⑴ Python 实现股票数据的实时抓取
编写Python脚本实时抓取股票数据，满足个人对实时涨跌信息的需求，无需依赖现有股票软件。
首先，获取沪深两市所有上市股票数据。利用Scrapy框架，实现数据爬取并保存至TTJJ.json文件，工程清单包括新建Scrapy工程、设置user-agent文件以防止被服务器封锁。
爬虫核心代码在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代码，改进登陆方式。同时，items模块定义数据保存格式，pipeline实现数据处理，保存至json文件，配置细节见settings.py。
获取实时交易数据，通过访问新浪股票接口hq.sinajs.cn/list=（输入股票代码）获取更新信息，仅在开盘至收盘期间有效，其他时间显示为前一日收盘价。简化逻辑，筛选出涨幅最高的10只股票，代码如下。
运行结果展示获取的数据，包含股票代码与当前涨幅，显示每行均为涨幅最高的10只股票。使用结果如图所示，反映了实时抓取的股票实时数据信息。
通过以上步骤，实现Python脚本自动抓取股票实时数据，满足个人需求，记录了一段利用编程技术获取实时股市信息的经历。
⑵ 学习如何使用Python进行股票交易
学习如何使用Python进行股票交易，主要包括以下几个步骤：
获取股票数据：
进行数据分析：
- 分析工具：Python提供了丰富的数据分析工具和库，如NumPy、pandas、matplotlib等。
- 技术指标计算：使用这些工具，可以计算各种技术指标，如均线、MACD（异同移动平均线）、RSI（相对强弱指数）等，这些指标有助于理解股票市场的趋势和变化。
- 数据可视化：通过matplotlib等库，可以将技术指标绘制成图表，直观地观察股票的走势和变化。
制定交易策略：
- 机器学习模型：利用scikit-learn、TensorFlow等机器学习工具，可以训练模型来预测未来的股票价格，从而制定基于预测结果的交易策略。
- 交易库：使用zipline和backtrader等交易库，可以进行回测和模拟交易，以测试交易策略的有效性和可行性。这些库提供了丰富的交易策略和算法，有助于优化交易策略。
总结：学习如何使用Python进行股票交易是一个复杂但非常有价值的过程。通过获取数据、进行数据分析以及制定交易策略，我们可以更加智能和高效地进行股票交易。同时，需要不断学习和实践，不断优化交易策略，并保持谨慎和理性的态度。