爬虫抓取新浪股票数据库

㈠ 新浪股票接口是从哪里获取数据

花钱从交易所或者从券商处买的，所以也不一定正确，这个市场里不会骗你的只有你自己，记住了，只有自己骗不了自己，别的都有可能是假的。

㈡ matlab怎样抓取Yahoo/Sina的股票数据

给你一个例程，用于抓取新浪股票2017年1月份的股票数据。程序如下：

clc;
clear;
year=2017;
season = 1 ;
fprintf('抓取%d年%d季度的数据中...\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'); %从源文件中获取目标数据
data = zeros(size(data_tokens));%产生和数据相同长度的0
for idx = 1:length(data_tokens)
data(idx) = str2double(data_tokens{idx}{1}); %转变数据类型后存入data中
end
%%占坑打个广告，代写matlab程序（毕业设计，课程任务等）
%%信号处理，小波变换，PCA降维，ICA分析，分类器，滤波器等。QQ：1577232787

㈢ 如何爬取新浪财经的多级数据

爬取新浪财经的多级数据可以按照以下步骤。
1、导入依赖的模块，需要导入的程序接口有request、pyquery和Pandas。
2、选择爬取数据，选取的数据为新浪财经的网页，进入微博-新浪财经的网页，点击鼠标右键，出现如图所示的对话框，点击检查。
3、点击Toggledevive键，将网页由PC显示，转换成手机显示模式以便于爬取网页内容，多数网站在PC端都建立了防爬措施。
4、进入网页的手机端后，点击Network。
5、从选择的网页中选取需要的内容进行爬取并输出。

㈣ Python中怎么用爬虫爬

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

㈤ 如何通过软件抓取新浪财经里单只股票数据

如果你是准备抓历史数据，那还不如直接使用免费的wdz程序，沪深1990年至今的全部日线历史；2000年至今十几年的5分钟数据都可以直接输出，而且可转化为各种格式。根本不用去新浪中抓取。

㈥ API编程抓取新浪微博、大众点评等方面的数据，编写一套工具，抓取一类数据，用python语言编写爬虫

这个不难实现
但是渣行你如果要可持续的话
这个几乎是裤稿不可能实现的

鬼知道人家网页什么时候更新如纯哗
所以这个自己做起来不会难
更新了自己可以随时维护

㈦ 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。

㈧ 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。

㈨ 请问怎样用Java获取股票行情历史数据新浪、搜狐、百度财经都可以......

publicclassStockConnection{
	publicstaticvoidmain(String[]args){
		URLur=null;
		try{
			//搜狐股票行情历史接口
//			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");
			//新浪股票行情历史接口
			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])