def sh_margins(start=None, end=None, retry_count=3, pause=0.001):
"""
获取沪市融资融券数据列表
Parameters
--------
start:string
开始日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取去年今日
end:string
结束日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取当前日期
retry_count : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0
重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
Return
------
DataFrame
opDate:信用交易日期
rzye:本日融资余额(元)
rzmre: 本日融资买入额(元)
rqyl: 本日融券余量
rqylje: 本日融券余量金额(元)
rqmcl: 本日融券卖出量
rzrqjyzl:本日融资融券余额(元)
"""
start = du.today_last_year() if start is None else start
end = du.today() if end is None else end
if du.diff_day(start, end) < 0:
return None
start, end = start.replace("-", ""), end.replace("-", "")
data = pd.DataFrame()
ct._write_head()
df = _sh_hz(data, start=start, end=end, retry_count=retry_count, pause=pause)
return df
def day_boxoffice(date=None, retry_count=3, pause=0.001):
"""
获取单日电影票房数据
数据来源：EBOT艺恩票房智库
Parameters
------
date:日期，默认为上一日
retry_count : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0
重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
return
-------
DataFrame
AvgPrice 平均票价
AvpPeoPle 场均人次
BoxOffice 单日票房（万）
BoxOffice_Up 环比变化 （%）
MovieDay 上映天数
MovieName 影片名
SumBoxOffice 累计票房（万）
WomIndex 口碑指数
"""
for _ in range(retry_count):
time.sleep(pause)
try:
if date is None:
date = 0
else:
date = int(du.diff_day(du.today(), date)) + 1
request = Request(
ct.BOXOFFICE_DAY %
(ct.P_TYPE['http'], ct.DOMAINS['mbox'], date, _random()))
lines = urlopen(request, timeout=10).read()
if len(lines) < 15: #no data
return None
except Exception as e:
print(e)
else:
js = json.loads(lines.decode('utf-8') if ct.PY3 else lines)
df = pd.DataFrame(js['data1'])
df = df.drop([
'MovieImg', 'BoxOffice1', 'MovieID', 'Director', 'IRank',
'IRank_pro'
],
axis=1)
return df
def download_stock_quotes(code, date_start='', date_end=str(datetime.date.today())):
code = util.getSixDigitalStockCode(code)
try:
if date_start == '':
date = datetime.datetime.today().date() + datetime.timedelta(-365*3)
date_start = str(date)
dateStart = datetime.datetime.strptime(str(date_start), "%Y-%m-%d")
for i in range(du.diff_day(date_start, date_end)):
date = dateStart + datetime.timedelta(i)
strDate = date.strftime("%Y-%m-%d")
df = ts.get_tick_data(code, strDate)
print df
except Exception as e:
print str(e)
def download_stock_quotes(code, date_start='', date_end=str(datetime.date.today())):
code = util.getSixDigitalStockCode(code)
try:
if date_start == '':
date = datetime.datetime.today().date() + datetime.timedelta(-365*3)
date_start = str(date)
dateStart = datetime.datetime.strptime(str(date_start), "%Y-%m-%d")
for i in range(du.diff_day(date_start, date_end)):
date = dateStart + datetime.timedelta(i)
strDate = date.strftime("%Y-%m-%d")
df = ts.get_tick_data(code, strDate)
print df
except Exception as e:
print str(e)
def day_boxoffice(date=None, retry_count=3, pause=0.001):
"""
获取单日电影票房数据
数据来源：EBOT艺恩票房智库
Parameters
------
date:日期，默认为上一日
retry_count : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0
重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
return
-------
DataFrame
AvgPrice 平均票价
AvpPeoPle 场均人次
BoxOffice 单日票房（万）
BoxOffice_Up 环比变化 （%）
IRank 排名
MovieDay 上映天数
MovieName 影片名
SumBoxOffice 累计票房（万）
WomIndex 口碑指数
"""
for _ in range(retry_count):
time.sleep(pause)
try:
if date is None:
date = 0
else:
date = int(du.diff_day(du.today(), date)) + 1
request = Request(ct.BOXOFFICE_DAY%(ct.P_TYPE['http'], ct.DOMAINS['mbox'],
ct.BOX, date, _random()))
lines = urlopen(request, timeout = 10).read()
if len(lines) < 15: #no data
return None
except Exception as e:
print(e)
else:
js = json.loads(lines.decode('utf-8') if ct.PY3 else lines)
df = pd.DataFrame(js['data1'])
df = df.drop(['MovieImg', 'BoxOffice1', 'MovieID', 'Director', 'IRank_pro'], axis=1)
return df
def sh_margins(start=None, end=None, retry_count=3, pause=0.001):
"""
获取沪市融资融券数据列表
Parameters
--------
start:string
开始日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取去年今日
end:string
结束日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取当前日期
retry_count : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0
重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
Return
------
DataFrame
opDate:信用交易日期
rzye:本日融资余额(元)
rzmre: 本日融资买入额(元)
rqyl: 本日融券余量
rqylje: 本日融券余量金额(元)
rqmcl: 本日融券卖出量
rzrqjyzl:本日融资融券余额(元)
"""
start = du.today_last_year() if start is None else start
end = du.today() if end is None else end
if du.diff_day(start, end) < 0:
return None
start, end = start.replace('-', ''), end.replace('-', '')
data = pd.DataFrame()
ct._write_head()
df = _sh_hz(data,
start=start,
end=end,
retry_count=retry_count,
pause=pause)
return df
