歷史股票高頻數據爬取

① 零基礎學Python應該學習哪些入門知識

關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題，網路提問和解答的都很多，你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發，應從以下幾個方面來理解：

1 為什麼選擇學python？

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事Linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備？

2.1 心態准備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習：

crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；

leetcode：為編程面試准備，對初學者稍難；

牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習網站；

菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

② 數據爬蟲的是與非：技術中立但惡意爬取頻發，侵權邊界在哪

新浪微博訴脈脈不正當獲取用戶數據案，以及領英與hiQ Labs的數據爭議，都是數據爬取問題的典型案例。10月23日，長三角數據合規論壇(第三期)暨數據爬蟲的法律規制研討會在上海舉行，法律專家、司法工作者和企業代表圍繞爬蟲技術對數字產業的影響、數據爬取的法律邊界及規制等話題進行了深入研討。
在大數據時代，數據價值日益凸顯，數據爬蟲的應用也變得越來越普遍。專家們指出，爬蟲技術本身是中立的，但其應用往往帶有特定目的，因此需要考慮抓取行為及數據使用是否具有正當性。
網路爬蟲的頻繁活動給網站運營帶來了負擔。歐萊雅中國數字化負責人劉煜晨在研討會上表示，大多數網站拒絕爬蟲訪問，這既是為了保護商業利益，也是出於網站運營安全的考慮。爬蟲的高頻訪問會導致網站伺服器負載增加，對中小平台來說，甚至可能導致網站無法打開、頁面載入緩慢，甚至直接癱瘓。
盡管網站可以採取策略或技術手段防止被爬取數據，但爬蟲者也有技術手段來反制，即所謂的反反爬策略。劉煜晨介紹，反爬和爬取技術一直在迭代更新，通常，大廠的App或網站難以爬取，因為它們有較多的反爬機制。
小紅書法務負責人曾翔觀察到，惡意爬蟲案例經常發生在內容平台和電商平台，內容平台被爬取的視頻、圖片、文字、用戶行為數據，而電商平台被爬取的是商家信息和商品信息。他提到，內容平台的知識產權通常歸發布者或發布者與平台共同所有，未經同意爬取這些內容的，可能涉嫌侵犯知識產權。
Robots協議是網路爬蟲相關話題中不可或缺的一部分。上海浦東法院知識產權庭法官徐弘韜形容，爬蟲就像一個訪客，Robots協議則是房門上懸掛的請勿入門的告示牌。尊重Robots協議是互聯網行業普遍遵循的規則，違反這一協議可能會被視為違背商業道德，構成不正當競爭。然而，Robots協議解決的是抓取行為是否得當的問題，而不涉及抓取後數據使用是否得當的問題。
在判斷爬蟲行為正當性時，需要考慮多種因素。華東政法大學教授張勇對數據爬蟲的危害行為進行了分類，包括計算機系統安全、個人信息、版權、國家秘密、商業秘密、市場競爭秩序等方面。他還從爬取方式和技術保護措施、爬取結果和爬取行為對競爭秩序的影響等方面進行了分析。
在杭州互聯網法院公布的一起爬取微信公眾號平台數據的不正當競爭案件中，法院從「三元目標疊加」的角度分析了爬取行為是否具有正當性，考慮了Robots協議的尊重、技術措施的破壞、用戶數據安全性的保障以及行為是否能夠創造新的優質資源和是否有益於公共利益等因素。

③ 如何用Python爬取數據

方法/步驟

• 在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

  

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  這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。