def cashFlow(self, year, quarter, retry=3, pause=0.001):
"""
获取现金流量数据
Parameters
--------
year:int 年度 e.g:2014
quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
retry : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0.001
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 or List: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code,代码
name,名称
cf_sales,经营现金净流量对销售收入比率
rateofreturn,资产的经营现金流量回报率
cf_nm,经营现金净流量与净利润的比率
cf_liabilities,经营现金净流量对负债比率
cashflowratio,现金流量比率
"""
self._data = pd.DataFrame()
if Utility.checkQuarter(year, quarter) is True:
self._writeHead()
# http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/cashflow/index.phtml?s_i=&s_a=&s_c=&reportdate=2018&quarter=3&p=1&num=60
self._data = self.__parsePage(cf.CASHFLOW_URL, year, quarter, 1, cf.CASHFLOW_COLS, pd.DataFrame(), retry, pause)
if self._data is not None:
self._data['code'] = self._data['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
return self._result()
def debtPaying(self, year, quarter, retry=3, pause=0.001):
"""
获取偿债能力数据
Parameters
--------
year:int 年度 e.g:2014
quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
retry : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0.001
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 or List: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code,代码
name,名称
currentratio,流动比率
quickratio,速动比率
cashratio,现金比率
icratio,利息支付倍数
sheqratio,股东权益比率
adratio,股东权益增长率
"""
self._data = pd.DataFrame()
if Utility.checkQuarter(year, quarter) is True:
self._writeHead()
# http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/debtpaying/index.phtml?s_i=&s_a=&s_c=&reportdate=2018&quarter=3&p=1&num=60
self._data = self.__parsePage(cf.DEBTPAYING_URL, year, quarter, 1, cf.DEBTPAYING_COLS, pd.DataFrame(), retry, pause)
if self._data is not None:
self._data['code'] = self._data['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
return self._result()
def growth(self, year, quarter, retry=3, pause=0.001):
"""
获取成长能力数据
Parameters
--------
year:int 年度 e.g:2014
quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
retry : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0.001
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 or List: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code,代码
name,名称
mbrg,主营业务收入增长率(%)
nprg,净利润增长率(%)
nav,净资产增长率
targ,总资产增长率
epsg,每股收益增长率
seg,股东权益增长率
"""
self._data = pd.DataFrame()
if Utility.checkQuarter(year, quarter) is True:
self._writeHead()
# http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/grow/index.phtml?s_i=&s_a=&s_c=&reportdate=2018&quarter=3&p=1&num=60
self._data = self.__parsePage(cf.GROWTH_URL, year, quarter, 1, cf.GROWTH_COLS, pd.DataFrame(), retry, pause)
if self._data is not None:
self._data['code'] = self._data['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
return self._result()
def operation(self, year, quarter, retry=3, pause=0.001):
"""
获取营运能力数据
Parameters
--------
year:int 年度 e.g:2014
quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
retry : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0.001
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 or List: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code,代码
name,名称
arturnover,应收账款周转率(次)
arturndays,应收账款周转天数(天)
inventory_turnover,存货周转率(次)
inventory_days,存货周转天数(天)
currentasset_turnover,流动资产周转率(次)
currentasset_days,流动资产周转天数(天)
"""
self._data = pd.DataFrame()
if Utility.checkQuarter(year, quarter) is True:
self._writeHead()
# http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/operation/index.phtml?s_i=&s_a=&s_c=&reportdate=2018&quarter=3&p=1&num=60
self._data = self.__parsePage(cf.OPERATION_URL, year, quarter, 1, cf.OPERATION_COLS, pd.DataFrame(), retry, pause)
if self._data is not None:
self._data['code'] = self._data['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
return self._result()
def forecast(self, year, quarter, retry=3, pause=0.001):
"""
获取业绩预告数据
Parameters
--------
year:int 年度 e.g:2014
quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
retry : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0.001
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 or List: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code,代码
name,名称
type,业绩变动类型【预增、预亏等】
report_date,发布日期
pre_eps,上年同期每股收益
range,业绩变动范围
"""
self._data = pd.DataFrame()
if Utility.checkQuarter(year, quarter) is True:
self._writeHead()
self._data = self.__handleForecast(year, quarter, 1, pd.DataFrame(), retry, pause)
self._data = pd.DataFrame(self._data, columns=cf.FORECAST_COLS)
self._data['code'] = self._data['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
return self._result()
def report(self, year, quarter, retry=3, pause=0.001):
"""
获取业绩报表数据
Parameters
--------
year:int 年度 e.g:2014
quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
retry : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0.001
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 or List: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code,代码
name,名称
eps,每股收益
eps_yoy,每股收益同比(%)
bvps,每股净资产
roe,净资产收益率(%)
epcf,每股现金流量(元)
net_profits,净利润(万元)
profits_yoy,净利润同比(%)
distrib,分配方案
report_date,发布日期
"""
self._data = pd.DataFrame()
if Utility.checkQuarter(year, quarter) is True:
self._writeHead()
# http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/mainindex/index.phtml?s_i=&s_a=&s_c=&reportdate=2018&quarter=3&p=1&num=60
self._data = self.__parsePage(cf.REPORT_URL, year, quarter, 1, cf.REPORT_COLS, pd.DataFrame(), retry, pause, 11)
if self._data is not None:
self._data['code'] = self._data['code'].map(lambda x:str(x).zfill(6))
return self._result()
def profit(self, year, quarter, retry=3, pause=0.001):
"""
获取盈利能力数据
Parameters
--------
year:int 年度 e.g:2014
quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
retry : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0.001
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 or List: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code,代码
name,名称
roe,净资产收益率(%)
net_profit_ratio,净利率(%)
gross_profit_rate,毛利率(%)
net_profits,净利润(万元)
eps,每股收益
business_income,营业收入(百万元)
bips,每股主营业务收入(元)
"""
self._data = pd.DataFrame()
if Utility.checkQuarter(year, quarter) is True:
self._writeHead()
# http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/profit/index.phtml?s_i=&s_a=&s_c=&reportdate=2018&quarter=3&p=1&num=60
self._data = self.__parsePage(cf.PROFIT_URL, year, quarter, 1, cf.PROFIT_COLS, pd.DataFrame(), retry, pause)
if self._data is not None:
self._data['code'] = self._data['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
return self._result()