近年来，随着金融市场的快速发展和投资者对股票交易的兴趣日益增加，人们对于实时、准确地获取股票信息的需求也在不断增长。而作为计算机编程领域中一门强大且多功能语言，Python成为了许多投资者和开发者选择的首选工具。

那么，在这个数字化时代里，我们究竟该如何利用Python轻松获取所需要的股票信息呢？本文将从数据源、API使用以及常见操作等方面进行详细介绍。

首先值得注意到是数据源问题。要想实现有效可靠地获取股票信息，并非只有一个单一来源可以选择。目前最主流、权威性较高并被广泛认可与应用的有两种：第一类是Yahoo Finance（雅虎财经），它提供全球范围内各种类型证券（包括但不限于普通公司份额）历史价格数据；第二类则是Alpha Vantage（阿尔法云端），其通过HTTP请求方式向用户提供全球金融市场相关指数和企业基础设施服务接口。

针对以上两个主要数据源之间存在差异情况下, 开发人员或雇佣专业程序员依据自身项目特点或客户需求做出合理取舍. 无论采取哪种方法, Python都能够很好地支持并满足相应需求.

当然了解适配你所选定数据库APIs同样重要. Yahoo Finance 提供独立查询函数库Yfinance; Alpha Vantage 则推荐Alphavantagewrapper API调整参数设置后返回JSON格式结果.
所有上述例子均属公共资源--意思就是说每次运行代码可能会导致服务器负载压力过大造成暂停甚至关闭连接，请谨慎处理！

此外，在开始编写代码之前还需要安装必备模块. 最常见且必须要安装Pandas(如果没有已经预置). 按以下命令执行:
```
pip install pandas
```

完成环境配置后，则可以按照以下步骤进行进一步操作：

1. 导入所需模块：
```python
import yfinance as yf # 如果使用Yahoo Finance 数据源
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries # 如果使用Alpha Vantage 数据源
```

2. 获取某支特定 股/ETF 的历史价格记录：
```python
# 使用 Yahoo finance 查询苹果公司 (AAPL) 历史价格记录
data = yf.download('AAPL', start='2015-01-01', end='2020-12-31')
print(data)
```

3. 获取当前时间段内 所有正式列示 公司名称及简称 :
```python

tickers_df = pd.read_csv('https://www.nasdaq.com/screening/companies-by-industry.aspx?exchange=NASDAQ&render=download')
print(tickers_df[['Symbol','Name']])

或

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url="http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies"
resp=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(resp.text,'lxml')
table=soup.find_all('table')[0]
df=pd.read_html(str(table))
sp500=df[0]
company_names=list(sp500.iloc[:,1].values)

for company_name in company_names:
print(company_name)
```


总结起来, 对于初学者而言掌握 Python 真能带给他们极大优势！