
在使用 yfinance 库进行金融数据分析时,开发者经常会遇到因股票代码无效、已退市或网络连接问题导致的数据获取失败。这些失败有时会表现为 python 异常,有时则仅仅是 yfinance 打印的警告信息,并返回一个空的数据帧。如果不正确处理这些情况,可能会导致后续对有效股票代码的查询也出现问题,从而中断整个数据采集流程。本教程旨在提供一套健壮的策略,确保 yfinance api 在面对各种异常情况时仍能稳定运行。
yfinance 在处理数据请求时,可能遇到两种主要类型的“失败”:
问题的核心在于,即使 yfinance 只是返回一个空数据帧或警告,而不抛出异常,其内部状态也可能受到影响,导致后续对有效股票代码的查询失败。
为了确保 yfinance API 在循环或批量获取数据时的稳定性,我们建议采用以下策略:
这是解决许多 yfinance 隐性问题的关键一步。即使你可能不立即使用返回的数据,也应该将其赋值给一个变量。这似乎有助于 yfinance 正确地“清理”或管理其内部状态,避免对后续查询产生负面影响。
错误示例(可能导致后续查询失败):
import yfinance as yf
# 假设 0250.HK 存在问题,可能导致后续查询受影响
try:
yf.Ticker("0250.HK").history(period="max") # 未赋值
except Exception as e:
print(f"Error fetching 0250.HK: {e}")
# 0001.HK 可能会出现 "No price data found" 警告,即使它是有效的
print(yf.Ticker("0001.HK").history(period="max")) # 未赋值正确示例(确保后续查询正常):
import yfinance as yf
# 即使是问题股票,也赋值
problematic_data = None
try:
problematic_data = yf.Ticker("0250.HK").history(period="max")
except Exception as e:
print(f"Error fetching 0250.HK: {e}")
# 0001.HK 的查询将正常进行,因为之前的操作被正确处理
valid_data = yf.Ticker("0001.HK").history(period="max")
print(valid_data.head()) # 打印数据帧头部通过上述修改,即使 0250.HK 的查询没有抛出异常(而是返回了数据并打印了警告),将结果赋值给 problematic_data 变量也能确保 0001.HK 的查询不受影响。
对于网络连接中断等真正的异常,try-except 块是必不可少的。捕获这些异常可以防止程序崩溃,并允许你实现重试逻辑或跳过当前有问题的股票代码。
import yfinance as yf
import requests # 用于捕获 HTTPSConnectionPool 相关的异常
tickers = ["0250.HK", "0001.HK", "AAPL"]
all_data = {}
for ticker_symbol in tickers:
print(f"Fetching data for {ticker_symbol}...")
try:
# 尝试获取数据并赋值
data = yf.Ticker(ticker_symbol).history(period="max")
# 检查数据帧是否为空,处理 yfinance 警告的情况
if data.empty:
print(f"Warning: No historical data found for {ticker_symbol}. It might be delisted or invalid.")
else:
all_data[ticker_symbol] = data
print(f"Successfully fetched data for {ticker_symbol}.")
# print(data.head()) # 可以选择打印部分数据进行验证
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
print(f"Connection error for {ticker_symbol}: {e}. Skipping this ticker.")
except Exception as e:
print(f"An unexpected error occurred for {ticker_symbol}: {e}. Skipping this ticker.")
print("\n--- Summary of fetched data ---")
for symbol, df in all_data.items():
print(f"{symbol}: {len(df)} rows of data")在上述示例中:
即使 history() 调用成功并返回了一个非空的数据帧,也应检查其内容是否符合预期。例如,检查日期范围、列名或是否存在 NaN 值。
import yfinance as yf
ticker_symbol = "AAPL"
try:
data = yf.Ticker(ticker_symbol).history(period="max")
if data.empty:
print(f"No data found for {ticker_symbol}.")
else:
print(f"Data for {ticker_symbol} has {len(data)} rows.")
# 进一步验证数据,例如检查最新的日期
if not data.index.empty:
print(f"Latest date: {data.index.max().strftime('%Y-%m-%d')}")
else:
print("Data index is empty.")
except Exception as e:
print(f"Error fetching {ticker_symbol}: {e}")通过遵循这些实践,你可以显著提高使用 yfinance API 进行数据获取的稳定性和可靠性,尤其是在处理大量或不确定质量的股票代码列表时。
以上就是提升yfinance API数据获取稳定性:处理异常与无效股票代码的教程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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