股票 | 基金 | 大盘 | 历史行情数据批量在线下载Excel，随用随下

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1.填写需要的股票代码，例如万科A或者000002都行，不要带sz、sh。
一行一个，填完一个代码之后换行再填，就能一次获得多个股票的历史数据。

2.填写收数据的邮箱，股票数据下载生成好之后，会直接把数据发送至您的邮箱。请一定注意不要填错邮箱啦，因为填错邮箱收不到数据的真的很多（而且也没办法挺醒你重新填，邮箱不通，后台只能给48小时内给我发过消息的用户发信息）。
因为是免费数据，所以获取的人比较多，基本上需要5分钟左右能收到数据，希望理解。

一次获取多个股票的历史数据：

放在公主号下载也实属无奈，希望大家谅解（不然很容易被恶意下载），下载是很方便的，在公主号里进行1、2两个步骤就可以了，一般5分钟就能收到数据。

之所以不是直接搜代码、点击就在线下载的方式，是因为在线下载很容易被无限恶意下载，非常影响正常用户的下载，正常用户根本挤不过恶意下载的所以后来为了屏蔽掉这些恶意下载，就设置了通过公主号提交、邮件发送的方式。

就是因为在线下载容易被攻击、恶意下载，所以最后选择了放在公主号，这样的话要攻击也是先攻击微信，应该还没有谁有这么大的本事，所以这种方法一是免费，二是能长久，还希望大家能理解

现在基本上都没有在线下载的了，能找到的那些在线下载的也都是收费的，不信你找一圈还得回来。

以前是很多券商都能下载股票历史数据的，慢慢的也不知道咋的，都加限制或者取消了，就变得很麻烦。想要下载个数据还要下载软件、安装、摸索、注册，这一套下来还不知道能不能下载。

另外懂代码的话，可以参考一下自己实现：

import re
import pandas
import requests
url = '目标网站的url' # 这里不写具体网站的链接了，大体做法都是一样的。

response = requests.get(url).text # 得到网页的源代码

###下面是解析开盘数据的代码，大部分都可以这么参考，简单的正则表达式###

times = re.findall('class="first left bold noWrap">(.*?)').group(1) # 获取到所有历史的交易时间
open_price = re.findall('class="first left bold noWrap">.*?\s+.*?\s+\s+').group(1) # 得到所有历史收盘价数据
high_price = re.findall('class="first left bold noWrap">.*?\s+\s+\s+').group(1) # 得到所有历史收盘价数据

###下面是数据下载成本地数据部分，以下载为本地Excel为例###

df = pandas.DataFrame(a, columns=['open_price', 'close_price', 'vol']) # 把数据转成DataFrame格式
wt = ExcelWriter(path) # path 是文件的保存路径，要精确到文件名。数据下载成本地数据之后，就要到这个路径去找。
例如：C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\股票所有历史开盘数据下载成本地数据.xls 就按照这个路径找到保存好的Excel就行了

df.to_excel(wt, sheet_name='如何下载股票的历史收盘价' , index=False)
转载自：https://blog.csdn.net/huifaguang/article/details/108247993
到这里，我们也就讲完了《股票 | 基金 | 大盘 | 历史行情数据批量在线下载Excel，随用随下》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于mysql的知识点！