import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
import pandas_datareader.data as web
tickers
['MMM', 'ABT', 'ABBV', 'ACN', 'ATVI', 'AYI', 'ADBE', 'AMD', 'AAP', 'AES', 'AET', 'AMG', 'AFL', 'A', 'APD', 'AKAM', 'ALK', 'ALB', 'ARE', 'ALXN', 'ALGN', 'ALLE', 'AGN', 'ADS', 'LNT', 'ALL', 'GOOGL', 'GOOG', 'MO', 'AMZN', 'AEE', 'AAL', 'AEP', 'AXP', 'AIG', 'AMT', 'AWK', 'AMP', 'ABC', 'AME', 'AMGN', 'APH', 'APC', 'ADI', 'ANDV', 'ANSS', 'ANTM', 'AON', 'AOS', 'APA', 'AIV', 'AAPL', 'AMAT', 'APTV', 'ADM', 'ARNC', 'AJG', 'AIZ', 'T', 'ADSK', 'ADP', 'AZO', 'AVB', 'AVY', 'BHGE', 'BLL', 'BAC', 'BK', 'BAX', 'BBT', 'BDX', 'BRK.B', 'BBY', 'BIIB', 'BLK', 'HRB', 'BA', 'BWA', 'BXP', 'BSX', 'BHF', 'BMY', 'AVGO', 'BF.B', 'CHRW', 'CA', 'COG', 'CDNS', 'CPB', 'COF', 'CAH', 'CBOE', 'KMX', 'CCL', 'CAT', 'CBG', 'CBS', 'CELG', 'CNC', 'CNP', 'CTL', 'CERN', 'CF', 'SCHW', 'CHTR', 'CHK', 'CVX', 'CMG', 'CB', 'CHD', 'CI', 'XEC', 'CINF', 'CTAS', 'CSCO', 'C', 'CFG', 'CTXS', 'CLX', 'CME', 'CMS', 'KO', 'CTSH', 'CL', 'CMCSA', 'CMA', 'CAG', 'CXO', 'COP', 'ED', 'STZ', 'COO', 'GLW', 'COST', 'COTY', 'CCI', 'CSRA', 'CSX', 'CMI', 'CVS', 'DHI', 'DHR', 'DRI', 'DVA', 'DE', 'DAL', 'XRAY', 'DVN', 'DLR', 'DFS', 'DISCA', 'DISCK', 'DISH', 'DG', 'DLTR', 'D', 'DOV', 'DWDP', 'DPS', 'DTE', 'DRE', 'DUK', 'DXC', 'ETFC', 'EMN', 'ETN', 'EBAY', 'ECL', 'EIX', 'EW', 'EA', 'EMR', 'ETR', 'EVHC', 'EOG', 'EQT', 'EFX', 'EQIX', 'EQR', 'ESS', 'EL', 'ES', 'RE', 'EXC', 'EXPE', 'EXPD', 'ESRX', 'EXR', 'XOM', 'FFIV', 'FB', 'FAST', 'FRT', 'FDX', 'FIS', 'FITB', 'FE', 'FISV', 'FLIR', 'FLS', 'FLR', 'FMC', 'FL', 'F', 'FTV', 'FBHS', 'BEN', 'FCX', 'GPS', 'GRMN', 'IT', 'GD', 'GE', 'GGP', 'GIS', 'GM', 'GPC', 'GILD', 'GPN', 'GS', 'GT', 'GWW', 'HAL', 'HBI', 'HOG', 'HRS', 'HIG', 'HAS', 'HCA', 'HCP', 'HP', 'HSIC', 'HSY', 'HES', 'HPE', 'HLT', 'HOLX', 'HD', 'HON', 'HRL', 'HST', 'HPQ', 'HUM', 'HBAN', 'HII', 'IDXX', 'INFO', 'ITW', 'ILMN', 'IR', 'INTC', 'ICE', 'IBM', 'INCY', 'IP', 'IPG', 'IFF', 'INTU', 'ISRG', 'IVZ', 'IQV', 'IRM', 'JEC', 'JBHT', 'SJM', 'JNJ', 'JCI', 'JPM', 'JNPR', 'KSU', 'K', 'KEY', 'KMB', 'KIM', 'KMI', 'KLAC', 'KSS', 'KHC', 'KR', 'LB', 'LLL', 'LH', 'LRCX', 'LEG', 'LEN', 'LUK', 'LLY', 'LNC', 'LKQ', 'LMT', 'L', 'LOW', 'LYB', 'MTB', 'MAC', 'M', 'MRO', 'MPC', 'MAR', 'MMC', 'MLM', 'MAS', 'MA', 'MAT', 'MKC', 'MCD', 'MCK', 'MDT', 'MRK', 'MET', 'MTD', 'MGM', 'KORS', 'MCHP', 'MU', 'MSFT', 'MAA', 'MHK', 'TAP', 'MDLZ', 'MON', 'MNST', 'MCO', 'MS', 'MOS', 'MSI', 'MYL', 'NDAQ', 'NOV', 'NAVI', 'NTAP', 'NFLX', 'NWL', 'NFX', 'NEM', 'NWSA', 'NWS', 'NEE', 'NLSN', 'NKE', 'NI', 'NBL', 'JWN', 'NSC', 'NTRS', 'NOC', 'NCLH', 'NRG', 'NUE', 'NVDA', 'ORLY', 'OXY', 'OMC', 'OKE', 'ORCL', 'PCAR', 'PKG', 'PH', 'PDCO', 'PAYX', 'PYPL', 'PNR', 'PBCT', 'PEP', 'PKI', 'PRGO', 'PFE', 'PCG', 'PM', 'PSX', 'PNW', 'PXD', 'PNC', 'RL', 'PPG', 'PPL', 'PX', 'PCLN', 'PFG', 'PG', 'PGR', 'PLD', 'PRU', 'PEG', 'PSA', 'PHM', 'PVH', 'QRVO', 'PWR', 'QCOM', 'DGX', 'RRC', 'RJF', 'RTN', 'O', 'RHT', 'REG', 'REGN', 'RF', 'RSG', 'RMD', 'RHI', 'ROK', 'COL', 'ROP', 'ROST', 'RCL', 'CRM', 'SBAC', 'SCG', 'SLB', 'SNI', 'STX', 'SEE', 'SRE', 'SHW', 'SIG', 'SPG', 'SWKS', 'SLG', 'SNA', 'SO', 'LUV', 'SPGI', 'SWK', 'SBUX', 'STT', 'SRCL', 'SYK', 'STI', 'SYMC', 'SYF', 'SNPS', 'SYY', 'TROW', 'TPR', 'TGT', 'TEL', 'FTI', 'TXN', 'TXT', 'TMO', 'TIF', 'TWX', 'TJX', 'TMK', 'TSS', 'TSCO', 'TDG', 'TRV', 'TRIP', 'FOXA', 'FOX', 'TSN', 'UDR', 'ULTA', 'USB', 'UAA', 'UA', 'UNP', 'UAL', 'UNH', 'UPS', 'URI', 'UTX', 'UHS', 'UNM', 'VFC', 'VLO', 'VAR', 'VTR', 'VRSN', 'VRSK', 'VZ', 'VRTX', 'VIAB', 'V', 'VNO', 'VMC', 'WMT', 'WBA', 'DIS', 'WM', 'WAT', 'WEC', 'WFC', 'HCN', 'WDC', 'WU', 'WRK', 'WY', 'WHR', 'WMB', 'WLTW', 'WYN', 'WYNN', 'XEL', 'XRX', 'XLNX', 'XL', 'XYL', 'YUM', 'ZBH', 'ZION', 'ZTS']
data_source = 'google'
start='2017-01-01'
end = '2018-01-01'
for i in tickers:
web.DataReader(i, data_source, start, end).to_csv(i+'.csv')
我正试图从谷歌金融下载股票价格,这是一种工作,而不是在同一时间。(505只股票中只有289只股票被下载)
上面写着:
Traceback (most recent call last):
File "C:\python36\mana.py", line 26, in <module>
web.DataReader(i, data_source, start, end).to_csv(i+'.csv')
File "C:\python36\lib\site-packages\pandas_datareader\data.py", line 315, in DataReader
session=session).read()
File "C:\python36\lib\site-packages\pandas_datareader\base.py", line 206, in read
params=self._get_params(self.symbols))
File "C:\python36\lib\site-packages\pandas_datareader\base.py", line 84, in _read_one_data
out = self._read_url_as_StringIO(url, params=params)
File "C:\python36\lib\site-packages\pandas_datareader\base.py", line 95, in _read_url_as_StringIO
response = self._get_response(url, params=params)
File "C:\python36\lib\site-packages\pandas_datareader\base.py", line 155, in _get_response
raise RemoteDataError(msg)
pandas_datareader._utils.RemoteDataError: Unable to read URL: https://finance.google.com/finance/historical?q=LMT&startdate=Jan+01%2C+2017&enddate=Jan+01%2C+2018&output=csv
Response Text:
b'<!DOCTYPE html><html lang=en><meta charset=utf-8><meta name=viewport content="initial-scale=1, minimum-scale=1, width=device-width"><title>Error 400 (Not Found)!!1</title><style>*{margin:0;padding:0}html,code{font:15px/22px arial,sans-serif}html{background:#fff;color:#222;padding:15px}body{color:#222;text-align:unset;margin:7% auto 0;max-width:390px;min-height:180px;padding:30px 0 15px;}* > body{background:url(//www.google.com/images/errors/robot.png) 100% 5px no-repeat;padding-right:205px}p{margin:11px 0 22px;overflow:hidden}pre{white-space:pre-wrap;}ins{color:#777;text-decoration:none}a img{border:0}@media screen and (max-width:772px){body{background:none;margin-top:0;max-width:none;padding-right:0}}#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/1x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat;margin-left:-5px}@media only screen and (min-resolution:192dpi){#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat 0% 0%/100% 100%;-moz-border-image:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) 0}}@media only screen and (-webkit-min-device-pixel-ratio:2){#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat;-webkit-background-size:100% 100%}}#logo{display:inline-block;height:54px;width:150px}</style><div id="af-error-container"><a href=//www.google.com><span id=logo aria-label=Google></span></a><p><b>400.</b> <ins>That\xe2\x80\x99s an error.</ins><p>The requested URL was not found on this server. <ins>That\xe2\x80\x99s all we know.</ins></div>'
为什么我有这个问题,我如何下载rest 200+数据?
谢谢你!
好吧,出于某种原因,谷歌似乎没有洛克希德马丁公司2017年的日系列价格数据(你查询失败的股票代码)
此外,谷歌不喜欢对财务数据的自动查询:如果我运行你的代码,我会定期收到回复,包括“我们很抱歉。。。但您的计算机或网络可能正在发送自动查询。为了保护我们的用户,我们现在无法处理您的请求。”
如果你只是想要价格数据,一个简单的答案是使用雅虎代替。下面是我在雅虎上运行的一个测试程序(基于你的代码),用来检查它能提供多少价格数据:
。。。答案是,所有人:
希望这能有所帮助。
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