一、baostock官网怎么下载
如果你想使用baostock，首先需要从官网下载baostock的安装文件。目前，baostock的官方下载地址是http://baostock.com。进入官网后，你可以在顶部导航中找到“下载”这一选项。点击下载，你会看到目前最新版本的下载链接。
在Linux或MacOS平台中，你可以使用以下命令获取最新baostock版本：
curl https://baostock.com/baostock_install/install_baostock.sh | bash
这个脚本会在默认路径下安装baostock，并且自动添加环境变量。
二、baostock安装
baostock提供了Python的安装包，支持多平台的操作系统。安装前需要安装好Python的相关组件。如果你是Python的新手，可以按照以下步骤安装baostock：
1、在官网下载最新版本的baostock安装文件；
2、解压文件，进入解压后的目录；
3、使用Python的pip命令安装baostock：
pip install baostock
4、测试是否安装成功（确保在Python的虚拟环境中）：
import baostock baostock.__version__
如果输出的版本号和你下载的安装文件的版本一致，说明安装成功。
三、baostock python
使用Python来调用baostock需要导入baostock的Python模块。在导入之前，你需要先调用init方法来初始化相关配置。以下是使用baostock Python库获取股票数据的代码：
import baostock as bs
import pandas as pd
# 登陆系统
lg = bs.login()
# 获取沪深A股数据
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000",
"date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag",
start_date='2020-01-01', end_date='2020-04-30',
frequency="d", adjustflag="2")
print('query_history_k_data_plus respond error_msg:'+rs.error_msg)
# 打印结果集
data_list = []
while (rs.error_code == '0') && rs.next():
# 获取一条记录，将记录合并在一起
data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
# 结果集输出到csv文件
result.to_csv("D:\\history_A_stock_k_data.csv", index=False)
print(result)
# 登出系统
bs.logout()
在这段代码中，我们使用login方法登录baostock系统，使用query_history_k_data方法获取沪深A股的交易数据。获取到数据后，我们将结果保存到Python Pandas的DataFrame对象中，最后输出到csv文件中。
四、baostock tushare
baostock与Tushare是两个非常相似的数据获取库。在使用过Tushare之后，你会发现baostock提供的大多数功能与Tushare的非常相似，甚至可以互换。以下是使用baostock Tushare调用获取股票数据的Python代码示例：
import baostock as bs
import tushare as ts
# 登陆系统
bs.login()
# 获取沪深A股数据
df = ts.get_hist_data('600000', start='2020-01-01', end='2020-04-30')
# 输出结果
df.to_csv('history_A_stock_k_data.csv', encoding='utf-8')
# 登出系统
bs.logout()
从上面的代码示例可以看出，使用baostock Tushare获取股票数据与Tushare的调用非常类似。
五、总结
本文从baostock官网的下载、安装和Python调用入手，向读者详细介绍了如何下载、安装和使用baostock Python库获取股票数据。希望对你在Python量化交易行业中的学习和工作有所帮助。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/306187.html
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