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众邦科技股票代码 2024-10-10 18:27:02

python爬虫股票分析

发布时间: 2021-05-07 15:51:01

❶ 怎么学python爬取财经信息

本程序使用Python 2.7.6编写,扩展了Python自带的HTMLParser,自动根据预设的股票代码列表,从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期、股票名称、实时报价、当日变化率、当日最低价、当日最高价。

由于Yahoo Finance的股票页面中的数值都有相应id。

例如纳斯达克100指数ETF(QQQ)
其中实时报价的HTML标记为

[html]view plain

  • <spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>

  • 而标普500指数ETF(SPY)

    其中实时报价的HTML标记为

    [html]view plain

  • <spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>

  • 因此本数据抓取程序根据相应的id字符串来查找数据。具体来说就是先继承HTMLParser,然后在自定义的子类中重载handle_data(self, data)方法,查找包含相应id字符串(例如实时报价的id字符串为"yfs_l84_"+股票代码)的HTML标记,并输出这个HTML标记中的数据(例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>,其中的数据87.49就是实时报价。)

    样本输出:

    数据依次是

    数据日期 股票代码 股票名称 实时报价 日变化率 日最低价 日最高价

    [python]view plain

  • 05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28

  • 05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53

  • 05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74

  • 05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41

  • 05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56

  • 05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42

  • 05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09

  • 05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97

  • 05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89

  • 05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39

  • 05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05

  • 05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60

❷ python数据分析和爬虫有什么关系

用爬虫爬到数据后才能进行数据分析啊,不然数据分析没有数据。

❸ python爬虫获取东方财富股票论坛内容分析,怎样

付费可以帮写

❹ Python 如何爬股票数据

现在都不用爬数据拉,很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据,包括沪深A股行情数据,上市公司财务数据,场内基金数据,指数数据,期货数据以及宏观经济数据;或者Alpha特色因子,技术分析指标因子,股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据,不过这种比较贵,几万块一年吧

❺ 利用python爬虫技术可以做到哪些炫酷有趣的事

用python爬虫爬取股票公司网站数据,做短线买股票会提高你买入和抛售的判断。

❻ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分:网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰,我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分,然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

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

其中compile方法为编译匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的,下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

? 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符:[<空格> fv]

S 非空白字符:[^s]

[...] 字符集,对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组,里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的,也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些,看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据,会匹配出一些空白字符出来,所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last:整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后,我们可以打印几列数据看下效果,代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

❼ python如何解析爬取的数据

用json方法转成字典

❽ python爬虫如何分析一个将要爬取的网站

首先,你去爬取一个网站, 你会清楚这个网站是属于什么类型的网站(新闻,论坛,贴吧等等)。 你会清楚你需要哪部分的数据。告诉你scrapy框架了,这是python最受欢迎的爬虫框架,有了这个框架,多线程爬取不需要你控制,你只需要完成数据的属性类item,网页爬虫类spider,数据保存类pipelines,网页去重类等等就可以了,世界是那么的美好,膜拜作者的想法在你心里油然而生。

如果你爬取数据量不大,只是单机爬取,上面就坐等结果了,如果你说“我手头有几台电脑,一起爬快点”,那么是时候告诉你scrapy-redis了。

❾ python用什么方法或者库可以拿到全部股票代码

首先你需要知道哪个网站上有所有股票代码,然后分析这个网站股票代码的存放方式,再利用python写一个爬虫去爬取所有的股票代码

❿ python爬虫怎样赚外快

1)在校大学生。最好是数学或计算机相关专业,编程能力还可以的话,稍微看一下爬虫知识,主要涉及一门语言的爬虫库、html解析、内容存储等,复杂的还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程、代理、移动端抓取等。由于在校学生的工程经验比较少,建议只接一些少量数据抓取的项目,而不要去接一些监控类的项目、或大规模抓取的项目。慢慢来,步子不要迈太大。
(2)在职人员。如果你本身就是爬虫工程师,接私活很简单。如果你不是,也不要紧。只要是做IT的,稍微学习一下爬虫应该不难。在职人员的优势是熟悉项目开发流程,工程经验丰富,能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估。可以尝试去接一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等,收益想对可观一些。

渠道:淘宝、熟人介绍、猪八戒、csdn、发源地、QQ群等!

(10)python爬虫股票分析扩展阅读:

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine),例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性,如:

(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。

(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。

(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。

(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。

为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同,聚焦爬虫并不追求大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页,为面向主题的用户查询准备数据资源。

1 聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述

网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止。另外,所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮,进行一定的分析、过滤,并建立索引,以便之后的查询和检索;对于聚焦爬虫来说,这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

相对于通用网络爬虫,聚焦爬虫还需要解决三个主要问题:

(1) 对抓取目标的描述或定义;

(2) 对网页或数据的分析与过滤;

(3) 对URL的搜索策略。