获取所有的沪深股票代码和名称
数据的来源
别人整理好的
同花顺
东方(南方)财富网
…
其他：
类似的网站很多，顺便找一个比较好抓取的。
实例抓取代码
[py]
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26# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入BeautifulSoup和requests模块
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
# 获取字符串格式的html_doc。由于content为bytes类型，故需要decode()
url = "https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html"
html_doc = requests.get(url).content.decode()
# 使用BeautifulSoup模块对页面文件进行解析
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 查找所有tag为'a'的html元素，并生成列表
links = soup.find('section', {'class':'stockTable'}).find_all('a')
# 获取每个元素中'href'键对应的键值--即URL，并放入url_lst
url_lst = []
for item in links:
# url = item.get('href')
url = item.contents[0]+","+item.get('href')+"\n"
url_lst.append(url)
# 过滤url_lst--仅保留包含http的URL
# url_lst = list(filter(lambda url_str: 'http' in url_str, url_lst))
# 写入到文件
with open('stock_base.data', 'w') as f:
f.writelines(url_lst)
基本信息处理
股票数据抓取框架使用 TuShare。
数据存储到磁盘上，不使用数据库。存储 PyTabe，hdf5格式。
web框架使用 tornado
机器学习，当然使用最流行 TensorFlow
数据展示使用 echarts
架构设计
全系使用python实现。
因为都是python的类库，互相之间调用方便。
从数据抓取，数据处理，到数据展示数据运算都是python实现。
最终的数据都到前端展示出来。
主要分为4个文件夹。
jobs 抓取数据并存储实现类。
libs 通用工具类。
web 前端展示框架。
tf 机器学习文件夹，推测数据。
项目使用hdf5 数据格式进行存储。如果要是单机跑数据。需要将服务部署到一起。
要是分布式部署需要使用 nfs 或者存储到，分布式的文件系统上。
将服务拆分。分开跑数据。
hdf5数据格式本身就是压缩的。所以会节省磁盘空间。
然后在安装年月日的目录进行拆分。初期估计也不会太多，完全可以单机跑起来。
所以数据可以存储为：/data/stock/yyyy/yyyMM/yyyyMMdd.hdf5
或者可以使用mysql+分区表存储数据。也可以实现存储股票数据。
并且速度也挺快的。
