使用python进行股票数据爬取中的时间限制和策略

时间：2022-10-08 01:17:52

股票数据爬取中的时间限制和策略

在进行股票数据爬取时，时间限制和策略是非常重要的考虑因素。本文将介绍两个与此相关的函数：is_trade_day()和stock_work_day()。

is_trade_day()函数

def is_trade_day(date):  
    if is_workday(date):
        if date.isoweekday() < 6:
            return True
    return False

该函数用于判断给定的日期是否为股票交易日。首先调用外部库is_workday()检查该日期是否为工作日，如果是则根据星期数判断该日期是否为交易日，返回一个布尔值。

这个函数可以帮助我们确定一个日期是否需要进行股票数据爬取。例如，如果给定的日期不是交易日，则无需进行爬取。

stock_work_day()函数

def stock_work_day(group_name = None):
    if group_name == None:  
        data_temp = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime())
        data = datetime.datetime.strptime(data_temp, '%Y-%m-%d').date()
        if stock_parse.is_trade_day(data) == False:
            print("非交易日期")
            return True
        elif datetime.datetime.now().hour < 9 or datetime.datetime.now().hour > 15:
            print("非交易时间")
            return True
        else:
            print("交易时间,开始进行数据获取")
            return True
    else:  
        days_num = 1
        while stock_parse.is_trade_day(datedays.gettomorrow(days=days_num)) == False:
            days_num = days_num + 1

        return str(datedays.gettomorrow(days=days_num))[-2:]

该函数提供了两个功能，一个是判断当前是否为交易时间，另一个是获取下一个工作日的组名。

当group_name参数为None时，该函数会通过time库获取当前日期，并使用datetime库将其转化为日期格式。然后使用外部库stock_parse.is_trade_day()判断该日期是否为交易日，如果是则判断当前时间是否在交易时间范围内（9:00-15:00），如果不是则返回True，否则返回False。

当group_name参数不为None时，该函数会使用datedays.gettomorrow()获取下一个工作日的日期，并通过循环向后查找下一个交易日。最后返回下一个交易日的日期的组名。

这个函数可以帮助我们控制爬取数据的时间，在交易时间范围内并且是交易日才进行数据爬取，避免无用的数据爬取和浪费资源。

结论

股票数据爬取中的时间限制和策略是十分重要的，我们可以通过使用is_trade_day()和stock_work_day()函数来实现时间限制和策略控制。这些函数可以帮助我们确定一个日期是否需要进行股票数据爬取，以及在交易时间范围内并且是交易日才进行数据爬取，从而提高爬虫的效率和稳定性。

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