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python 通达信 dll_Python读取通达信本地数据

發(fā)布時間：2023/12/20 python 25 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 python 通达信 dll_Python读取通达信本地数据小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

一、介紹

python獲取股票數(shù)據(jù)的方法很多，其中 Tushare 財經(jīng)數(shù)據(jù)接口包很好用，當然，也可以通過通達信本地的數(shù)據(jù)獲取，這樣更為方便。

日線數(shù)據(jù)存在這路徑下 D:\通達信\vipdoc\sh\lday(我的通達信安裝目錄是D盤)

接著我們需要的就是解析這些數(shù)據(jù)，在分別存為 csv 格式的數(shù)據(jù)就行了，這樣我們可以方便的用 pandas 或其他方法讀取和分析。

通達信的日線數(shù)據(jù)格式如下：

每32個字節(jié)為一天數(shù)據(jù)

每4個字節(jié)為一個字段，每個字段內(nèi)低字節(jié)在前

00 ~ 03 字節(jié)：年月日, 整型

04 ~ 07 字節(jié)：開盤價*100，整型

08 ~ 11 字節(jié)：最高價*100, 整型

12 ~ 15 字節(jié)：最低價*100, 整型

16 ~ 19 字節(jié)：收盤價*100, 整型

20 ~ 23 字節(jié)：成交額(元)，float型

24 ~ 27 字節(jié)：成交量(股)，整型

28 ~ 31 字節(jié)：(保留)

打開一個 .day 的文件，發(fā)現(xiàn)是亂碼，以二進制格式存儲，那么我們只需按照上面存的字節(jié)數(shù)解析下就可以了。

先讀取一天的數(shù)據(jù)

>>> f = open('D:/通達信/vipdoc/sh/lday/sh000001.day', 'rb')

>>> f.read(32)

b'\xa2\xde2\x01\x14\x9b\x03\x00\x0f\x9d\x03\x00\x8d\x91\x03\x00\xef\x93\x03\x00\xcb\xbc\x14Q\x9a\xfb|\x02-\x01Z\x02'

這應該就是一天的數(shù)據(jù)了，我們對這個數(shù)據(jù)進行解析，這里需要用到 struct 模塊中的 unpack 方法

>>> import struct

>>> f = open('D:/通達信/vipdoc/sh/lday/sh000001.day', 'rb')

>>> li = f.read(32)

>>> data = struct.unpack('lllllfll', li)

>>> data

(20111010, 236308, 236815, 233869, 234479, 39926411264.0, 41745306, 39452973)

# 分別為日期，開盤，最高，最低，收盤，成交額，成交量，保留值

unpack用法：前一個參數(shù)是格式，'lllllfii' 就是一個浮點數(shù)格式(f，這里對應日線數(shù)據(jù)中的成交額是float格式)和其他整形格式(i，這里對應日線數(shù)據(jù)中的其他數(shù)據(jù)是 int 格式)

那么剩下的問題不大了

二、完整代碼

在 sh 目錄下新建了個 pythondata 文件夾，注意文件路徑分隔符是 /

import struct

import datetime

def stock_csv(filepath, name):

data = []

with open(filepath, 'rb') as f:

file_object_path = 'D:/通達信/vipdoc/sh/pythondata/' + name +'.csv'

file_object = open(file_object_path, 'w+')

while True:

stock_date = f.read(4)

stock_open = f.read(4)

stock_high = f.read(4)

stock_low= f.read(4)

stock_close = f.read(4)

stock_amount = f.read(4)

stock_vol = f.read(4)

stock_reservation = f.read(4)

# date,open,high,low,close,amount,vol,reservation

if not stock_date:

break

stock_date = struct.unpack("l", stock_date) # 4字節(jié) 如20091229

stock_open = struct.unpack("l", stock_open) #開盤價*100

stock_high = struct.unpack("l", stock_high) #最高價*100

stock_low= struct.unpack("l", stock_low) #最低價*100

stock_close = struct.unpack("l", stock_close) #收盤價*100

stock_amount = struct.unpack("f", stock_amount) #成交額

stock_vol = struct.unpack("l", stock_vol) #成交量

stock_reservation = struct.unpack("l", stock_reservation) #保留值

date_format = datetime.datetime.strptime(str(stock_date[0]),'%Y%M%d') #格式化日期

list= date_format.strftime('%Y-%M-%d')+","+str(stock_open[0]/100)+","+str(stock_high[0]/100.0)+","+str(stock_low[0]/100.0)+","+str(stock_close[0]/100.0)+","+str(stock_vol[0])+"\r\n"

file_object.writelines(list)

file_object.close()

stock_csv('D:/通達信/vipdoc/sh/lday/sh000001.day', '1')

運行下，打開 1.CSV 文件

三、批量解析

import os