Python量化炒股的获取数据函数—get_industry()

简介: Python量化炒股的获取数据函数—get_industry()

利用get_industry()函数可以查询一只或多只股票所属的行业,其语法格式如下:

get_industry(security, date=None)

security:标的代码。类型为字符串,形式如下“000001.XSHE”,或为包含标的代码字符串的列表,形如[“000001.XSHE”,“000002.XSHE”]。

date:查询的日期。类型为字符串,形如“2024-04-26”或“2024-04-26 09:00:00”,或为datetime.datetime对象和datetime.date。注意:传入对象的时、分、秒被忽略。默认值为None,研究中默认值为当天,回测中默认值会随着回测日期变化而变化,等于context.current_dt。

需要注意的是,该函数的返回值是Dict类型,即字典类型。

单击聚宽JoinQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令,进入Jupyter Notebook的研究平台。然后单击“新建”按钮,创建Python3文件,接着输入如下代码:

myd1 = get_industry(security=['002465.XSHE'], date='2024-04-26')
myd1

在这里查看的是海格通信这只股票所属的行业。

单击工具栏运行按钮,快捷键(shift+enter),运行结果如下图:
image.png

还可以同时查询多只股票所属的行业,具体代码如下:

myd2 = get_industry(security=['002465.XSHE', '002540.XSHE'], date='2024-04-26')
myd2

在这里查看的是海格通信和亚太科技这两只股票分别所属的行业。单击工具栏的运行按钮,快捷键(shift+enter),运行结果如下图:
image.png

相关文章
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
|
2月前
|
搜索推荐 Python
利用Python内置函数实现的冒泡排序算法
在上述代码中,`bubble_sort` 函数接受一个列表 `arr` 作为输入。通过两层循环,外层循环控制排序的轮数,内层循环用于比较相邻的元素并进行交换。如果前一个元素大于后一个元素,就将它们交换位置。
139 67
|
1天前
|
JSON 监控 安全
深入理解 Python 的 eval() 函数与空全局字典 {}
`eval()` 函数在 Python 中能将字符串解析为代码并执行,但伴随安全风险,尤其在处理不受信任的输入时。传递空全局字典 {} 可限制其访问内置对象,但仍存隐患。建议通过限制函数和变量、使用沙箱环境、避免复杂表达式、验证输入等提高安全性。更推荐使用 `ast.literal_eval()`、自定义解析器或 JSON 解析等替代方案,以确保代码安全性和可靠性。
11 2
|
8天前
|
数据采集 Web App开发 监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
|
28天前
|
Python
Python中的函数是**一种命名的代码块,用于执行特定任务或计算
Python中的函数是**一种命名的代码块,用于执行特定任务或计算
48 18
|
20天前
|
数据可视化 DataX Python
Seaborn 教程-绘图函数
Seaborn 教程-绘图函数
46 8
|
29天前
|
Python
Python中的函数
Python中的函数
43 8
|
29天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
构建高效的数据管道:使用Python进行ETL任务
在数据驱动的世界中,高效地处理和移动数据是至关重要的。本文将引导你通过一个实际的Python ETL(提取、转换、加载)项目,从概念到实现。我们将探索如何设计一个灵活且可扩展的数据管道,确保数据的准确性和完整性。无论你是数据工程师、分析师还是任何对数据处理感兴趣的人,这篇文章都将成为你工具箱中的宝贵资源。
|
2月前
|
监控 测试技术 数据库
Python中的装饰器:解锁函数增强的魔法####
本文深入探讨了Python语言中一个既强大又灵活的特性——装饰器(Decorator),它以一种优雅的方式实现了函数功能的扩展与增强。不同于传统的代码复用机制,装饰器通过高阶函数的形式,为开发者提供了在不修改原函数源代码的前提下,动态添加新功能的能力。我们将从装饰器的基本概念入手,逐步解析其工作原理,并通过一系列实例展示如何利用装饰器进行日志记录、性能测试、事务处理等常见任务,最终揭示装饰器在提升代码可读性、维护性和功能性方面的独特价值。 ####
|
2月前
|
传感器 物联网 开发者
使用Python读取串行设备的温度数据
本文介绍了如何使用Python通过串行接口(如UART、RS-232或RS-485)读取温度传感器的数据。详细步骤包括硬件连接、安装`pyserial`库、配置串行端口、发送请求及解析响应等。适合嵌入式系统和物联网应用开发者参考。
64 3