如果你想用Python爬取股票的历史数据，有很多平台可以提供这样的服务，比如东方财富网、网易财经、新浪财经等。这些平台通常会提供股票的代码、名称、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额、涨跌幅、换手率等数据，有些还会提供股票的资金流向、技术指标、财务报表等数据。你可以根据你的需要选择合适的平台和数据。

为了爬取股票的历史数据，你需要使用Python的一些库，比如requests、re、pandas等。requests库可以帮助你发送网络请求，获取网页的源代码；re库可以帮助你使用正则表达式，从网页的源代码中提取你想要的数据；pandas库可以帮助你将数据存储在数据框中，方便进行分析和保存。你还可以使用一些第三方的库，比如akshare、efinance等，它们封装了一些常用的股票数据接口，可以让你更方便地获取股票数据。

下面，我将给你展示一个简单的例子，如何用Python爬取东方财富网的股票数据，并保存到本地的csv文件中。你可以参考这个例子，根据你的需求修改代码，或者查看更多的教程和文档，学习更多的知识和技巧。

# 导入 requests、re、pandas 库
import requests
import re
import pandas as pd

# 定义一个函数，根据股票代码和页码，获取股票的历史数据
def get_stock_data(stock_code, page):
    # 构造 url，根据东方财富网的规则，cmd 参数表示股票代码，p 参数表示页码
    url = "http://data.eastmoney.com/DataCenter_V3/stock2016/TradeDetail/pagesize=50,page="+str(page)+",sortRule=-1,sortType=,startDate=,endDate=,gpfw=0,js=var%20data_tab_1.html?rt=26794299&code="+stock_code
    # 发送 get 请求，获取网页的源代码
    r = requests.get(url)
    # 使用正则表达式，从源代码中提取 data 参数的值，即股票数据的列表
    pat = "data:(.*?),"
    data = re.compile(pat, re.S).findall(r.text)[0]
    # 将字符串形式的列表转换为 Python 的列表
    data = eval(data)
    # 返回股票数据的列表
    return data

# 定义一个股票代码，比如 600519，即贵州茅台
stock_code = "600519"
# 定义一个空列表，用来存储所有的股票数据
stock_data = []
# 定义一个页码变量，初始值为 1
page = 1
# 循环爬取多页数据，直到没有新的数据为止
while True:
    # 调用函数，获取第 page 页的股票数据
    data = get_stock_data(stock_code, page)
    # 如果数据不为空，说明还有新的数据，将数据添加到 stock_data 列表中
    if data:
        stock_data.extend(data)
        # 打印提示信息，显示已经爬取了多少页
        print("已爬取第"+str(page)+"页")
        # 将页码加一，准备爬取下一页
        page += 1
    # 如果数据为空，说明没有新的数据了，跳出循环
    else:
        break
# 将 stock_data 列表转换为 pandas 的数据框
df = pd.DataFrame(stock_data)
# 定义数据框的列名，根据东方财富网的规则，依次为日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、涨跌幅、成交量、成交额、振幅、换手率
df.columns = ["日期","开盘价","收盘价","最高价","最低价","涨跌幅","成交量","成交额","振幅","换手率"]
# 将数据框保存到本地的 csv 文件中，文件名为股票代码，编码为 utf-8
df.to_csv(stock_code+".csv", encoding="utf-8", index=False)
# 打印提示信息，显示已经保存了多少条数据
print("已保存"+str(len(df))+"条数据到"+stock_code+".csv文件中")

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