学而不思则罔，思而不学则殆——《论语》
君子生非异也，善假于物也——《荀子-劝学》
初步整理了几天的代码之后，也上网看了几篇相关的文章，看到了tushare之后反而陷入了迷茫，采用 它的话固然可以便捷很多，但是借助了便捷的通道，就无法锻炼出基本的技能了。
反复思考之后，才想清楚，本质目的：1、掌握python；2、掌握财经知识；3、赚钱。
其中只有赚钱这个目标是可以量化的，有明确的检验标准，相信也是自己可以坚持下去的理由。所以要以实现赚钱为目的的过程中，必然需要不停的验证策略，某个因子的获取或是调试肯定会遇到杂七杂八的问题，这个过程才是真正的提升过程，而不是自己刻意的去选择麻烦的路。
经过tushare的简单学习，我前面所爬取与下载的数据都可以简单的实现，所以之后的指标维度优先使用tushare，例如分红，基金持股等等，减少自己重复造轮子的精力。
import tushare as ts
import pandas as pd
t1=ts.get_hist_data('601012',start="2018-01-05",end="2018-01-09") #若无起止，只能获取最近3年数据
all=ts.get_today_all() #所有股票今天的行情
t2=ts.get_hist_data("sh")#上证指数、sz深圳、hs300沪深300、sz50上证50、zxb中小板、cyb创业板
t3=ts.get_h_data("601012",start='2017-12-01',end='2018-01-25') #可以获取各类复权数据，时间范围长，但指标少
t4 = ts.get_realtime_quotes('600606') #当前价格["300017","301012"]不要超过30个
t5=ts.get_realtime_quotes(['sh','sz','hs300','sz50','zxb','cyb','300017'])#指数与股票混搭，当前价格
t3.to_excel("D:\\stock\\对比.xlsx",sheet_name="a")
print("over")
