在量化选股、基本面筛选等场景中，「问财」因其强大的自然语言识别和实时数据能力，成为不少投资者的常用工具。本文将教你如何用Python编写脚本，从问财自动获取结构化股票数据，帮助你批量获取策略选股结果，为下一步量化分析或因子研究提供数据基础。 一、📌 准备工作

1. 安装依赖库 在开始之前，请确保你已安装以下Python库：

pip install pandas requests

二、📦 核心功能设计

1. 获取问财数据的原理 问财网页版支持自然语言查询（如“流通市值大于30亿小于200亿”），我们通过抓包发现，其底层API接口为：

http://ai.iwencai.com/nlp/query?query=XXX&domain=stock&add_index=1

我们可以使用 requests.get() 模拟请求该接口，并将返回的JSON数据转为Pandas格式，方便后续处理。

三、🔧 脚本实现步骤 以下是完整代码的执行流程及重点解析：

Step 1️⃣：定义数据请求函数

def getData(url, header={}, cookies={}, encoding=None):
    header = {
        'User-Agent':
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate'
    }
    try:
        response = requests.get(url, headers=header, cookies=cookie