量化投资必备！使用数据平台获取技术指标——python

在量化处理中，技术指标是不可或缺的工具之一，比如 MACD 和均线等。然而，对于一些小白或者不想折腾的人来说，自己处理实时价或收盘价来获取这些指标可能会比较麻烦。
因此，我们可以使用一些专业的数据平台来获取这些指标，比如麦蕊数据、Tushare、JQData、TuSharePro 或 JoinQuant 等。

这里，我个人选择将技术指标这一块交给了麦蕊数据，这里只是说下 response 的数据获取和 json 的数据处理手段。

代码

import requests
import csv

licence = '替换成自己的licence'  

def scrape_data_and_export_to_csv(url, filename):
    # 发送请求并获取json数据
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    # 将json数据写入csv文件
    with open(filename, mode='w', encoding='utf-8-sig', newline='') as csv_file:
        writer = csv.writer(csv_file)
        for item in data:
            writer.writerow(item.values())

# 调用函数，将数据爬取并写入csv文件
scrape_data_and_export_to_csv(f'http://api.mairui.club/zs/all/{licence}', '11.csv')

代码说明

这段 Python 代码主要实现了将指定 URL 中的 JSON 数据爬取下来，并将其写入 CSV 文件中的功能。

首先，我们使用 requests 库发送 GET 请求，获取 JSON 数据。然后，使用内置的 csv 库将 JSON 数据写入 CSV 文件中。其中，with open 语句用于自动关闭文件句柄，避免文件泄露。

在调用函数时，我们需要传入两个参数：URL 和文件名。URL 是指向 API 端点的链接，我们在链接后面加上了一个 licence 参数，用于访问 API。文件名是我们要写入的 CSV 文件的名称。

最后，我们调用函数，将数据爬取并写入 CSV 文件中。

总的来说，这段代码实现了简单的数据爬取和文件写入操作，适用于初学者学习 Python 爬虫和数据处理的入门练习。

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