⑴ 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。
⑵ Python 實現股票數據的實時抓取
編寫Python腳本實時抓取股票數據，滿足個人對實時漲跌信息的需求，無需依賴現有股票軟體。
首先，獲取滬深兩市所有上市股票數據。利用Scrapy框架，實現數據爬取並保存至TTJJ.json文件，工程清單包括新建Scrapy工程、設置user-agent文件以防止被伺服器封鎖。
爬蟲核心代碼在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代碼，改進登陸方式。同時，items模塊定義數據保存格式，pipeline實現數據處理，保存至json文件，配置細節見settings.py。
獲取實時交易數據，通過訪問新浪股票介面hq.sinajs.cn/list=（輸入股票代碼）獲取更新信息，僅在開盤至收盤期間有效，其他時間顯示為前一日收盤價。簡化邏輯，篩選出漲幅最高的10隻股票，代碼如下。
運行結果展示獲取的數據，包含股票代碼與當前漲幅，顯示每行均為漲幅最高的10隻股票。使用結果如圖所示，反映了實時抓取的股票實時數據信息。
通過以上步驟，實現Python腳本自動抓取股票實時數據，滿足個人需求，記錄了一段利用編程技術獲取實時股市信息的經歷。
⑶ Python 股票數據採集並做數據可視化(爬蟲 + 數據分析)
嗨嘍！大家好，這里是魔王！
課題：Python 股票數據採集並做數據可視化(爬蟲 + 數據分析)
我國股票投資者數量為15975.24萬戶, 股民熱衷於炒股，面對龐大的數據量，數據收集與分析變得至關重要。
面對繁多的股票數據，找尋與整理過程復雜且耗時，本文將帶大家學習如何利用Python進行股票數據的自動化採集與可視化分析。
開發環境 & 第三方模塊：為了實現爬蟲案例，我們將使用Python編程語言結合第三方庫如requests、BeautifulSoup與pandas進行數據抓取與處理。
本次目標：本文的目標是提供一個簡單實用的案例，展示如何從xueqiu.com網站爬取實時股票行情數據，並進行數據可視化，以直觀呈現股票市場動態。
導入模塊代碼：首先，我們需要導入必要的Python庫，如requests用於發起網路請求，BeautifulSoup用於解析HTML內容，以及pandas用於數據處理與分析。
炒股總結圖數據可視化：在數據採集完成後，通過數據可視化技術，我們可以將收集到的股票數據以圖表形式呈現，如折線圖、餅圖等，幫助投資者快速了解股票市場走勢與投資趨勢。
總結：本文介紹了Python在股票數據採集與可視化分析中的應用，旨在為股票投資者提供高效的數據處理方法，簡化繁瑣的數據分析流程。希望讀者能夠通過本文的學習，掌握Python爬蟲與數據可視化技巧，為投資決策提供有力支持。
⑷ 使用 Python 獲取股票歷史資金流向數據（大單、超大單、主力流入等）
市場主導力量在股市中尤為重要，理解主力交易數據與股價變動之間的關系對於投資者至關重要。為了深入研究這一領域，本文將展示如何利用Python技術，通過爬蟲手段獲取A股市場的歷史資金流向數據（包括大單、小單、超大單、主力流入等信息）。這些數據將被保存為表格文件，為後續的分析提供便利。
在開始之前，請確保您的計算機已安裝Python 3環境。若尚未安裝，可參考相應教程進行安裝。此外，您需要安裝兩個庫：pandas和requests。通過命令行（或終端工具）執行如下代碼以安裝：
輸入命令並按Enter鍵執行，直至出現「successfully」提示。
以下代碼展示了獲取單只股票（股票代碼：600519）的歷史大單交易數據，並將其保存為CSV文件（文件名與股票代碼相同）：
執行示例代碼後，輸出相關文字信息，生成的文件名在代碼執行目錄中，並展示文件截圖。
接下來的示例代碼演示了如何同時獲取兩只股票（代碼分別為600519和300750）的歷史大單交易數據，同樣以各自股票代碼命名CSV文件，並在代碼運行目錄生成文件。
總結，本文闡述了使用Python獲取單只及多隻股票的歷史資金流向數據，並保存為CSV文件的方法。感謝您閱讀本文，如果您對更多金融數據獲取感興趣，請關注我的金融數據獲取專欄，以獲取更多相關技巧。