Файлы к уроку:
Ссылки:
Описание
В этом уроке вы узнаете как ускорить скачивание котировок с сайтов Московской биржи и Yahoo Finance при помощи pandas_datareader — модуля для Python.
Модуль pandas_datareader позволяет скачивать данные из множества различных источников. Мы разберем как быстро скачивать котировки.
Решение
Чтобы работать с модулем нужно сначала установить Python и Anaconda.
После установки запустите Anaconda Prompt и введите команду:
pip install pandas-datareader
Когда завершится установка вы можете пользоваться модулем pandas_datareader для скачивания котировок ценных бумаг. Запустите Jupyter Notebooks и в первой ячейке введите команды для импорта модулей:
import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr
Разберем пример скачивания котировок трех акций с сайта московской биржи при помощи pandas_datareader:
tickers = ['GAZP', 'SBER', 'YNDX']
path = r'c:\Users\Timur\Downloads\PQ\Pandas. Скачиваем котировки\\'
for item in tickers:
quotes = pdr.data.DataReader(item, 'moex', start = '2010-01-01')
quotes.to_excel(path + item + '.xlsx', encoding='cp1251')
tickers — это список интересующих нас ценных бумаг
path — это путь для сохранения файлов
Далее идет цикл по всем ценным бумагам из списка.
В переменную quotes мы сохраняем таблицу с котировками, а потом создаем и сохраняем их в Excel файл.
Если вас интересует формат CSV, то вместе to_excel напишите to_csv.
Код для получения котировок с Yahoo будет выглядеть почти так же.
tickers = ['MCD', 'JNJ', 'UNH']
path = r'c:\Users\Timur\Downloads\PQ\Pandas. Скачиваем котировки\\'
for item in tickers:
quotes = pdr.data.DataReader(item, 'yahoo', start = '2010-01-01')
quotes.to_excel(path + item + '.xlsx')
Курс Python Практический
Номер урока | Урок | Описание |
---|---|---|
1 | Python Практический. Скачиваем котировки | В этом уроке мы научимся скачивать котировки с помощью модуля pandas_datareader. |
2 | Python Практический. Объединить книги Excel | В этом уроке мы объединим много Excel файлов в один CSV файл с помощью Python |
3 | Python Практический. Объединить книги Excel | Дополним урок по объединению большого количества XLSX файлов в один CSV при помощи Python. Добавим Progress Bar и вывод времени начала обработки каждого файла. |
4 | Python Практический. Создать Progress Bar | В этом уроке мы научимся создавать Progress Bar в Python. Для этого воспользуемся модулем tqdm. |
5 | Python Практический. Объединить листы книги Excel | Объединим множество листов одной книги Excel по вертикали. |
6 | Python Практический. Объединить книги Excel и листы в них | Как объединить книги Excel и все листы в них в одну таблицу. |
7 | Python Практический. Объединить множество CSV | Объединим множество CSV файлов по вертикали в один CSV файл. |
8 | Python Практический. Таблицы из множества интернет-страниц | Извлечем таблицу из множества веб-страниц и объединим по вертикали. |
9 | Python Практический. Многостраничное извлечение таблиц с Requests и BS4 | В этом уроке мы с помощью Python модулей Requests и BS4 извлечем таблицу из множества web-страниц, потом все эти таблицы объединим по вертикали в одну и запишем результат в Excel файл. |
10 | Python Практический. Скрапинг/Парсинг сайтов с Selenium и BS4 | В этом уроке мы будем скрапить/парсить веб сайт с Python модулями Selenium и BF4. |
11 | Python Практический. Автоматизация браузера Python Selenium, Скрапинг, скачивание выписок ЕГРЮЛ | В этом уроке мы познакомимся с модулем Selenium для Python. Он позволяет автоматизировать работу браузера, например, открывать веб-страницы, заполнять формы, получать содержимое блоков и скачивать файлы. Мы изучим основы Selenium на примере получения данных ЕГРЮЛ по ИНН и автоматическому скачиванию выписок ЕГРЮЛ. |
12 | Python Практический. Множественная замена текста с Pandas | В этом уроке мы выполним множественную замена текста с помощью модуля Pandas |