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关于开发工具的选择，经过一些对比研究后，决定使用Anaconda ，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小节程序调试的工作。Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux，Mac，Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存，切换以及各种第三方包安装问题。 Anaconda利用工具/命令conda来进行包和环境的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda，某个版本的python，众多包，科学计算工具等等。
获取全部证券数据方法：
import tushare as ts
import os
filename = 'D:/le.csv'
bb= ts.get_today_all()
if os.path.exists(filename):
bb.to_csv(filename, mode='a', index=True, header=None,encoding='ansi')
else:
bb.to_csv(filename)
这里的：ts.get_today_all()是为了一次性获取当前交易所有股票的行情数据（如果是节假日，即为上一交易日，结果显示速度取决于网速）
import tushare as ts
import os
filename = 'D:/bige.csv'
df = ts.get_stock_basics()
stocks=df.index.tolist()
#以上代码获取全部股票代码
for stock in stocks:
dd = ts.get_realtime_quotes(stock)
if os.path.exists(filename):
dd.to_csv(filename, mode='a', header=None,index=False)
else:
dd.to_csv(filename)
这里的get_realtime_quotes是为了获取实时分笔数据，可以实时取得股票当前报价和成交信息，其中一种场景是，写一个python定时程序来调用本接口（可两三秒执行一次，性能与行情软件基本一致），然后通过DataFrame的矩阵计算实现交易监控，可实时监测交易量和价格的变化。
对数据的获取使用tushare包。Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。
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