如何爬取股票資料庫

『壹』 Python爬蟲可以爬取什麼

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

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

『貳』 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。

『叄』 如何進行大數據分析及處理

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

『肆』 python能做什麼

python的用途：

Python的優勢有必要作為第一步去了解，Python作為面向對象的腳本語言，優勢就是數據處理和挖掘，這也註定了它和AI、互聯網技術的緊密聯系。

網路爬蟲。顧名思義，從互聯網上爬取信息的腳本，主要由urllib、requests等庫編寫，實用性很強，小編就曾寫過爬取5w數據量的爬蟲。在大數據風靡的時代，爬蟲絕對是新秀。

人工智慧。AI使Python一戰成名，AI的實現可以通過tensorflow庫。神經網路的核心在於激活函數、損失函數和數據，數據可以通過爬蟲獲得。訓練時大量的數據運算又是Python的show time。

(4)如何爬取股票資料庫擴展閱讀：

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

『伍』 利用Tushare獲取股票數據（全面詳細，照著敲就可以）

利用Tushare獲取股票數據的全面指南

Tushare是一個專為金融分析人員設計的免費Python財經數據介麵包，它簡化了從數據採集到存儲的過程，以pandas DataFrame格式提供高效的數據。通過Python的pandas、NumPy和Matplotlib，分析人員可以方便地進行數據處理和可視化，同時支持Excel和關系型資料庫的分析。Tushare覆蓋了股票、基金、期貨、數字貨幣等廣泛的數據內容，以及基本面數據，如公司財務和基金經理信息，且支持多語言的SDK和RESTful介面，適應不同用戶的需求。數據存儲選項包括Oracle、MySQL、MongoDB、HDF5和CSV，確保了數據獲取的性能和便利性。

安裝Tushare依賴環境只需執行pip install tushare，查看版本信息時，導入並列印tushare的__version__屬性即可。以下是使用Tushare獲取股票數據的步驟：

1. 導入所需庫，如pandas、matplotlib和tushare。


2. 設置數據格式和日期，使用qfq前復權方式獲取股票數據。例如，通過定義get_data函數獲取指定股票在特定日期范圍內的數據。


3. 使用acquire_code函數下載股票數據，並保存為CSV文件。用戶需要輸入股票代碼、開始和結束日期。


4. 運行acquire_code函數，輸入股票代碼，如600893.SH。


5. 數據下載完成後，文件將保存在指定文件夾中，通過查看文件夾來獲取爬取的數據。

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『柒』 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：