与之前介绍的 Excel 的方式相比，Python 对金融相关支持就强的太多了。

从编程语言的角度来看，Python是比较容易上手的，因为许多使用Python来做金融开发的

并非IT科班出身，那这就是一把利器。 

直接从Excel的冷兵器跨入热兵器时代。


Python里有许多现成的包可以用，这就是所谓前人栽树，后人乘凉，接下来有时间

研究一下这很些相关的包。


找到的第一个就是 TuShare

http://tushare.waditu.com/index.html

看相关的介绍，主要就是帮助开发者快速收集数据，并按一些格式保存方便分析。需要指出的是这些数据都可以从网站免费获取的。

     TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，TuShare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。当然，如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析，您也可以通过TuShare的数据存储功能，将数据全部保存到本地后进行分析。应一些用户的请求，从0.2.5版本开始，TuShare同时兼容Python 2.x和Python 3.x，对部分代码进行了重构，并优化了一些算法，确保数据获取的高效和稳定。


安装的步骤如下：

我是在CentOS的环境下,


1. 安装 Python

$ yum install python python-devel python-pip


2.  安装Tushare对应的依赖包

$ pip install lxml

$ pip install pandas


3. 安装 Tushare

$ pip install tushare


OK, 这样就结束了。

接下来可以试一下如何使用该工具。