爬虫分析股票数据

Ⅰ Python如何获取股票数据

可以尝试爬虫，但要遵守网站规则

Ⅱ 爬虫股票数据违法吗

摘要 另外，还有下列三种情况，爬虫有可能违法，严重的甚至构成犯罪：

Ⅲ 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。

2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。

3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。

Ⅳ Python培训哪里最好

那么为了避免这种情况的出现，我们可以参照以下几种筛选方法，选出适合自己的培训机构。

一、看培训机构的品牌、信誉和历史

随着Python的火热，出现了很多新的Python培训机构。这些培训机构多是应市场的需求而出现，缺乏培训的经验积累和历史沉淀。培训机构品牌和信誉相当重要，这是给学员的首要保障。

二、千万要看讲师水平

Python培训的讲师选择是你必须要仔细分析的。不管是足够的工作经验，还是足够的教学经验都是必不可少的，缺一不可。
还有不少黑心培训学校为了节约成本，不管学生能否切实掌握Python开发技能，低价聘请新手Python开发者当讲师，或者让其他学科讲师现学Python充当讲师，耽误了无数学生的未来。

三、环境和氛围很重要

在选择培训课程时，不能简单地认为“贵的就是好的”。可能大家也知道“孟母三迁”的故事。而且，环境可以造就人，但也可能毁掉一个人。可见环境对大家的Python学习影响很大。

而且，如果没有良好的学习氛围，你还有心情学习下去吗?此外，你也可以要求Python培训机构提供试听的机会。

四、要看是否有实操机会

如果你参加了Python培训机构却只会理论，不懂实际操作，请问还有哪家公司会用你呢?因此实操项目对于学员来说尤为重要。

还有，项目实战一定要是根据企业用人需要研发的。如果都是在潮流之外的，甚至已经被淘汰的Python技术，学得再好又有什么用呢?

五、了解自身所需，不被价格左右

学员在选择培训机构前必须想清楚课程的设置是否适合自己，老师的经历是否能满足职业生涯发展或企业解决方案……主动考虑清楚而非被动地入座。

在选择培训机构时，不要受到培训费用的影响,贵的不一定是好的，相对便宜的也不一定是坏的，关键是是否适合自己的需要。
另外，题主还提到：不知道*男孩、*cto这两家怎么样，不知道两个是不是同一家。我只想说，一定要去实地考察，试学一两个星期看看。

这样你才能知道机构的学习氛围，老师是不是认真负责，才能真正了解自己是否适合从事Python方面的工作。

有些培训机构只重视临时利益，教学质量差，"一锤子交易"现象严峻。还有一些Python培训机构既没有标准化教材及教学方法，没有正规教师，更没有契合市场主流的培训课程。捣乱了市场秩序，也极大地影响了培训业的健康发展。

在这里，还想跟你说一点：正所谓“师傅领进门，修行靠个人”，所以如果你自己不花时间，不肯下功夫苦学，无论Python培训机构再怎么好，也不能保证你找到好工作。

Ⅳ java 如何实现 获取实时股票数据

一般有三种方式：

1. 网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据，去GitHub或技术论坛（如CSDN、51CTO）上找一下别人写的爬虫集成到项目中。

2. 请求第三方API。会有专门的公司（例如网络API市场）提供股票数据，你只需要去购买他们的服务，使用他们提供的SDK，仿照demo开发实现即可。如下图所示：

Ⅵ Python培训班一般都有什么上课内容

下面是Python全栈开发+人工智能的培训内容：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

Ⅶ 爬虫都可以干什么

爬虫技术前景非常不错，搜狗 网络 字节跳动 这样的互联网公司都需要爬虫工程师啊，而且薪资非常不错。
Python、C++、PHP 这些编程语言都很火热啊，现在干什么不都需要爬虫啊。
数据采集、舆情分析、撰写行业报告、AI、自然语言处理 都需要大数据和爬虫啊
我觉得你可以亲自试试，感受一下爬虫的魅力，比如 前嗅的数据采集器就可以，网络直接搜就行

Ⅷ 互联网金融爬虫怎么写

Previous on 系列教程：

互联网金融爬虫怎么写－第一课 p2p网贷爬虫（XPath入门）

互联网金融爬虫怎么写－第二课 雪球网股票爬虫（正则表达式入门）
互联网金融爬虫怎么写－第三课 雪球网股票爬虫（ajax分析）

哈哈，一小时不见，我又来了，话说出教程就是这么任性，咱们乘热打铁，把上节课分析完成但是没写的代码给完成了！

工具要求：教程中主要使用到了 1、神箭手云爬虫 框架 这个是爬虫的基础，2、Chrome浏览器和Chrome的插件XpathHelper 这个用来测试Xpath写的是否正确 3、Advanced REST Client用来模拟提交请求
基础知识：本教程中主要用到了一些基础的js和xpath语法，如果对这两种语言不熟悉，可以提前先学习下，都很简单。
还记得我们在遥远的电商系列爬虫教程的第一课里提到具体写爬虫的几个步骤吗？我们沿着路径再来走一遍：

第一步：确定入口URL
暂且使用这个第一页的ajax的url链接：

[html] view plain
http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page=1&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12

第二步：区分内容页和中间页

这次大家有点犯难了，虽然说每一个股票都有一个单独的页面，但是列表页的信息已经蛮多的了，光爬取列表页信息就已经够了，那怎么区分内容页和中间页呢？其实我们只需要将内容页和中间页的正则设置成一样的既可。如下：

[html] view plain
http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12
在提醒大家一下，这里之所以转义符用了两个是因为在神箭手中，设置正则时，是字符串设置，需要对转义符再做一次转义。

第三步：内容页抽取规则
由于ajax返回的是json，而神箭手是支持jsonpath的提取方式的，因此提取规则就很简单了。不过这里要特殊注意的是，由于我们是在列表页抽取数据，因此数据最顶层相当于是一个列表，我们需要在顶层的field上设置一个列表数据的值。具体抽取规则如下：

[javascript] view plain
fields: [
{
name: "stocks",
selector: "$.stocks",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
repeated: true,
children:[
{
name:"code",
alias:"代码",
selector:"$.code",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"name",
alias:"名称",
selector:"$.name",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"current",
alias:"当前价格",
selector:"$.current",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"high",
alias:"最高价格",
selector:"$.high",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"low",
alias:"最低价格",
selector:"$.low",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
}

]
}
]

我简单抽取了一些信息，其他信息都类似。

好了，主要的代码基本已经写好了，剩下的还需要解决两个问题
1.爬取前需要先访问一下首页获取cookie
2.虽然可以直接加入下一页，但是一共有多少页并不知道。
首先对于第一点，我们只需要在beforeCrawl回调中访问一下首页即可，神箭手会自动对cookie进行处理和保存，具体代码如下：

[javascript] view plain
configs.beforeCrawl = function(site){
site.requestUrl("http://xueqiu.com");
};
好了，除了下一页基本已经没什么问题了，我们先测试一下看看效果：

数据已经出来了，没问题，第一页的数据都有了，那下一页怎么处理呢？我们有两个方案：
第一个方案：
我们可以看到json的返回值中有一个count字段，这个字段目测应该是总数据量的值，那没我们根据这个值，再加上单页数据条数，我们就可以判断总共有多少页了。
第二个方案：
我们先访问一下，假设页数很大，看看会雪球会返回什么，我们尝试访问第500页，可以看到返回值中的stocks是0个，那么我们可以根据是否有数据来判断需不需要加下一页。
两个方案各有利弊，我们这里选择用第一个方案来处理，具体代码如下：

[javascript] view plain
configs.onProcessHelperPage = function(page, content, site){
if(page.url.indexOf("page=1&size=30") !== -1){
//如果是第一页
var result = JSON.parse(page.raw);
var count = result.count.count;
var page_num = Math.ceil(count/30);
if(page_num > 1){
for(var i = 2;i<=page_num;i++){
site.addUrl("http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page="+i+"&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12");
}
}
}
};
好了，通过三课的艰苦奋战，终于完成了雪球沪深一览的征服。先看下跑出来的效果。

完整代码如下：

[javascript] view plain
var configs = {
domains: ["xueqiu.com"],
scanUrls: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page=1&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
contentUrlRegexes: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
helperUrlRegexes: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
fields: [
{

name: "stocks",
selector: "$.stocks",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
repeated: true,
children:[
{
name:"code",
alias:"代码",
selector:"$.code",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"name",
alias:"名称",
selector:"$.name",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"current",
alias:"当前价格",
selector:"$.current",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"high",
alias:"最高价格",
selector:"$.high",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"low",
alias:"最低价格",
selector:"$.low",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
}

]
}

]
};

configs.onProcessHelperPage = function(page, content, site){
if(page.url.indexOf("page=1&size=30") !== -1){
//如果是第一页
var result = JSON.parse(page.raw);
var count = result.count.count;
var page_num = Math.ceil(count/30);
if(page_num > 1){
for(var i = 2;i<=page_num;i++){
site.addUrl("http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page="+i+"&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12");
}
}
}
};
configs.beforeCrawl = function(site){
site.requestUrl("http://xueqiu.com");
};

var crawler = new Crawler(configs);
crawler.start();

Ⅸ 网络爬虫抓取数据 有什么好的应用

一般抓数据的话可以学习Python，但是这个需要代码的知识。
如果是没有代码知识的小白可以试试用成熟的采集器。
目前市面比较成熟的有八爪鱼，后羿等等，但是我个人习惯八爪鱼的界面，用起来也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以试试。

Ⅹ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])