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量化的第一步：数据AKShare介绍AKShare安装AKShare使用AKTools安装/使用结语量化的第一步：数据
想要玩量化，第一步要有数据，这个数据可能是历史交易数据、财务数据、宏观数据等等。我们最终要做的，无非就是从数据中分析出有价值的信息，以便用来指导投资策略。
在获取数据的这条道路上，我走了很多弯路，尝试了各种方法：使用Tushare到放弃、自己写网易股票页面的爬虫，自己写申万行业数据的爬虫、自己写同花顺问财的爬虫、使用聚宽的免费数据API等等，直到最终，我发现了AKShare。
AKShare介绍
官网地址：https://www.akshare.xyz/index.html
Github地址：/akfamily/akshare
具体能获取那些数据我就不说了，放一张目录图，应该是目前市面上能找到免费里最全的。
其实，最让我佩服的一点，是akshare在Github上的issues能做到24小时内清零，下面是我现在写文章时的截图。可以看到，目前没有一个Open的问题，最新Closed的问题是五小时前，维护的老哥真的很肝。
我刚在Github上关注了Albert King这位老哥，看简介是为成都的“大法师”，在下十分佩服，做开源库能坚持把issues清零的不多见。。。
这一点对这种库的质量的确很重要，因为很多问题并不是Bug，而很可能是数据源本身的接口发生了一些变化引起的，只能常维护常更新，希望这位老哥能坚持下去，等我真的学量化赚到钱，我给老哥上贡！
AKShare安装
废话不多说，安装！命令如下：
pip install akshare --upgrade
--upgrade代表更新到最新版，初次安装不加也可以，估计是这个包更新频率比较高，直接加上比较方便。
AKShare使用
使用也很简单，看官方文档就可以了，所以功能都是：找到方法名，传参，获取结果，这种简单的套路。简单试用一下
import akshare as akstock_sse_summary = ak.stock_sse_summary()print(stock_sse_summary)print(type(stock_sse_summary))
返回结果如下
可以看到，返回结果的类型是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>，就是pandas的DataFrame，利用pandas就可以做后续处理了。
需要认清的一点，AKShare的数据其实都是来源于网络，你调取接口所做的，只是去爬取了某个公开页面的数据，AKShare本身并不维护和提供数据服务，至少现在还没有。
AKTools安装/使用
官方文档：https://aktools.readthedocs.io/
最后介绍一下AKTools，这是AKShare最新推出的一个工具，本质上是一个本地的HTTP服务程序，将AKShare的方法转变为了HTTP接口，这样，利用其它语言编写的程序，也可以使用AKShare提供的数据了。
安装
pip install aktools
启动
python -m akstools
结果如下图，就是启动成功了
接口的访问地址就是：http://127.0.0.1:8080/api/public/接口名，方法的参数，就是url参数，返回的数据格式是JSON。我之前用Node.js写程序，就是用这种方式调用AKShare的数据，很方便。
结语
数据是第一步，有了数据，才能有一切。接下来继续吧！
