Python项目源码69：一键解析+csv保存通达信日线数据3.0

Python项目源码39：学生积分管理系统1.0（命令行界面+Json）

Python项目源码38：模拟炒股系统2.0（tkinter+Json）

Python项目源码35：音乐播放器2.0（Tkinter+mutagen）

Python项目源码33：待办事项列表应用2.0（命令行界面+Json+类）

Python项目32：订单销售额管理系统1.0（Tkinter+CSV）

Python项目源码29：学生缴费管理系统（Tkinter+CSV）

Python项目28：设计日志管理系统2.0（Tkinter+Json）

Python项目26：设计学生成绩管理系统（简易版）
一键解析通达信目录下的所有股票日线数据，解析好的数据全部放在股票数据文件夹里面。

Python代码解析的运行过程

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 小红牛
# 微信公众号：WdPython
import os
import struct
import pandas as pd# 1.获取目录下的所有文件路径
def get_tdx_file_paths(tdx_dir):# 获取通达信日线文件路径列表day_files = []for market in ['sh', 'sz', 'bj']:lday_dir = os.path.join(tdx_dir, market, 'lday')if not os.path.exists(lday_dir):continuefor fname in os.listdir(lday_dir):#  只取以60开头的股票，不取这个目录下的指数或其他if fname.startswith(('sh60', 'sh68', 'sz00', 'sz30', 'bj83', 'bj87', 'bj83', 'bj92')):# 2. if fname.endswith('.day') and fname in ['sh6', 'sz0', 'bj']:day_files.append(os.path.join(lday_dir, fname))return day_files# 2.解析日线数据
def parse_tdx_day_file(data_path):data_list = []with open(data_path, 'rb') as f:while True:data = f.read(32)if len(data) != 32:break  # 文件结束或数据不完整# 使用小端字节序解析数据，格式：5I（日期和价格） + f（成交额） + 2I（成交量和保留）unpacked = struct.unpack('<5If2I', data)# 解析各字段date_int = unpacked[0]year = date_int // 10000month = (date_int % 10000) // 100day = date_int % 100date_str = f"{year}-{month:02d}-{day:02d}"open_price = unpacked[1] / 100.0  # 开盘价high_price = unpacked[2] / 100.0  # 最高价low_price = unpacked[3] / 100.0  # 最低价close_price = unpacked[4] / 100.0  # 收盘价amount = unpacked[5]  # 成交额（元）volume = unpacked[6]  # 成交量（股）data_list.append([date_str,open_price,high_price,low_price,close_price,amount,volume])# 转换为DataFrame（列名首字母大写）df = pd.DataFrame(data_list,columns=['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Amount', 'Volume'])df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])df.sort_values('Date', inplace=True)df.reset_index(drop=True, inplace=True)return dfif __name__ == '__main__':os.makedirs('股票数据', exist_ok=True)tdx_dir = 'E:/zd_cjzq/vipdoc'  # 修改为你的通达信目录file_paths = get_tdx_file_paths(tdx_dir)for file_path in file_paths:print('正在解析以下目录数据'.center(50, '-'))print(file_path)# 解析并保存df = parse_tdx_day_file(file_path)print('后5行数据预览：'.center(30, '-'))print(df.tail(5))stock_code = os.path.basename(file_path).split('.')[0][-6:]output_path = os.path.join('股票数据', f"{stock_code}.csv")# print(output_path)df.to_csv(output_path, index=False)  # 不保存行索引print(f"数据已保存，在股票数据文件夹中！！")

完毕！！感谢您的收看

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