使用Python多线程下载雅虎股票历史 – yfinance

Yfinance是一个Python包，它使我们能够以 Pythonic 的方式从 Yahoo Finance API 获取历史市场数据。在 yfinance 的帮助下，所有Python开发人员都可以轻松获取数据。

我们可以很容易地从 yfinance 下载历史股票数据，但问题是，它非常耗时。因此，我们使用多线程来掩盖时间。多线程使我们能够通过并发执行多个线程来下载大量数据。

安装

这个模块没有内置于Python。要安装它，请在终端中键入以下命令。

pip install yfinance

让我们一步一步地看一下这个过程，下面通过实现来解释：

第 1 步：获取所有必需的模块

Python3

import yfinance as yf

第二步：获取股票历史数据

Python

# Get the stocks info
import yfinance as yf
 
# Ticker is a function responsible
# for fetching the data MSFT is
# representing info about Microsoft
# Corporation
msft = yf.Ticker('MSFT')
 
# msft.info will return all information
# about microsoft corporation
data = msft.history()
 
# printing the data
print(data)

输出：

这是微软公司最近一年的股票数据。请注意，如果我们使用data = msft.history(period='max')它将返回到目前为止的所有数据。

第 3 步：下载数据

蟒蛇3

# pip install yfinance
import yfinance as yf
 
# Here we use yf.download function
data = yf.download(
 
    # tickers has value of company
    # shortname
    tickers='MSFT',
)
 
# printing the data
print(data)

输出：

因此，1 of 1 下载完成。只是一家公司从开始到结束到现在的所有数据。

第四步：从多家公司下载数据

这是用于从 IBM、Apple (AAPL)、Amazon (AMZN)、Microsoft (MSFT) 等公司下载数据的代码。

蟒蛇3

# pip install yfinance
import yfinance as yf
 
ticker_list = ['IBM', 'MSFT', 'AAPL', 'AMZN']
 
# Here we use yf.download function
data = yf.download(
     
    # passes the ticker
    tickers=ticker_list,
     
    # used for access data[ticker]
    group_by='ticker',
 
)
 
# used for making transpose
data = data.T
 
for t in ticker_list:
   
    # printing name
    print(t)
    print('\n')
     
    # used data.loc as it takes only index
    # labels and returns dataframe
    print(data.loc[t]) 
    print('\n')

输出：

第五步：计算执行时间和使用多线程

由于 yfinance 使用其自己的内置线程技术进行大量下载。为此，我们需要在yf.download 中分配一个新参数。

data = yf.download(

    tickers=ticker_list,

    threads=True, # Set thread value to true

    group_by=’ticker’,

)

计算时间的程序，我们使用时间模块

Python

# pip install yfinance
import yfinance as yf
import time
 
# Time starts from here
start = time.time()
 
ticker_list = ['IBM', 'MSFT', 'AAPL', 'AMZN']
 
# Here we use yf.download function
data = yf.download(
    tickers=ticker_list,
    threads=True,
    group_by='ticker',
 
)
 
# used for making transpose
data = data.T
 
for t in ticker_list:
    print(t)
     
    # used data.loc as it takes only index
    # labels and returns dataframe
    print(data.loc[t]) 
 
# Total time calculated
print('The program takes ', time.time()-start, 'seconds.')

线程前：

线程后：