TuShare是一個免費、開源的python財經數據接口包。主要實現對股票等金融數據從數據採集、清洗加工到數據存儲的過程，能夠為金融分析人員提供快速、整潔、和多樣的便於分析的數據。
考慮到python pandas包在金融量化分析中體現出的優勢，TuShare返回的絕大部分的數據格式都是pandas DataFrame類型，非常便於用pandas/NumPy/Matplotlib進行數據分析和可視化。
工具/原料
Python 2.x / 3.x
pandas
lxml
安裝和體驗
安裝TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：訪問https://pypi.python.org/pypi/tushare/下載安裝
方式3：將源代碼下載到本地python setup.py install
升級TuShare
1、先查看本地與線上的版本版本號：
pip search tushare
2、升級TuShare：
pip install tushare --upgrade
確認安裝成功
import tushare as ts
print ts.__version__
獲取歷史交易數據
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('600848')
ts.get_hist_data('600848'，ktype='W') #獲取周k線數據
ts.get_hist_data('600848'，ktype='M') #獲取月k線數據
ts.get_hist_data('600848'，ktype='5') #獲取5分鐘k線數據
ts.get_hist_data('600848'，ktype='15') #獲取15分鐘k線數據
ts.get_hist_data('600848'，ktype='30') #獲取30分鐘k線數據
ts.get_hist_data('600848'，ktype='60') #獲取60分鐘k線數據
ts.get_hist_data('sh'）#獲取上證指數k線數據，其它參數與個股一致，下同
ts.get_hist_data('sz'）#獲取深圳成指k線數據 ts.get_hist_data('hs300'）#獲取滬深300指數k線數據
ts.get_hist_data('sz50'）#獲取上證50指數k線數據
ts.get_hist_data('zxb'）#獲取中小板指數k線數據
ts.get_hist_data('cyb'）#獲取創業板指數k線數據
獲取歷史分筆數據
df = ts.get_tick_data('000756','2015-03-27')
df.head(10)
獲取實時分筆數據
df = ts.get_realtime_quotes('000581')
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值說明：
0：name，股票名字
1：open，今日開盤價
2：pre_close，昨日收盤價
3：price，當前價格
4：high，今日最高價
5：low，今日最低價
6：bid，競買價，即“買一”報價
7：ask，競賣價，即“賣一”報價
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金額（元 CNY）
10：b1_v，委買一（筆數 bid volume）
11：b1_p，委買一（價格 bid price）
12：b2_v，“買二”
13：b2_p，“買二”
14：b3_v，“買三”
15：b3_p，“買三”
16：b4_v，“買四”
17：b4_p，“買四”
18：b5_v，“買五”
19：b5_p，“買五”
20：a1_v，委賣一（筆數 ask volume）
21：a1_p，委賣一（價格 ask price）
...
30：date，日期
31：time，時間
獲取其他數據
股票分數數據
行業分類
ts.get_industry_classified()
概念分類，所有股票炒作概念，比如蘋果、特斯拉等
ts.get_concept_classified()
地域分類
ts.get_area_classified()
中小板分類
ts.get_sme_classified()
創業板分類
ts.get_gem_classified()
風險警示板分類
ts.get_st_classified()
滬深300成份股及權重
ts.get_hs300s()
上證50成份股
ts.get_sz50s()
基本面數據
滬深股票列表（基礎數據，滬深所有股票情況）
ts.get_stock_basics()
業績報告（主表）
#獲取2014年第3季度的業績報表數據
ts.get_report_data(2014,3)
盈利能力數據
#獲取2014年第3季度的盈利能力數據
ts.get_profit_data(2014,3)
營運能力數據
#獲取2014年第3季度的營運能力數據
ts.get_operation_data(2014,3)
成長能力數據
ts.get_growth_data(2014,3)
償債能力數據
ts.get_debtpaying_data(2014,3)
現金流量數據
ts.get_cashflow_data(2014,3)
宏觀經濟數據
目前宏觀經濟數據主要包括以下方面：
金融信息數據
國民經濟數據
價格指數數據
景氣指數數據
對外經濟貿易數據
數據存儲
保存為csv格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('000875')#直接保存
df.to_csv('c:/day/000875.csv')#選擇保存
df.to_csv('c:/day/000875.csv',columns=['open','high','low','close'])
保存為Excel格式
df = ts.get_hist_data('000875')#直接保存
df.to_excel('c:/day/000875.xlsx')#設定數據位置（從第3行，第6列開始插入數據）
df.to_excel('c:/day/000875.xlsx', startrow=2,startcol=5)
保存為HDF5文件格式
df = ts.get_hist_data('000875')
df.to_hdf('c:/day/hdf.h5','000875')
保存為JSON格式
df = ts.get_hist_data('000875')
df.to_json('c:/day/000875.json',orient='records')
MySQL數據庫
pandas提供了將數據便捷存入關係型數據庫的方法，在新版的pandas中，主要是已sqlalchemy方式與數據建立連接，支持MySQL、Postgresql、Oracle、MS SQLServer、SQLite等主流數據庫。本例以MySQL數據庫為代表，展示將獲取到的股票數據存入數據庫的方法,其他類型數據庫請參考sqlalchemy官網文檔的create_engine部分。
from sqlalchemy import create_engine
import tushare as ts
df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-12-22')
engine = create_engine('mysql://user:[email protected]/db_name?charset=utf8')
#存入數據庫
df.to_sql('tick_data',engine)
#追加數據到現有表
#df.to_sql('tick_data',engine,if_exists='append')
存入MongoDB
import pymongo
import json
conn = pymongo.Connection('127.0.0.1', port=27017)
df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-12-22')
conn.db.tickdata.insert(json.loads(df.to_json(orient='records')))
