当前位置 博文首页 > python flask开发的简单基金查询工具
https://github.com/guodongggg/fund
(非必须）修改new.csv,参照test.csv，首行为基金代码，其次为每支基金在指定日期内的操作，正值为买入金额，负值为赎回份额。具体项目参照x_alpha项目
修改code_list.json文件的prodect为你自己的基金代码，修改count为每支基金的金额，执行同级目录下的update_code_list.py,自动更新持仓百分比
执行python run.py
ps:初始化比较麻烦，我也暂时没优化，后面再说吧
打开浏览器,访问本地地址：http://127.0.0.1:8090
在线示例：http://106.12.49.205
涉及代码过多，不便全部放出，请自行下载项目查看，放出部分代码，仅供参考。
update_over_json.py 基金代码列表
import average_growth
import json
import common
import choose_api
from pathlib import Path
def over_time(detail, board):
"""
判断当日持仓的所有基金的合计涨幅是否超过沪深300
:param code_list: list 基金代码列表
:return: json文件，格式如下，HS300涨幅、持仓合计涨幅、持仓涨幅是否超过沪深300
{
"2020-12-31": {
"HS300": "1.91",
"my_position": "1.35",
"over_take": false
},
"2021-01-04": {
"HS300": "1.08",
"my_position": "1.33",
"over_take": true
}
}
......
"""
# 获取日期
try:
date = detail[0]['netWorthDate']
except:
date = detail[1]['netWorthDate']
hs300 = ''
for i in board:
if i['name'] == '沪深300':
hs300 = i['changePercent']
# 判断文件是否存在，不存在则创建
json_file_name = 'file/bj.json'
file = Path(json_file_name)
file.touch(exist_ok=True)
# 此时更新的准确净值涨幅的平均值
avg = average_growth.average_growth(detail)['average_dayGrowth']
print('hs300:', hs300)
print('avg:', avg)
# 写入文件
with open("file/bj.json", 'r+') as f:
try:
data = json.load(f)
f.seek(0, 0)
f.truncate()
except Exception as e:
print(e)
data = {}
finally:
print(f'获取数据: {data}')
data[date] = {
'HS300': hs300,
'my_position': str(avg),
'over_take': True if float(avg) > float(hs300) else False
}
print(f'更新数据: {date}:{data[date]}')
f.write(json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')))
print(f'{json_file_name} 已更新!')
if __name__ == '__main__':
code_list = common.get_codelist('product')
data = choose_api.choose_api(code_list)
detail = data['detail']
board = data['board']
over_time(detail, board)
nasdaq.py sina财经数据爬虫
import requests
def nasdaq():
"""
爬取sina财经nasdaq基础数据
:return: 构建的标准返回格式，只包含当日的数据，无历史数据
"""
url = "http://hq.sinajs.cn/?rn=1609213839262&list=gb_$ndx"
r = requests.get(url)
response = r.text
if r.status_code == 200:
data = response.split('=')[1].split(',')
nasdaq_data = {'name': data[0].strip('"'), 'code': '040046', 'price': data[1], 'priceChange': data[4], 'expectGrowth': data[2], 'dayGrowth': data[2], 'lastWeekGrowth': '-', 'lastMonthGrowth': '-', 'lastThreeMonthsGrowth': '-', 'date': ''}
return nasdaq_data
else:
print(f'nasdaq return error: \n {response}')
if __name__ == '__main__':
nasdaq_data = nasdaq()
for k, v in nasdaq_data.items():
print(f'{k}: {v}')
