Question

Python新手在这里（对不起，如果这是一个愚蠢的问题）！我目前正在使用for循环来下载和操作数据。不幸的是，我偶尔会遇到导致部分循环失败的简短网络问题。

最初，我做的是这样的事情：

# Import Modules
import fix_yahoo_finance as yf
import pandas as pd
from stockstats import StockDataFrame as sdf

# Stock Tickers to Gather Data For - in my full code I have thousands of tickers
Ticker = ['MSFT','SPY','GOOG']

# Data Start and End Data
Data_Start_Date = '2017-03-01'
Data_End_Date = '2017-06-01'

# Create Data List to Append
DataList = pd.DataFrame([])

# Initialize Loop
for i in Ticker:
    # Download Data
    data = yf.download(i, Data_Start_Date, Data_End_Date)
    # Create StockDataFrame
    stock_df = sdf.retype(data)
    # Calculate RSI
    data['rsi'] = stock_df['rsi_14']
    DataList.append(pd.DataFrame(data))

DataList.to_csv('DataList.csv',header=True,index=True)

使用该基本布局，每当我遇到网络错误时，都会导致整个程序停止并吐出错误。

我做了一些研究并尝试修改了“for循环”＃39;以下：

for i in Ticker:
  try:
    # Download Data
    data = yf.download(i, Data_Start_Date, Data_End_Date)
    # Create StockDataFrame
    stock_df = sdf.retype(data)
    # Calculate RSI
    data['rsi'] = stock_df['rsi_14']
    DataList.append(pd.DataFrame(data))
  except:
    continue

有了这个，代码总是运行没有问题，但每当我遇到网络错误时，它都会跳过所有的代码（无法下载数据）。

我想让它为每个自动收报机下载一次数据。如果它失败了，我希望它再试一次，直到它成功一次，然后转到下一个自动收报机。我尝试使用while True及其变体，但它导致循环多次下载相同的自动收报机！

非常感谢任何帮助或建议！谢谢！

Answer 1

如果您在遇到故障后可以继续（某些协议支持它），那么最好不要使用这种方法。但对于一种略显强力的方法：

for i in Ticker:
  incomplete = True
  tries = 10
  while incomplete and tries > 0:
    try:
      # Download Data
      data = yf.download(i, Data_Start_Date, Data_End_Date)
      incomplete = False
    except:
      tries -= 1
  # Create StockDataFrame
  if incomplete:
    print("Oops, it is really failing a lot, skipping: %r" % (i,))
    continue # not technically needed, but in case you opt to add
             # anything afterward ...
  else:
    stock_df = sdf.retype(data)
    # Calculate RSI
    data['rsi'] = stock_df['rsi_14']
    DataList.append(pd.DataFrame(data))

这与Prune的情况略有不同，因为它在10次尝试后停止...如果它多次失败，则表明您可能想转移一些能量来解决其他问题，例如网络连接。

如果达到这一点，它将继续在Ticker列表中，所以也许你可以得到你需要的大部分内容。

Answer 2

您可以使用包装循环继续，直到获得良好的结果。

for i in Ticker:
  fail = True

  while fail:     # Keep trying until it works
    try:
      # Download Data
      data = yf.download(i, Data_Start_Date, Data_End_Date)
      # Create StockDataFrame
      stock_df = sdf.retype(data)
      # Calculate RSI
      data['rsi'] = stock_df['rsi_14']
      DataList.append(pd.DataFrame(data))
    except:
      continue
    else:
      fail = False

在For循环中重试单次迭代（Python）

2 个答案: