使用Python将股票数据*载下**到本地进行分析，下边是从python环境安装到最终*载下**数据并完成分析的步骤。
一、python环境安装准备
1、 首先打开百度浏览器，百度搜索"python",单击打开python官方网站
2、 打开Python官网后，单击download*载下**选项。单击黄色按钮
“Download Python 3.8.5" *载下**最新版本。
相关版本把网页下拉，可选择相关版本*载下**。本应用程序使用的是Python3.7.4版本的。
3、点击对应版本的Download，跳到下一页面，选择相关操作系统*载下**。
4、点击相应操作系统版本*载下**即可！
5、安装Python。
注意勾选Add Python to environment variables ,把python加入的环境变量中。
二、开发工具pycharm准备
1、首先打开百度浏览器，百度搜索"pycharm",单击打开 JetBrains公司网站，打开*载下**free版本。
2、点击“Download"*载下**，保存即可！
3、*载下**后正常安装即可。
python环境和pycharm编程工具两项内容安装完成后，则开始进行JQDATA（聚宽）平台连接。
三、JQDATA（聚宽）平台连接
1、在百度主页搜索JQDATA,找到聚宽官网，打开后，进行申请使用。申请相关的用户名和密码。
2、打开pycharm,安装jqdatasdk的包文件。首先，点击"File"菜单，新建New Project，建成新的Project后，
然后点击"Settings"!
3、打开"Settings"后，点击右侧“+”号。
在搜索框内输入jqdata，选中搜索出的“jqdatasdk",点击"install Package"安装，后显示安装成功即完成安装！
四，测试JQDATA本地包是否安装成功。
若如下显示，则表示JQDATA本地包安装成功。
五，将数据*载下**本地，并写入数据库中。
1、首先打开百度浏览器，百度搜索"mysql",单击打开 MySQL官网。
2、点击“DOWNLOADS"，进入*载下**页面。
六、将股票数据写入数据库中。
1、建立股票字典表和概念字典表。
从JQDATA平台将数据写入本地MySQL数据库中。
执行后数据被写入数据库中。
股票基本数据
股票概念数据
下面对程序进行分析：
本截图为此程序需要使用的包，如果显示未安装包，可按照安装JQDATA包时的方法进行安装。
将数据的连接进行封装。
登录连接JQDATA平台。相关JQDATA使用说明可参考JQDATA手册
stocks = get_all_securities(['stock'])
get_all_securities - 获取所有标的信息
get_all_securities(types=[], date=None)
获取平台支持的所有股票、基金、指数、期货信息
参数
types: list: 用来过滤securities的类型, list元素可选: 'stock', 'fund', 'index', 'futures', 'options',
'etf', 'lof', 'fja', 'fjb', 'open_fund', 'bond_fund', 'stock_fund', 'QDII_fund', 'money_market_fund',
'mixture_fund'。types为空时返回所有股票, 不包括基金,指数和期货
date: 日期, 一个字符串或者 [datetime.datetime]/[datetime.date] 对象, 用于获取某日期还在上市的
股票信息. 默认值为 None, 表示获取所有日期的股票信息
返回 [pandas.DataFrame], 比如:get_all_securities()[:2]返回:
---
display_name
name
start_date
end_date
type
000001.XSHE
平安银行
PAYH
1991-04-03
9999-01-01
stock
000002.XSHE
万 科Ａ
WKA
1991-01-29
9999-01-01
stock
display_name: 中文名称
name: 缩写简称
start_date: 上市日期
end_date: 退市日期，如果没有退市则为2200-01-01
type: 类型 : stock(股票)，index(指数)，etf(ETF基金)，fja（分级A），fjb（分级B），fjm（分级母基金），
mmf（场内交易的货币基金）open_fund（开放式基金）, bond_fund（债券基金）, stock_fund（股票型基金）,
QDII_fund（QDII 基金）, money_market_fund（场外交易的货币基金）, mixture_fund（混合型基金）, options(期权)
#获取A股股票概念列表
concept=get_concepts()
get_concepts - 获取概念列表
get_concepts()
获取概念板块列表
返回值
pandas.DataFrame， 各 column 的含义如下:
index: 概念代码
name: 概念名称
start_date: 开始日期