1.该文章整理自台湾新闻，可能与实际情况有出入，请领会其文章精髓。（滑稽）
2.若手机看代码出现折行，建议点击阅读原文查看。（懒死我得了）
港股通开通近4年，现时有逾五百多只股份可以让北水买卖，而港交所网页每日均列出北水在每只股份的持股量，但要分析个别股份的持股变化及走势，却要逐日把数据下载，费时失事，于是笔者撰写了一个数据撷取程式，可以一次过到网页自行下载指定时期的数据，转化成企理的数据库。然后再用flask撰写一个数据展示程式，并以互动网页形式显示，读者可到这里或下面的显示窗内输入港股通的股份代号，程式便会输出今年至今每日的北水持股量，每日增／减持变化图，以及一个每日持股股数的对照表。读者可以由此得知北水对该个股股价走势的影响，以及看好或看淡该股。
由数据可见，北水于5月头便开始减持腾讯（0700），直到8月底才沽压稍敛。至于汇丰（0005），则自年头一轮追入后，近期才再见北水捧场，但声势远不及年头强大。一些北水持重货的股份，如新华制药（0719），虽然股价受政策影响大幅回落，但北水仍然密密吸纳，未有泄气情况。种种走势，用以下的程式便可一目了然。
Python成为近年最受欢迎的程序语言，除了易学易上手外，还因为有庞大的程式库支援，令程式员有很多捷径可以走。不过，之前示范的程式，都需要读者自行下载代码在Python的编绎器内运行，未能即时展示成果。因此今次便尝试以Python的flask应用框架，制作一个可在网上直接执行的港股通北水追踪器，令没有程式经验的读者也能看到实际应用。
读取数据的程式，主要用了我过去常用的Selenium及BeautifulSoup框架，模拟人手逐页下载数据，并将其组合成一个资料库供之后使用。相比人手逐页copy & paste，程式可以三数分钟便下载过百日的数据，而且做了基本整理，正是自动化的好处。不过，实际处理上来，仍有一些复杂的地方，如公司改名，便会出现一个股票编号、两个公司名称的情况，又如公司供股，也有可能会出现临时股票编号，而原来的股票编号所撷取的数据便出现断层。现时程式只处理首一个情况，未能处理第二个情况（笔者太懒），惟相信后者占整体数据只是少数，有兴趣的读者不妨完善之。程式northwater.py已放于文末，只是短短数十行程式。
笔者利用这程式，下载了今年至今的所有股份持股量数据，之后便要用flask来撰写一个可让网页读到及让用户互动的程式。这方面准备工夫较多，先下载flask框架，再设定一个python的虚拟环境（virtual environment)，然后把程式需要用到的框架都写到一个requirements.txt的文字档案内，这是方便之后云端服务了解程式的需要，不用每次均下载一大堆无用的框架，浪费资源。这些设定都是三几行指令码的事情，读者可到flask的官方网页了解。
前期准备功夫完成后，便可以撰写程式，输入flask框架及相关数据库，其主要程序结构如下：
1app = Flask(__name__)
2
3
@app.route("/", methods=['POST', 'GET'])
4
5def submit_new_profile():
6
7 if request.method == 'POST':
8
9 .
10
11 .
12
13 return render_template(...)
14
15 elif request.method == 'GET':
16
17 。
18
19 。
20
21 return
render_template(...)
首行是指定动作，第二行则是当在首页出现存取表格资料时启动submit_new_profile程序，若是用户输入资料，则request.method是'POST'，按照用户输入的股票编号抽取数据库中的时序数据，然后再制作相关的图形，并更新index.html档案。
除了以上几行程式外，其余与Python一般的程式无异，详细程式看文末的main.py列表。
那么index.html又有可不同呢？其实只是加入了一些双重大括号的变数如{{name}}等，这些变数是与main.py作沟通用，并可以被main.py来动态更新的。如此一来，main.py便可以与网民互动，就算是程式中的图表，在html档中，亦只是一个简单的{{model_plot}}便搞定。可以说html档成为一道道填充题，内容交由Python处理。
1<！DOCTYPE html>
2html >
3
4 meta charset = “ UTF = 8 ” >
5 title >北水追踪器 title >
6 head >
7
8body >
9h1 >北水追踪器 h1 >
10p >
11form method = “ POST ” action = “ {{url_for（'submit_new_profile'）}} ” >
12p > input type = “ text ” style = “ font-size：24 px ” name = “ selected_code ” value = “ {{selected_code}} ” > button type = “ submit ” style = “
font-size：24 px “ name = ” submit “ >输入股票编号 button > p >
13 p >
14
15p style = " font-size : 24 px " >股票编号：{{selected_code}}br />股票名称：{{name}} p >
16p > p >
17p >
18{{model_plot}}
19 p >
20p >
21{{tseries_table}}
22
p >
23 form >
24 body >
25 html >
各样元素齐备后，便可以在flask模拟的一个简单本地伺服器上测试，确定程式无误，便可以选择一个云端服务商把程式上线（google cloud, 亚马逊的AWS，或微软的Azure均可），笔者则选择免费的Pythonanywhere ，先登记一个帐户，然后开设一个新的web app，再把程式上载，包括requirements.txt, main.py, index.html(这档案一般会放在templates的子目录下） ，以及相关的数据库、图片及字型库。大功告成？
别想得太美了，整个过程，最令人沮丧的，并非要学习试用flask框架，而是除虫工作，以为在本地伺服器环境下运作正常的，到云端就不知为何无法再运作了，看错误讯息永远摸不着头脑，左查右查之下，才发现Pythonanywhere要求载入档案必须输入完整的档案路径，否则会发出档案不存在的警告。
另一个痛点，是广受欢迎的绘图框架matplotlib并不支援中文，若要显示中文，必须指定一个中文字库，方能正常显示。具体作法坊间有很多，但不是招招都管用，这又成为一个实验试错的过程，笔者现时用的是google开发的思源宋体。
虽然今次颇多挑战，但因为flask可以将完成品直接送到网民面前，让不懂Python的人也能直接使用，而且日后还会多多使用，倒也不算白费功夫。事实上，用flask来撰写web app，令Python应用可以直接与互联网语言html配搭，加上云端服务，便可以直接执行，连伺服器设定等繁琐工作都可以悭返。昔日写web application可能要学php, mysql等后台语言，但现在都可以由Python一手包办，这正是Python的强大之处。
1来自 bs4 进口 BeautifulSoup
2将 pandas 导入为 pd
3导入请求
4进口重新
5进口时间
6导入日期时间
7来自 selenium import webdriver
8来自 selenium.webdriver.support.ui 导入 WebDriverWait
9从 selenium.webdriver.support 导入 expected_conditions 作为 EC
10从 selenium.webdriver.common.by 进口通过
11
12尝试：
13 table = pd.read_csv（' northwater.csv '）
14除了 IOError：
15 table = pd.DataFrame( columns = [ '股票编号' , '公司名称' ])
16 table.to_csv（' northwater.csv '，index = False）
17
18targetpage = “ http://www.hkexnews.hk/sdw/search/mutualmarket_c.aspx?t=hk ”
19
20def gendate（start_date，end_date）：
21 dates = [start_date + datetime.timedelta（n）for n in range（int（（end_date - start_date）.days）+ 1）]
22 date_string = []
23 对于我在 范围（LEN（日期））：
24 temp = f ' { dates [i]：％ Y ％ m ％ d } '
25 date_string.append（TEMP）
26 return date_string
27
28＃检查日期是否已加载
29def checknewdate（date，alldate）：
30 如果日期在 alldate：
31 返回 False
32 否则：
33 返回 True
34
35def loadpage（目标页面，日期）：
36 年=日期[：4 ]
37 月=日期[ 4：6 ]
38 day = date [ 6：]
39
40 driver.get（targetpage）
41 在 driver.title中断言“ HKEX ”
42
43 driver.find_element_by_xpath（“ // select [@ name ='ddlShareholdingDay'
] / option [text（）=' ” + day + “ '] ”）。click（）
44 driver.find_element_by_xpath（“ // select [@ name ='ddlShareholdingMonth'] / option [text（）=' ” + month + “ '] ”）。click（）
45 driver.find_element_by_xpath（“ // select [@ name ='ddlShareholdingYear'] / option [text（）=' ” + year + “ '] ”）。click（）
46 driver.find_element_by_name（“ btnSearch ”）。click（）
47
48 断言 “没有找到结果。” 不是 在 driver.page_source
49
50 time.sleep（2）
51 page = driver.page_source
52
53 返回页面
54
55 def readpage（页面，日期）：
56 汤= BeautifulSoup（页面，' html.parser '）
57 record = soup.find_all（' tr '，class_ = re.compile（r “ ^ row ”））
58
59 code_tags = []
60 name_tags = []
61
nostock_tags = []
62
63 for in in range（len（record））：
64 code_tags.append（int（record [i] .select（' td '）[ 0 ] .get_text（）。strip（）））
65 name_tags.append（record [i] .select（' td '）[ 1 ] .get_text（）。strip（））
66 nostock_tags.append（int（record [i] .select（' td '）[ 2 ] .get_text（）。strip（）。replace（'，'，' '）））
67
68 table = pd.DataFrame（{
69 "股票编号" : code_tags,
70 "公司名称" : name_tags,
71 日期：nostock_tags，
72 }）
73
74 返回表
75
76def appenddata（table，temptable）：
77 result = pd.merge(table, temptable, on = [ '股票编号' , '公司名称' ], how = ' outer ' )
78 返回结果
79
80START_DATE = datetime.date（2018，9，1）
81END_DATE = datetime.date（2018，9，29）
82dates = gendate（start_date，end_date）
83
84driver = webdriver.Firefox（）
85
86对于我在 范围（LEN（日期））：
87 如果 checknewdate（dates [i]，alldate）：
88 page = loadpage（targetpage，dates [i]）
89 temptable = readpage（页面，日期[i]）
90 table = appenddata（table
，temptable）
91 alldate = list（table）[ 2：]
92
93driver.close（）
94
95table.to_csv（' northwater.csv '，index = False）
1＃！/ usr / bin / env python
2来自 flask 导入 Flask，render_template，flash，request，jsonify，Markup
3导入 matplotlib
4matplotlib.use（' Agg '）
5将 matplotlib.pyplot 导入为 plt
6将 matplotlib.font_manager 导入为 mfm
7将 matplotlib.ticker 导入为自动收报机
8将 pandas 导入为 pd
9import io，base64
10
11font_path = “/ home / bigfish / mysys / NotoSerifCJKtc-Regular.otf ”
12
prop = mfm.FontProperties（fname = font_path，size = 30）
13table = pd.read_csv（'/ home / bigfish/mysite/northwater.csv '）
14
15app = Flask（__name__）
16
17def sortdate（表）：
18 alldate = list（table）[ 2：]
19 alldate.sort（）
20 cols = list（table）[ 0：2 ] + alldate
21 table = table [cols]
22 返回表
23
24result = sortdate（table）
25
26def checkcodeduplicate（代码）：
27 tseries = result[result[ '股票编号' ] == code]
28 print（len
（tseries））
29 如果 len（tseries）> 1：
30 t1 = tseries.iloc [ 0 ]
31 t2 = tseries.iloc [ 1 ]
32 tseries.iloc [ 0 ] = t1.combine_first（t2）
33 tseries = tseries [：1 ]
34 返回 tseries
35
36
37@ app.route（“ / ”，methods = [ ' POST '，' GET ' ]）
38def submit_new_profile（）：
39 代码= 700
40 name = “ ”
41 submit_value = “ ”
42 tseries_table = “ ”
43
44 如果 request.method == ' POST '：
45 code = int（request.form [ ' selected_code ' ]）
46
submit_value = request.form [ ' submit ' ]
47
48 尝试：
49 tseries = checkcodeduplicate（代码）
50 name = tseries[ '公司名称' ].iat[ 0 ]
51 tseries = tseries.iloc [：，2：]
52 tseries = tseries.T
53 tseries.columns = [code]
54 tseries.index.name = '日期'
55 change = tseries.diff（）
56 pattern = ' { ：，。0f } '。 format
57
58 plt.rcParams [ “ figure.figsize ” ] =（10，10）
59 fig = plt.figure（）
60 斧= fig.add_subplot（2，1，1）
61 ax.xaxis.set_major_locator（ticker.MultipleLocator（40））
62 ax.plot（T系列）
63 plt.title（name，fontproperties = prop）
64 AX2 = fig.add_subplot（2，1，2）
65 ax2.plot（其他城市）
66 ax2.xaxis.set_major_locator（ticker.MultipleLocator（40））
67 plt.axhline（linewidth = 1，color = ' r '）
68
69 img = io.BytesIO（）
70 plt.savefig（img，format = ' png '）
71 img.seek（0）
72 plot_url = base64.b64encode（img.getvalue（））。decode（）
73
74 return render_template（' index.html '，
75 model_plot = Markup（' ![]()
'。 format（plot_url）），
76 selected_code = str（代码），
77 name = name，
78
tseries_table =标记（tseries.to_html（）））
79
80 除了：
81 return render_template（' index.html '，
82 model_plot = “ ”，
83 selected_code = str (code), name = "你选择的股票没有数据" ,
84 tseries_table = “ ”）
85
86
87 elif request.method == ' GET '：
88 return render_template（' index.html '，
89 model_plot = ' '，
90 selected_code = str（代码），
91 name = name，
92 tseries_table = “ ”）
93
94＃在本地运行app时
95如果 __name__ == ' __main__ '：
96 app.run（debug = False）
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转自： 人工智能
