31｜如何抓取全部沪深A股的日K数据？
邢云阳
你好，我是邢云阳。
在前两节课，我们熟悉了 AKShare，并且再次借助 LangGraph，实现了查询股票的 Agent 。此外，我们也间接地学习了如何使用 Pandas 这个库，这对于丰富大家的技能，还有以后的求职都是有好处的。
我们的课程已经进入到了收关阶段了，后面的几节课，我们会把重点放在数据分析与量化策略相关的内容。这部分不管是在实际的金融分析中，还是在一些金融类比赛里，都是属于高级的技巧，比较考验分析师的水平。所以我们可以尝试将这些技巧与 Agent 进行结合，看看会擦出什么样的火花。
并发抓取日 K 数据
数据分析比较好理解，但量化这个词可能不太接地气，很多人会不知道是什么意思。量化简单来说就是把人类进行金融交易，比如股票买卖的经验写成程序，然后辅助人类进行决策。
如果一个策略写得非常好，而且人类完全按照量化策略进行操作，就能帮助克服追涨杀跌的人性。那常见的量化策略呢，包括成交量放量、连续涨停事件等等，这些都需要依赖大量的数据，需要先抓取一定周期的数据才能做分析。
接下来我们就先来学习一下，如何将全部沪深 A 股大约 5000 多只股票的近两年的日 K 数据全部抓取下来。
首先先用代码回顾一下第 29 节课抓取历史行情数据的手法，代码如下：
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1. 量化策略是将人类进行金融交易的经验写成程序，辅助人类进行决策，可以帮助克服追涨杀跌的人性，需要大量数据支持。 2. 通过并发抓取日K数据，可以提高抓取速度，使用Python中的asyncio库实现多协程，降低开销，提高效率。 3. 通过将抓取到的数据写入csv文件，可以方便后续的数据分析和量化策略的制定。 4. 通过改造抓取代码为并发执行，可以大幅缩短抓取数据所需的时间，提高效率。 5. 使用async/await关键字将方法变成协程方法，实现异步编程，提高程序的执行效率. 6. 通过将需要转成异步的代码放入到线程池中运行，可以使协程继续执行其他任务，提高并发执行效果。 7. 通过创建任务列表并统一执行任务，实现了并发执行抓取数据的效果，提高了抓取速度。 8. 通过遍历任务执行结果，实现了对抓取到的数据进行合并操作，保证了数据的完整性。 9. 通过改造后的代码执行，可以看到抓取效果一致，但时间大幅缩短，提高了抓取效率。
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