如何使用baostock代码下载股票数据？

使用BaoStock下载股票数据代码分享：

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import baostock as bs
import pandas as pd
import datetime

'''
日线指标参数包括：'date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,peTTM,pbMRQ,psTTM,pcfNcfTTM,isST'
周、月线指标参数包括：'date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChg'
分钟指标参数包括：'date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag'

adjustflag：复权类型，默认不复权：3；1：后复权；2：前复权。已支持分钟线、日线、周线、月线前后复权。
'''

# 是否删除停盘数据
DROP_SUSPENSION = True

def update_stk_list(date = None):
    # 获取指定日期的指数、股票数据
    stock_rs = bs.query_all_stock(date)
    stock_df = stock_rs.get_data()
    stock_df.to_csv('./stk_data/all_list.csv', encoding = 'gbk', index = False)
    stock_df.drop(stock_df[stock_df.code < 'sh.600000'].index, inplace = True)
    stock_df.drop(stock_df[stock_df.code > 'sz.399000'].index, inplace = True)
    stock_df = stock_df['code']
    stock_df.to_csv('./stk_data/stk_list.csv', encoding = 'gbk', index = False)
    return stock_df.tolist()

def load_stk_list():
    df = pd.read_csv('./stk_data/stk_list.csv')
    return df['code'].tolist()

def convert_time(t):
    H = t[8:10]
    M = t[10:12]
    S = t[12:14]
    return H + ':' + M + ':' + S

def download_data(stk_list = [], fromdate = '1990-12-19', todate = datetime.date.today(), 
                   datas = 'date,open,high,low,close,volume,amount,turn,pctChg', 
                   frequency = 'd', adjustflag = '2'):
    for code in stk_list:
        print("Downloading :" + code)
        k_rs = bs.query_history_k_data_plus(code, datas, start_date = fromdate, end_date = todate.strftime('%Y-%m-%d'),
                                            frequency = frequency, adjustflag = adjustflag)
        datapath = './stk_data/' + frequency + '/' + code + '.csv'
        out_df = k_rs.get_data()
        if DROP_SUSPENSION and 'volume' in list(out_df):
            out_df.drop(out_df[out_df.volume == '0'].index, inplace = True)
        # 做time转换
        if frequency in ['5', '15', '30', '60'] and 'time' in list(out_df):
            out_df['time'] = out_df['time'].apply(convert_time)
        out_df.to_csv(datapath, encoding = 'gbk', index = False)

if __name__ == '__main__':

    bs.login()

    # 首次运行
    stk_list = update_stk_list(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days = 31))
    # 非首次运行
    #stk_list = load_stk_list()

    # 下载日线
    download_data(stk_list)
    # 下载周线
    download_data(stk_list, frequency = 'w')
    # 下载月线
    download_data(stk_list, frequency = 'm')
    # 下载5分钟线
    download_data(stk_list, fromdate = '2020-6-1', frequency = '5', datas = 'date,time,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag')
    # 下载15分钟线
    download_data(stk_list, fromdate = '2020-6-1', frequency = '15', datas = 'date,time,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag')
    # 下载30分钟线
    download_data(stk_list, fromdate = '2020-6-1', frequency = '30', datas = 'date,time,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag')
    # 下载60分钟线
    download_data(stk_list, fromdate = '2020-6-1', frequency = '60', datas = 'date,time,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag')
    bs.logout()

几点说明：

可以通过query_all_stock(date)获取指定日期的指数和股票数据，提取指数和股票代码后，就可以用于后续的各周期数据的下载。如果只需要下载股票数据，而不需要下载指数数据，可以使用返回结果的code字段进行过滤。

使用文末所附代码下载各周期数据前，需要新建相应文件夹。

日线、周线和月线、分钟数据所能下载的数据字段不同，可根据需求选择下载字段。

股票停牌时，对于日线，开、高、低、收价都相同，且都为前一交易日的收盘价，成交量、成交额为0，换手率为空。

因此，如果不需要这部分数据的话，需要进行数据过滤，删除volume为0的数据。此外，由于网络原因可能导致数据下载失败，引发访问volume字段时报错，因此需要做进一步条件判断处理，使下载程序能够继续执行。同时，如果想要更快速进行交易，也可以使用股票交易接口，可以实现实盘交易，精准提高一定的效率。