装这两个库，但我更推荐的是直接安装 Anaconda。对于要做数据分析和科学计算相关的同学来说，Anaconda 帮你一次性解决了几乎所有你可能用到的依赖库的安装，避免了某些库在不同平台上编译的问题。真的是谁用谁知道。
Anaconda 的下载安装这里就不多说了，本身不复杂，网上搜一下就出来了。
装好之后就可以直接通过 pip 安装 TuShare：
pip install tushare
还有其它安装方法可参考 如何安装 Python 的第三方模块
安装成功后，验证可以被 import。
功能
简单尝试几个基础功能：
1. 获取股票历史数据
get_hist_data
import tushare as ts ts.get_hist_data('601688')
2. 获取股票实时行情
get_realtime_quotes
import tushare as ts ts.get_realtime_quotes('000002')
除了股票，TuShare 还提供了多种数据，比如宏观经济数据：
3. 存款利率
get_deposit_rate
import tushare as ts ts.get_deposit_rate()
甚至还有：
4. 电影票房
realtime_boxoffice
import tushare as ts ts.realtime_boxoffice()
（暑期档的电影还真是让人无力吐槽……）
以上仅挑选了几个接口演示，具体调用参数和返回值字段说明，我就不做详细解释了，官网上都写的很清楚。
TuShare 的数据主要来源于网络，等于是提供了一个集中的接口，目前支持的数据包括：
- 交易数据
- 投资参考数据
- 股票分类数据
- 基本面数据
- 宏观经济数据
- 新闻事件数据
- 龙虎榜数据
- 银行间同业拆放利率
- 电影票房
另外还引入了通联数据的开放平台数据接口，基本上满足全品类金融数据的需求。对于学习数据分析来说，更是非常好的数据来源。
示例
再用一小段简单的代码来演示下 TuShare 的使用。这里我将获取今年上证指数的日K信息，然后保存成 excel 文件，再画出每日的收盘指数的折线图。
import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt df=ts.get_hist_data('sh', start='2016-01-01') df.to_excel('stock_sh.xlsx') df.close.plot() ax = plt.gca() ax.invert_xaxis() plt.show()
这里发现取到的数据和文档上显示的顺序是相反的，所以画图的时候多加了两行代码将x轴反向。
以上仅仅对 TuShare 做了一个极为简单的介绍，更详细的文档请自行去官网（tushare.org）上阅读，写得还是很清楚的。
当然最重要，是要亲手写一写代码。
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