python tushare Tkinter构建的简单股票可视化查询系统（Beta v0.13）

本文主要是介绍python tushare Tkinter构建的简单股票可视化查询系统（Beta v0.13），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言：
这次比上次新添了公司信息内容跟一个股票基本面指标选项卡，股票基本面指标选项卡用的是matplotlib写的，采用plt.subplot2grid()子图写的，没写主图，在此期间遇到了无法标题中文话，一写就乱码，用过网上很多解决方法，目前也是无解，先记录，后面有时间再解决，如果你有解决方法请务必赐教，实在这个问题卡了我一天多了，如果单单是只用matplotlib输出图形，乱码问题网上的很多方法也是能够解决，我也不清楚究竟是我写的代码哪里跟中文显示冲突了，一时间代码也开始有点乱了，后面估计会越写越乱，等再写一两个功能抽个时间简洁下代码。更新的代码如下：
import pandas as pd
import tushare as ts
import mplfinance as mpf
import tkinter.tix as tix
from tkinter import ttk
import tkinter.font as tf
from tkinter.constants import *
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates    #處理日期
from matplotlib.backends.backend_tkagg import (FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk)pro = ts.pro_api('要到tushare官网注册个账户然后将token复制到这里,可以的话请帮个忙用文章末我分享的链接注册，谢谢')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# pd.set_option()就是pycharm输出控制显示的设置
pd.set_option('expand_frame_repr', False)  # True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行
pd.set_option('display.max_columns', None)  # 显示所有列
# pd.set_option('display.max_rows', None)  # 显示所有行
pd.set_option('colheader_justify', 'centre')  # 显示居中root = tix.Tk()  # 创建主窗口
screenWidth = root.winfo_screenwidth()  # 获取屏幕宽的分辨率
screenHeight = root.winfo_screenheight()
x, y = int(screenWidth / 4), int(screenHeight / 4)  # 初始运行窗口屏幕坐标(x, y),设置成在左上角显示
width = int(screenWidth / 2)  # 初始化窗口是显示器分辨率的二分之一
height = int(screenHeight / 2)
root.geometry('{}x{}+{}+{}'.format(width, height, x, y))  # 窗口的大小跟初始运行位置
root.title('Wilbur量化复盘分析软件')
# root.resizable(0, 0)  # 固定窗口宽跟高，不能调整大小,无法最大窗口化
root.iconbitmap('ZHY.ico')  # 窗口左上角图标设置,需要自己放张图标为icon格式的图片文件在项目文件目录下# 首先创建主框架
main_frame = tix.Frame(root, width=screenWidth, height=screenHeight,relief=tix.SUNKEN, bg='#353535', bd=5, borderwidth=4)
main_frame.pack(fill=BOTH, expand=0)# 在主框架下创建股票代码输入子框架
code_frame = tix.Frame(main_frame, borderwidth=1, bg='#353535')
code_frame.pack()
# 创建标签‘股票代码’
stock_label = tix.Label(code_frame, text='股票代码', bd=1)
stock_label.pack(side=LEFT)
# 创建股票代码输入框
input_code_var = tix.StringVar()
code_widget = tix.Entry(code_frame, textvariable=input_code_var, borderwidth=1, justify=CENTER)
# input_code_get = input_code_var.set(input_code_var.get())  # 获取输入的新值
code_widget.pack(side=LEFT, padx=4)# 在主框架下创建股票日期输入框子框架
input_date_frame = tix.Frame(main_frame, borderwidth=1, bg='#353535')
input_date_frame.pack()
# 创建标签‘开始日期’
date_start_label = tix.Label(input_date_frame, text='开始日期', bd=1)
date_start_label.pack(side=LEFT)
# 创建开始日期代码输入框
input_startdate_var = tix.StringVar()
startdate_widget = tix.Entry(input_date_frame, textvariable=input_startdate_var, borderwidth=1, justify=CENTER)
input_startdate_get = input_startdate_var.set(input_startdate_var.get())  # 获取输入的新值
startdate_widget.pack(side=LEFT, padx=4)
# 创建标签‘结束日期’
date_end_label = tix.Label(input_date_frame, text='结束日期', bd=1)
date_end_label.pack(side=LEFT)
# 创建结束日期代码输入框
input_enddate_var = tix.StringVar()
enddate_widget = tix.Entry(input_date_frame, textvariable=input_enddate_var, borderwidth=1, justify=CENTER)
input_enddate_get = input_enddate_var.set(input_enddate_var.get())  # 获取输入的新值
enddate_widget.pack(side=LEFT, padx=4)# 以下函数作用是省略输入代码后缀.sz .sh
def code_name_transform(get_stockcode):  # 输入的数字股票代码转换成字符串股票代码str_stockcode = str(get_stockcode)str_stockcode = str_stockcode.strip()  # 删除前后空格字符if 6 > len(str_stockcode) > 0:str_stockcode = str_stockcode.zfill(6) + '.SZ'  # zfill()函数返回指定长度的字符串，原字符串右对齐，前面填充0if len(str_stockcode) == 6:if str_stockcode[0:1] == '0':str_stockcode = str_stockcode + '.SZ'if str_stockcode[0:1] == '3':str_stockcode = str_stockcode + '.SZ'if str_stockcode[0:1] == '6':str_stockcode = str_stockcode + '.SH'return str_stockcodetabControl = ttk.Notebook(root)  # 创建Notebook
stock_graphics_daily = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED)  # 增加新选项卡日K线图
# stock_graphics_daily.pack(expand=1, fill=tk.BOTH, anchor=tk.CENTER)
stock_graphics_daily_basic = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED)  # 增加新选项卡基本面指标
stock_graphics_week = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED)
stock_graphics_month = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED)
company_information = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED)tabControl.add(stock_graphics_daily, text='日K线图')  # 把新选项卡日K线框架增加到Notebook
tabControl.add(stock_graphics_daily_basic, text='基本面指标')
tabControl.add(stock_graphics_week, text='周K线图')
tabControl.add(stock_graphics_month, text='月K线图')
tabControl.add(company_information, text='公司信息')
tabControl.pack(expand=1, fill="both")  # 设置选项卡布局
tabControl.select(stock_graphics_daily)  # 默认选定日K线图开始# 创建股票图形输出框架
def go():# 清除stock_graphics_daily框架中的控件内容，winfo_children()返回的项是一个小部件列表，# 以下代码作用是为每次点击查询按钮时更新图表内容，如果没有以下代码句，则每次点击查询会再生成一个图表for widget_daily in stock_graphics_daily.winfo_children():widget_daily.destroy()for widget_daily_basic in stock_graphics_daily_basic.winfo_children():widget_daily_basic.destroy()for widget_week in stock_graphics_week.winfo_children():widget_week.destroy()for widget_month in stock_graphics_month.winfo_children():widget_month.destroy()for widget_company_information in company_information.winfo_children():widget_company_information.destroy()stock_name = input_code_var.get()code_name = code_name_transform(stock_name)start_date = input_startdate_var.get()end_date = input_enddate_var.get()stock_data = pro.daily(ts_code=code_name, start_date=start_date, end_date=end_date)stock_daily_basic = pro.daily_basic(ts_code=code_name, start_date=start_date, end_date=end_date,fields='close,trade_date,turnover_rate,volume_ratio,pe,pb')stock_week_data = pro.weekly(ts_code=code_name, start_date=start_date, end_date=end_date)stock_month_data = pro.monthly(ts_code=code_name, start_date=start_date, end_date=end_date)stock_name_change = pro.namechange(ts_code=code_name, fields='ts_code,name')stock_information = pro.stock_company(ts_code=code_name, fields='introduction,main_business,business_scope')# 日数据处理data = stock_data.loc[:, ['trade_date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol']]  # ：取所有行数据，后面取date列，open列等数据data = data.rename(columns={'trade_date': 'Date', 'open': 'Open', 'close': 'Close', 'high': 'High', 'low': 'Low','vol': 'Volume'})  # 更换列名，为后面函数变量做准备data.set_index('Date', inplace=True)  # 设置date列为索引，覆盖原来索引,这个时候索引还是 object 类型，就是字符串类型。# 将object类型转化成 DateIndex 类型，pd.DatetimeIndex 是把某一列进行转换，同时把该列的数据设置为索引 index。data.index = pd.DatetimeIndex(data.index)data = data.sort_index(ascending=True)  # 将时间顺序升序，符合时间序列# 基本面指标数据处理stock_daily_basic.set_index('trade_date', inplace=True)  # 设置date列为索引，覆盖原来索引,这个时候索引还是 object 类型，就是字符串类型。# 将object类型转化成 DateIndex 类型，pd.DatetimeIndex 是把某一列进行转换，同时把该列的数据设置为索引 index。stock_daily_basic.index = pd.DatetimeIndex(stock_daily_basic.index)stock_daily_basic = stock_daily_basic.sort_index(ascending=True)  # 将时间顺序升序，符合时间序列print(stock_daily_basic)# 周数据处理week_data = stock_week_data.loc[:, ['trade_date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol']]week_data = week_data.rename(columns={'trade_date': 'Date', 'open': 'Open', 'close': 'Close', 'high': 'High','low': 'Low', 'vol': 'Volume'})  # 更换列名，为后面函数变量做准备week_data.set_index('Date', inplace=True)  # 设置date列为索引，覆盖原来索引,这个时候索引还是 object 类型，就是字符串类型。# 将object类型转化成 DateIndex 类型，pd.DatetimeIndex 是把某一列进行转换，同时把该列的数据设置为索引 index。week_data.index = pd.DatetimeIndex(week_data.index)week_data = week_data.sort_index(ascending=True)  # 将时间顺序升序，符合时间序列# 月数据处理month_data = stock_month_data.loc[:, ['trade_date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol']]month_data = month_data.rename(columns={'trade_date': 'Date', 'open': 'Open', 'close': 'Close', 'high': 'High','low': 'Low', 'vol': 'Volume'})  # 更换列名，为后面函数变量做准备month_data.set_index('Date', inplace=True)  # 设置date列为索引，覆盖原来索引,这个时候索引还是 object 类型，就是字符串类型。# 将object类型转化成 DateIndex 类型，pd.DatetimeIndex 是把某一列进行转换，同时把该列的数据设置为索引 index。month_data.index = pd.DatetimeIndex(month_data.index)month_data = month_data.sort_index(ascending=True)  # 将时间顺序升序，符合时间序列# 公司信息处理stock_company_code = stock_name_change.at[0, 'ts_code']stock_company_name = stock_name_change.at[0, 'name']stock_introduction = stock_information.at[0, 'introduction']stock_main_business = stock_information.at[0, 'main_business']stock_business_scope = stock_information.at[0, 'business_scope']# K线图图形输出daily_fig, axlist = mpf.plot(data, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True,show_nontrading=False, returnfig=True)# 注意必须按照选项卡的排列顺序渲染图形输出，假如你把matplotlib的图形放到最后，则会出现图像错位现象，不信你可以把以下的代码放到month_fig后试下plt_stock_daily_basic = plt.figure(facecolor='white')plt.suptitle('Daily Basic Indicator', size=10)fig_close = plt.subplot2grid((3, 2), (0, 0), colspan=2)  # 创建网格子绘图，按行切分成3份，列切分成2分，位置(0,0)，横向占用2列fig_close.set_title('Close Price')plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45)  # 设置x轴时间显示方向，放在这跟放在最后显示效果不一样fig_close.plot(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['close'])plt.xlabel('Trade Day')plt.ylabel('Close')plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))  # 設置x軸主刻度顯示格式（日期）plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1))  # 設置x軸主刻度間距fig_turnover_rate = plt.subplot2grid((3, 2), (1, 0))  # 创建网格子绘图，按行切分成3份，列切分成2分，位置(1,0)fig_turnover_rate.set_title('Turnover Rate')plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45)  # 设置x轴时间显示方向，放在这跟放在最后显示效果不一样fig_turnover_rate.bar(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['turnover_rate'], facecolor='red')plt.xlabel('Trade Day')plt.ylabel('Turnover Rate')plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))  # 設置x軸主刻度顯示格式（日期）plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))  # 設置x軸主刻度間距fig_volume_ratio = plt.subplot2grid((3, 2), (2, 0))  # 创建网格子绘图，按行切分成3份，列切分成2分，位置(1,2)fig_volume_ratio.set_title('Volume Ratio')plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45)  # 设置x轴时间显示方向，放在这跟放在最后显示效果不一样fig_volume_ratio.bar(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['volume_ratio'])plt.xlabel('Trade Day')plt.ylabel('Volume Ratio')plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m'))  # 設置x軸主刻度顯示格式（日期）plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))  # 設置x軸主刻度間距fig_pe = plt.subplot2grid((3, 2), (1, 1))  # 创建网格子绘图，按行切分成3份，列切分成2分，位置在第3行，第1列fig_pe.set_title('PE')plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45)  # 设置x轴时间显示方向，放在这跟放在最后显示效果不一样fig_pe.plot(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['pe'])plt.xlabel('Trade Day')plt.ylabel('PE')plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m'))  # 設置x軸主刻度顯示格式（日期）plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))  # 設置x軸主刻度間距fig_pb = plt.subplot2grid((3, 2), (2, 1))  # 创建网格子绘图，按行切分成3份，列切分成2分，位置在第3行，第2列fig_pb.set_title('PB')plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45)  # 设置x轴时间显示方向，放在这跟放在最后显示效果不一样fig_pb.plot(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['pb'])plt.xlabel('Trade Day')plt.ylabel('PB')plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m'))  # 設置x軸主刻度顯示格式（日期）plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))  # 設置x軸主刻度間距plt_stock_daily_basic.tight_layout(h_pad=-2, w_pad=0)  # 解决子图图形重叠问题week_fig, axlist = mpf.plot(week_data, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True,show_nontrading=False, returnfig=True)month_fig, axlist = mpf.plot(month_data, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True,show_nontrading=False, returnfig=True)canvas_daily = FigureCanvasTkAgg(daily_fig, master=stock_graphics_daily)  # 设置tkinter绘制区canvas_daily.draw()toolbar_daily = NavigationToolbar2Tk(canvas_daily, stock_graphics_daily)toolbar_daily.update()  # 显示图形导航工具条canvas_daily._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1)canvas_stock_daily_basic = FigureCanvasTkAgg(plt_stock_daily_basic, master=stock_graphics_daily_basic)canvas_stock_daily_basic.draw()toolbar_stock_daily_basic = NavigationToolbar2Tk(canvas_stock_daily_basic, stock_graphics_daily_basic)toolbar_stock_daily_basic.update()  # 显示图形导航工具条canvas_stock_daily_basic._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1)plt.close()canvas_week = FigureCanvasTkAgg(week_fig, master=stock_graphics_week)  # 设置tkinter绘制区canvas_week.draw()toolbar_week = NavigationToolbar2Tk(canvas_week, stock_graphics_week)toolbar_week.update()  # 显示图形导航工具条canvas_week._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1)canvas_month = FigureCanvasTkAgg(month_fig, master=stock_graphics_month)  # 设置tkinter绘制区canvas_month.draw()toolbar_month = NavigationToolbar2Tk(canvas_month, stock_graphics_month)toolbar_month.update()  # 显示图形导航工具条canvas_month._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1)company_text = tix.Text(company_information, bg='white', undo=True, wrap=tix.CHAR)company_text.insert(tix.INSERT, stock_company_code)company_text.tag_add('tag1', '1.0', '1.9')company_text.tag_config('tag1', foreground='red', justify=CENTER)company_text.insert(tix.INSERT, '\n')company_text.insert(tix.INSERT, stock_company_name)company_text.tag_add('tag2', '2.0', '2.9')company_text.tag_config('tag2', foreground='red', justify=CENTER)company_text.insert(tix.INSERT, '\n')company_text.insert(tix.INSERT, '    ')company_text.insert(tix.INSERT, '公司简介：')company_text.tag_add('tag3', '3.3', '3.9')company_text.tag_config('tag3', foreground='red', font=tf.Font(family='SimHei', size=12))company_text.insert(tix.INSERT, stock_introduction)company_text.tag_add('tag4', '3.9', 'end')company_text.tag_config('tag4', foreground='black', spacing1=20, spacing2=10,font=tf.Font(family='SimHei', size=12))company_text.insert(tix.INSERT, '\n')company_text.insert(tix.INSERT, '    ')company_text.insert(tix.INSERT, '主要业务及产品：')company_text.tag_add('tag5', '4.4', '4.12')company_text.tag_config('tag5', foreground='blue')company_text.insert(tix.INSERT, stock_main_business)company_text.tag_add('tag6', '4.12', 'end')company_text.tag_config('tag6', spacing1=20, spacing2=10,font=tf.Font(family='SimHei', size=12))company_text.insert(tix.INSERT, '\n')company_text.insert(tix.INSERT, '    ')company_text.insert(tix.INSERT, '经营范围：')company_text.tag_add('tag7', '5.4', '5.9')company_text.tag_config('tag7', foreground='#cc6600')company_text.insert(tix.INSERT, stock_business_scope)company_text.tag_add('tag8', '5.9', 'end')company_text.tag_config('tag8', spacing1=20, spacing2=10,font=tf.Font(family='SimHei', size=12))company_text.insert(tix.INSERT, '\n')company_text.pack(fill=BOTH, expand=1)# 在主框架下创建查询按钮子框架
search_frame = tix.Frame(main_frame, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.SUNKEN)
search_frame.pack()
# 创建查询按钮并设置功能
stock_find = tix.Button(search_frame, text='查询', width=5, height=1, command=go)
stock_find.pack()root.mainloop()