最近，在一门涉及python的课上，老师讲解了Tushare这款股票数据接口。经过数据猿进一步探索之后发现，Tushare不但包含包含齐全的股票数据，还包含了其他领域的有用数据。除此之外，Baostock也是一个非常优秀的开源股票借口，使用起来更加稳定快速。
今天，数据猿就来尝试获取一下这两个接口的股票数据吧。
目录如下：
Baostock VS Tushare
首先展示一下二者对比表，本来打算这个表作为文末的总结，但是由于数据猿毕竟门外汉，想写那么专业心有余而力不足，就先这个总结将放在这里的，文中不再赘述具体指标了。
Baostock
案例一：上证指数日交易量、振幅、换手率
第一步：导入baostock库，并登录
import baostock as bs
import pandas as pd
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)第二步：接口配置
rs = bs.query_history_k_data("000001.SH", "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,peTTM,pbMRQ,psTTM,pcfNcfTTM,isST",
start_date='2010-01-01', end_date='2019-12-31', frequency="d", adjustflag="3")
print('query_history_k_data respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_history_k_data respond error_msg:'+rs.error_msg)补一个日线指标参数（包含停牌证券）
第三步：打印结果为pandas的Dataframe
#### 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)
result示例
第四步：结果输出并存入CSV
#### 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()Tushare
案例二：南方传媒和浙江传媒股票对比
第一步，导入Tushare等相关库
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as剩余80%内容付费后可查看