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網路爬蟲股票信息分析源碼

發布時間: 2021-05-22 21:22:21

⑴ 股票實時分析系統 源碼 有好心人給個地址給我 謝

實時分析系統這么多,比如國泰君安,同花順,中信建投……,要源碼干什麼,就不清楚了

⑵ 怎樣用正則在雪球網站爬去股票信息

問題太寬泛啊,用爬蟲爬取,用正則匹配出需要的信息。
爬蟲很多語言可以寫,寫法基本類似,你找個運行看看

⑶ python怎麼看源碼進行網路爬蟲

在我們日常上網瀏覽網頁的時候,經常會看到一些好看的圖片,我們就希望把這些圖片保存下載,或者用戶用來做桌面壁紙,或者用來做設計的素材。
我們最常規的做法就是通過滑鼠右鍵,選擇另存為。但有些圖片滑鼠右鍵的時候並沒有另存為選項,還有辦法就通過就是通過截圖工具截取下來,但這樣就降低圖片的清晰度。好吧~!其實你很厲害的,右鍵查看頁面源代碼
我們可以通過python 來實現這樣一個簡單的爬蟲功能,把我們想要的代碼爬取到本地。下面就看看如何使用python來實現這樣一個功能。

一,獲取整個頁面數據

首先我們可以先獲取要下載圖片的整個頁面信息。
getjpg.py

#coding=utf-8
import urllib

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

html = getHtml("http://tieba..com/p/2738151262")

print html

Urllib 模塊提供了讀取web頁面數據的介面,我們可以像讀取本地文件一樣讀取www和ftp上的數據。首先,我們定義了一個getHtml()函數:
urllib.urlopen()方法用於打開一個URL地址。
read()方法用於讀取URL上的數據,向getHtml()函數傳遞一個網址,並把整個頁面下載下來。執行程序就會把整個網頁列印輸出。

二,篩選頁面中想要的數據

Python 提供了非常強大的正則表達式,我們需要先要了解一點python 正則表達式的知識才行。
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/20/3089816.html

假如我們網路貼吧找到了幾張漂亮的壁紙,通過到前段查看工具。找到了圖片的地址,如:src=」https://gss0..com/70cFfyinKgQFm2e88IuM_a/forum......jpg」pic_ext=」jpeg」

修改代碼如下:

import re
import urllib

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
return imglist

html = getHtml("http://tieba..com/p/2460150866")
print getImg(html)

我們又創建了getImg()函數,用於在獲取的整個頁面中篩選需要的圖片連接。re模塊主要包含了正則表達式:
re.compile() 可以把正則表達式編譯成一個正則表達式對象.
re.findall() 方法讀取html 中包含 imgre(正則表達式)的數據。
運行腳本將得到整個頁面中包含圖片的URL地址。

三,將頁面篩選的數據保存到本地

把篩選的圖片地址通過for循環遍歷並保存到本地,代碼如下:

#coding=utf-8
import urllib
import re

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
x = 0
for imgurl in imglist:
urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)
x+=1

html = getHtml("http://tieba..com/p/2460150866")

print getImg(html)

這里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法,直接將遠程數據下載到本地。
通過一個for循環對獲取的圖片連接進行遍歷,為了使圖片的文件名看上去更規范,對其進行重命名,命名規則通過x變數加1。保存的位置默認為程序的存放目錄。
程序運行完成,將在目錄下看到下載到本地的文件。

⑷ 網路爬蟲實時股票價格 怎麼實現

周二時已經出現了跌停股,漲幅2%的個股僅650家,大部分個股處於1%的微漲格局,而周三這一情況加劇到了漲跌各半,甚至在午盤後跳水中出現了局部漲少跌多的情況,今天這樣的情況有增無減。 。

很高興第一時間為你解答,敬請採納。
如果對本題還有什麼疑問,請追問。

⑸ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表

我用前嗅的forespider數據採集軟體爬過股市信息的,比較簡單,分析了一下歷史股價,目前數據還不多沒做太多分析。過幾天再說

⑹ 求java實現網路爬蟲的原理(源代碼更好)

復雜的方法就是自己用java的相關類來模擬瀏覽器下載網頁頁面,然後使用DOM等技術從下載的網頁中獲取自己需要的內容。不過強烈建議你使用HttpClient和HttpParse框架來方便地實現網路爬蟲功能。其中HttpClient框架主要實現從WEB伺服器下載網頁數據,功能極其強大。而HttpParse框架則是從網頁文件中獲取不同標簽的內容,功能也很強大,而且使用十分方便,強烈推薦。

⑺ 誰有股票軟體好用技術分析的源代碼

大智慧軟體的公式管理里有一些的。你可以看看。

⑻ python爬蟲獲取東方財富股票論壇內容分析,怎樣

付費可以幫寫

⑼ 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])

⑽ java 如何實現 獲取實時股票數據

一般有三種方式:

  1. 網頁爬蟲。採用爬蟲去爬取目標網頁的股票數據,去GitHub或技術論壇(如CSDN、51CTO)上找一下別人寫的爬蟲集成到項目中。

  2. 請求第三方API。會有專門的公司(例如網路API市場)提供股票數據,你只需要去購買他們的服務,使用他們提供的SDK,仿照demo開發實現即可。如下圖所示: