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python股票信息爬取

發布時間:2022-04-25 18:15:41

㈠ 怎麼學python爬取財經信息

本程序使用Python 2.7.6編寫,擴展了Python自帶的HTMLParser,自動根據預設的股票代碼列表,從Yahoo Finance抓取列表中的數據日期、股票名稱、實時報價、當日變化率、當日最低價、當日最高價。

由於Yahoo Finance的股票頁面中的數值都有相應id。

例如納斯達克100指數ETF(QQQ)
其中實時報價的HTML標記為

[html]view plain

㈡ 如何用python獲取股票數據

在Python的QSTK中,是通過s_datapath變數,定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源,例如滬深、港股等市場,你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

㈢ python如何解析爬取的數據

用json方法轉成字典

㈣ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據

這個說來有點復雜,用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊,找到數據源地址,然後用excel或python抓這個源地址數據,可能還要加上反扒代碼,構造時間戳等等,你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。

㈤ Python如何獲取股票數據

可以嘗試爬蟲,但要遵守網站規則

㈥ Python中怎麼用爬蟲爬

Python爬蟲可以爬取的東西有很多,Python爬蟲怎麼學?簡單的分析下:
如果你仔細觀察,就不難發現,懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多,一方面,互聯網可以獲取的數據越來越多,另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據,從而獲得感性認識中不能得到的信息,比如:
知乎:爬取優質答案,為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量數據,對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式,沒有之一。Python有很多應用的方向,比如後台開發、web開發、科學計算等等,但爬蟲對於初學者而言更友好,原理簡單,幾行代碼就能實現基本的爬蟲,學習的過程更加平滑,你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後,你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習,都會更得心應手。因為這個過程中,Python基本語法、庫的使用,以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說,爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python,然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之後發現仍然爬不了數據;有的人則認為先要掌握網頁的知識,遂開始 HTMLCSS,結果入了前端的坑,瘁……
但掌握正確的方法,在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據,其實非常容易實現,但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下,你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識,應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲,實現大規模並發採集,提升效率

㈦ 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分,而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此,我拾起了Python這把利器,開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5,意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分:網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾,我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分,然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的,下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

? 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元:[<空格> fv]

S 非空白字元:[^s]

[...] 字元集,對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組,裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的,也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些,看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據,會匹配出一些空白字元出來,所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last:整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後,我們可以列印幾列數據看下效果,代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

㈧ Python 如何爬股票數據

現在都不用爬數據拉,很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據,包括滬深A股行情數據,上市公司財務數據,場內基金數據,指數數據,期貨數據以及宏觀經濟數據;或者Alpha特色因子,技術分析指標因子,股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據,不過這種比較貴,幾萬塊一年吧

㈨ 如何使用Python獲取股票分時成交數據

可以使用爬蟲來爬取數據,在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求,要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助

㈩ python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼

首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼,然後分析這個網站股票代碼的存放方式,再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼

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