1?? AkShare 簡介

• AkShare 是一個開源 Python 金融數(shù)據(jù)接口庫，致力于提供 股票、期貨、基金、宏觀經(jīng)濟、數(shù)字貨幣、財經(jīng)新聞等多種金融數(shù)據(jù)的獲取接口。

• 與 Tushare 類似，但完全免費，無需注冊即可獲取大部分?jǐn)?shù)據(jù)。

• 支持 A 股、港股、美股、期貨、數(shù)字貨幣等多市場數(shù)據(jù)。

• 官網(wǎng) / 文檔：https://akshare.readthedocs.io

2?? 安裝

pip install akshare

建議 Python 3.7+。
安裝完成后可以使用 import akshare as ak。

1. 每只股票 CSV 文件名包含股票名稱，比如 sh600519_貴州茅臺.csv
2. 去掉異常數(shù)據(jù)（空 DataFrame / 無效數(shù)據(jù)）

下面是修改后的完整腳本：

import akshare as ak
import pandas as pd
import os
from datetime import datetime
import time
import re

# 創(chuàng)建保存數(shù)據(jù)的目錄
data_dir = "a_stock_data"
if not os.path.exists(data_dir):
    os.makedirs(data_dir)

# 獲取 A 股股票列表
stock_list = ak.stock_info_a_code_name()
print(f"總共獲取到 {len(stock_list)} 只股票")

# 將列表保存到 CSV
stock_list.to_csv(os.path.join(data_dir, "a_stock_list.csv"), index=False, encoding="utf-8-sig")

# 定義獲取單只股票歷史日線的函數(shù)
def get_a_stock_daily(symbol: str, adjust: str = "") -> pd.DataFrame:
    """
    獲取單只 A 股日線數(shù)據(jù)，兼容最新 AkShare
    symbol: 帶市場前綴，如 sh600519 / sz000001
    adjust: "" 不復(fù)權(quán), "qfq" 前復(fù)權(quán), "hfq" 后復(fù)權(quán)
    返回標(biāo)準(zhǔn)化 DataFrame，列為 ['date','open','high','low','close','volume','amount']
    """
    try:
        df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=symbol, adjust=adjust)
        if df.empty:
            return pd.DataFrame()  # 返回空 DF

        # 兼容列名
        col_map = {
            "日期": "date",
            "開盤": "open",
            "最高": "high",
            "最低": "low",
            "收盤": "close",
            "成交量": "volume",
            "成交額": "amount",
        }
        df.rename(columns=col_map, inplace=True)

        # 轉(zhuǎn)換 date 并設(shè)置索引
        if "date" not in df.columns:
            return pd.DataFrame()
        df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.date
        df.set_index("date", inplace=True)

        # 保證標(biāo)準(zhǔn)列
        for col in ["open", "high", "low", "close", "volume", "amount"]:
            if col not in df.columns:
                df[col] = None

        df = df[["open", "high", "low", "close", "volume", "amount"]]

        # 去掉全部為 None 或 0 的行
        df = df.dropna(how="all")
        df = df[(df[['open','high','low','close','volume','amount']] != 0).any(axis=1)]

        return df

    except Exception as e:
        return pd.DataFrame()

# 遍歷所有股票，獲取歷史日線并保存
for idx, row in stock_list.iterrows():
    code = row['code']  # 股票代碼
    name = row['name']

    # 自動加市場前綴
    if code.startswith('6'):
        symbol = f"sh{code}"
    else:
        symbol = f"sz{code}"

    print(f"[{idx+1}/{len(stock_list)}] 獲取 {name} ({symbol}) 歷史數(shù)據(jù)...")

    df_daily = get_a_stock_daily(symbol, adjust="")  # 可改為 "qfq" / "hfq"
    if df_daily.empty:
        print(f"{symbol} ({name}) 沒有有效數(shù)據(jù)，跳過")
        continue

    # 清理文件名中的非法字符
    safe_name = re.sub(r'[\/:*?"<>|]', '_', name)

    # 保存 CSV 文件名包含股票名稱
    filename = os.path.join(data_dir, f"{symbol}_{safe_name}.csv")
    df_daily.to_csv(filename, encoding="utf-8-sig")
    print(f"已保存: {filename}")

    # 避免請求過快
    time.sleep(1)

print("所有股票歷史日線數(shù)據(jù)獲取完成！")

?? 修改說明

1. 文件名安全處理

   • 股票名稱中的 / \ : * ? " < > | 等特殊字符會被替換成 _。

   • 生成的 CSV 文件示例：

     a_stock_data/sh600519_貴州茅臺.csv
     a_stock_data/sz000001_平安銀行.csv
     

2. 去掉異常數(shù)據(jù)

   • 空 DataFrame 自動跳過
   • 全部為 0 或 None 的行被刪除

3. 控制訪問頻率

   • time.sleep(1) 避免網(wǎng)站屏蔽請求