㈠ 新浪股票介面是從哪裡獲取數據
花錢從交易所或者從券商處買的,所以也不一定正確,這個市場里不會騙你的只有你自己,記住了,只有自己騙不了自己,別的都有可能是假的。
㈡ matlab怎樣抓取Yahoo/Sina的股票數據
給你一個常式,用於抓取新浪股票2017年1月份的股票數據。程序如下:
clc;
clear;
year=2017;
season = 1 ;
fprintf('抓取%d年%d季度的數據中...\n', year, season)
[sourcefile, status] = urlread(sprintf('http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMS_MarketHistory/stockid/000001/type/S.phtml?year=%d&season=%d', year));
expr2 = '<div align="center">(\d*\.?\d*)</div>';
[datafile, data_tokens] = regexp(sourcefile, expr2, 'match', 'tokens'); %從源文件中獲取目標數據
data = zeros(size(data_tokens));%產生和數據相同長度的0
for idx = 1:length(data_tokens)
data(idx) = str2double(data_tokens{idx}{1}); %轉變數據類型後存入data中
end
%%占坑打個廣告,代寫matlab程序(畢業設計,課程任務等)
%%信號處理,小波變換,PCA降維,ICA分析,分類器,濾波器等。QQ:1577232787
㈢ 如何爬取新浪財經的多級數據
爬取新浪財經的多級數據可以按照以下步驟。
1、導入依賴的模塊,需要導入的程序介面有request、pyquery和Pandas。
2、選擇爬取數據,選取的數據為新浪財經的網頁,進入微博-新浪財經的網頁,點擊滑鼠右鍵,出現如圖所示的對話框,點擊檢查。
3、點擊Toggledevive鍵,將網頁由PC顯示,轉換成手機顯示模式以便於爬取網頁內容,多數網站在PC端都建立了防爬措施。
4、進入網頁的手機端後,點擊Network。
5、從選擇的網頁中選取需要的內容進行爬取並輸出。
㈣ 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
㈤ 如何通過軟體抓取新浪財經里單只股票數據
如果你是准備抓歷史數據,那還不如直接使用免費的wdz程序,滬深1990年至今的全部日線歷史;2000年至今十幾年的5分鍾數據都可以直接輸出,而且可轉化為各種格式。根本不用去新浪中抓取。
㈥ API編程抓取新浪微博、大眾點評等方面的數據,編寫一套工具,抓取一類數據,用python語言編寫爬蟲
這個不難實現
但是渣行你如果要可持續的話
這個幾乎是褲稿不可能實現的
鬼知道人家網頁什麼時候更新如純嘩
所以這個自己做起來不會難
更新了自己可以隨時維護
㈦ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表
1. 關於數據採集
股票數據是一種標准化的結構數據,是可以通過API介面訪問的(不過一般要通過渠道,開放的API有一定的局限性)。也可以通過爬蟲軟體進行採集,但是爬蟲軟體採集數據不能保證實時性,根據數據量和採集周期,可能要延遲幾十秒到幾分鍾不等。我們總結了一套專業的爬蟲技術解決方案(Ruby + Sidekiq)。能夠很快實現這個採集,也可以後台可視化調度任務。
2. 關於展現
網路股票數據的展現,網頁端直接通過HTML5技術就已經足夠,如果對界面要求高一點,可以採用集成前端框架,如Bootstrap;如果針對移動端開發, 可以使用Ionic框架。
3. 關於觸發事件
如果是採用Ruby on Rails的開發框架的話,倒是很方便了,有如sidekiq, whenever這樣子的Gem直接實現任務管理和事件觸發。
㈧ 網路爬蟲抓取數據 有什麼好的應用
一般抓數據的話可以學習Python,但是這個需要代碼的知識。
如果是沒有代碼知識的小白可以試試用成熟的採集器。
目前市面比較成熟的有八爪魚,後羿等等,但是我個人習慣八爪魚的界面,用起來也好上手,主要是他家的教程容易看懂。可以試試。
㈨ 請問怎樣用Java獲取股票行情歷史數據新浪、搜狐、百度財經都可以......
publicclassStockConnection{
publicstaticvoidmain(String[]args){
URLur=null;
try{
//搜狐股票行情歷史介面
// ur=newURL("http://q.stock.sohu.com/hisHq?code=cn_300228&start=20130930&end=20131231&stat=1&order=D&period=d&callback=historySearchHandler&rt=jsonp");
//新浪股票行情歷史介面
ur=newURL("http://biz.finance.sina.com.cn/stock/flash_hq/kline_data.php?&rand=random(10000)&symbol=sh600000&end_date=20150809&begin_date=20000101&type=plain");
HttpURLConnectionuc=(HttpURLConnection)ur.openConnection();
BufferedReaderreader=newBufferedReader(newInputStreamReader(ur.openStream(),"GBK"));
Stringline;
while((line=reader.readLine())!=null){
System.out.println(line);
}
}catch(Exceptione){
//TODOAuto-generatedcatchblock
e.printStackTrace();
}
}
}
㈩ 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])