❶ 求教抓取及時行情數據的辦新浪股票博客排行榜法 基金
抓取及時行情數據的方法（針對基金）：
一、使用金融及時行情API介面
二、使用爬蟲軟體採集數據
三、與基金公司合作獲取數據
綜上所述，抓取及時行情數據的方法主要包括使用金融API介面、使用爬蟲軟體採集數據以及與基金公司合作獲取數據。根據具體需求和場景選擇合適的方法，可以高效地獲取所需的基金行情數據。
❷ Python 實現股票數據的實時抓取
編寫Python腳本實時抓取股票數據，滿足個人對實時漲跌信息的需求，無需依賴現有股票軟體。
首先，獲取滬深兩市所有上市股票數據。利用Scrapy框架，實現數據爬取並保存至TTJJ.json文件，工程清單包括新建Scrapy工程、設置user-agent文件以防止被伺服器封鎖。
爬蟲核心代碼在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代碼，改進登陸方式。同時，items模塊定義數據保存格式，pipeline實現數據處理，保存至json文件，配置細節見settings.py。
獲取實時交易數據，通過訪問新浪股票介面hq.sinajs.cn/list=（輸入股票代碼）獲取更新信息，僅在開盤至收盤期間有效，其他時間顯示為前一日收盤價。簡化邏輯，篩選出漲幅最高的10隻股票，代碼如下。
運行結果展示獲取的數據，包含股票代碼與當前漲幅，顯示每行均為漲幅最高的10隻股票。使用結果如圖所示，反映了實時抓取的股票實時數據信息。
通過以上步驟，實現Python腳本自動抓取股票實時數據，滿足個人需求，記錄了一段利用編程技術獲取實時股市信息的經歷。
❸ 怎樣用python爬新浪微博大V所有數據
先上結論，通過公開的api如果想爬到某大v的所有數據，需要滿足以下兩個條件：
1、在你的爬蟲開始運行時，該大v的所有微博發布量沒有超過回溯查詢的上限，新浪是2000，twitter是3200。
2、爬蟲程序必須不間斷運行。
新浪微博的api基本完全照搬twitter，其中介面的參數特性與底層的NoSQL密不可分，建議先看點Nosql資料庫的設計理念有助於更好的理解api設計。
一般來說，如果決定爬某個大v，第一步先試獲取該用戶的基本信息，中間會包含一條最新的status，記下其中的id號作為基準，命名為baseId。
介面中最重要的兩個參數：
since_id：返回ID比since_id大的微博（即比since_id時間晚的微博），默認為0。
max_id：返回ID小於或等於max_id的微博，默認為0。
出於各種原因，獲取statuses的介面，固定為按id降序排列（scan_index_forward=false），即最新的statuses返回在前。假設該微博第一天上線，就一個用戶，發了一百條，id是1到100。而你在該用戶發了第50條的時候開始運行的爬蟲，即baseId=50。
假設按每次獲取10條歷史數據遞歸，先將max_id設為baseId，獲取該用戶id為41－50的微博，再將max_id設為41重復循環，直到返回微博數量為1或0。這步沒有問題。
獲取用戶最新的statuses就有些蛋疼了，since_id＝50，同樣獲取10條數據，返回的並不是id值為51－60的數據，而是100-91的數據。簡單說就是你沒法從since_id逐步更新到用戶當前status，而是得一口氣從用戶當前status更新到上次爬蟲運行時得到的最後一條status。假設你的爬蟲一個月才運行一次，該用戶在這期間發了2300條微博，根據限制你只能更新2000條，這其中最老的300條在你的系統內就會出現「斷檔」。
最後一條，以上只針對公開的api，stackoverflow上twitter
API可以申請許可權突破數量限制和更改排序機制，微博也應該有類似機制。
❹ 股票數據爬蟲進階：免費、開源的股票爬蟲Python庫，實測真香
在探索股票數據爬蟲的世界中，選擇合適的Python庫是至關重要的一步。本文將介紹一個強大的免費、開源庫——Easyquotation，它集成了多個股票數據源，包括新浪財經、集思錄、騰訊財經等，幫助投資者獲取實時和歷史數據。
首先，要利用Easyquotation，你需要確保安裝了兩個庫：Requests和Easyquotation。Requests是爬蟲的基礎，用於發送HTTP請求，而Easyquotation則提供了對多個數據源的統一介面。安裝方式靈活，可以通過pip一鍵安裝，或者從GitHub下載源代碼進行安裝。
Easyquotation的核心功能是通過其API靈活地選擇數據源。例如，通過新浪財經獲取實時市場股票數據、從集思錄獲取債息相關的投資品種數據，以及從騰訊財經獲取A股日內行情和港股數據。每個數據源都支持特定的API方法，如獲取實時數據、歷史數據等，使得數據獲取和分析變得高效便捷。
本文通過示例詳細展示了如何使用Easyquotation進行數據爬取。以新浪財經為例，可以輕松獲取全市場股票實時數據，包括交易所上市ETF的實時Ticker數據、個股實時Ticker數據，以及交易所指數的實時數據。在集思錄的數據爬蟲中，可以獲取分級A、分級B、QDII以及ETF的數據，並轉換為DataFrame格式方便分析。騰訊財經的爬蟲功能尤其強大，不僅提供A股的日內分時數據、港股的日線數據，還支持獲取港股的實時行情數據。
在實際應用中，這些數據可以用於量化交易策略的開發、市場趨勢分析、投資組合優化等。通過Easyquotation，用戶可以更加高效地整合和利用來自不同數據源的股票數據，為投資決策提供有力支持。