python爬虫获取股票数据

Ⅰ 如何使用python抓取炒股软件中资金数据

这个说来有点复杂，用fiddle监控软件跟服务器间的通讯，找到数据源地址，然后用excel或python抓这个源地址数据，可能还要加上反扒代码，构造时间戳等等，你网上找python网抓视频教程看看就知道了。

Ⅱ 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])

Ⅲ 用python爬虫股票能显示到窗体表格中吗

用python爬虫股票能显示到罩凳冲窗体表格中。
1、requests：用于从股票网站获取数据。
2、BeautifulSoup：用于解析HTML页面，从而提取数据。
3、pandas：用于将数据转换为数据框，以便于处理物歼和分析。
4、tkinter：用于创建GUI应用程序，包括粗橡窗体和表格。

Ⅳ 利用python爬虫技术可以做到哪些炫酷有趣的事

用python爬虫爬取股票公司网站数据，做短线买股票会提高你买入和抛售的判断。

Ⅳ python用什么方法或者库可以拿到全部股票代码

首先你需要知道哪个网站上有所有股票代码，然后分析这个网站股票代码的存放方式，再利用python写一个爬虫去爬取所有的股票代码

Ⅵ python如何解析爬取的数据

用json方法转成字典

Ⅶ 如何用Python炒股

python可以用于爬虫，爬取指定股票的数据，更准确，更便捷，利于数据分析和买卖的把控

Ⅷ 用Python能做哪些事情

Python作为一门胶水语言，其实能做的事非常多，下面我简单介绍一下，分为八个方面，主要内容如下：

数据处理

Python提供了大量用于数据处理和科学计算的库，像numpy,scipy,pandas等，对于矩阵计算、线性代数等，numpy可以快速计算并得到结果，pandas内置的DataFrame类型可以快速处理各种常见的文件，像CSV，Excel，JSon等，是数据分析的利器，在数据处理中经常使用：

可视化

Python数据可视化库也非常丰富，除了经常使用的matplotlib外，还有许多其他可视化库，像seaborn，pyecharts等，绘制的图形种类更丰富，更漂亮，代码量也更少，非常容易学习，对于日常作图制表来说，是一个非常不错的选择：

机器学习

现在机器学习正火，其实Python里面也有现成的机器学习模块可供学习—scikit-learn，对于常见的机器学习算法，像分类、回归、聚类、降维等，这个模块都有现成的代码可直接使用，非常方便，对于想入门机器学习的朋友来说，这是一个非常不错的选择：

神经网络

神经网络起源应该比较早了，目前在图像领域应用比较广泛，Python也有现成的神经网络模块可供使用，比较有名的就是谷歌开源的tensorflow，可以快速构建神经网氏轿络模型，并支持GPU计算，对于科研人员来说，是一个非常不错的选择，当然，除此之虚埋外，还有更高级的theano，keras等，使用也非常方便：

财经金融

对于想快速获取股票财经数据的朋友来说，Python也有现成的模块可供使用—tushare，一个免费、开源的财经数据接口包，可以快速获取国内股票数据，而且自动整合了数据爬取、清洗到加工的过程，使用起来非常不错，对于金融分析人员来说，是一个非常不错的工具：

爬虫

Python非常适合做网页爬虫，像常见的urllib，bs4，requests，lxml等模块，对于爬取大部分网页来说非常容易，请求解析于一身，可以快速获取到我们需要的数据，当然，为了提高开发效率，避免重复造轮子，Python也提供了一个非常受欢迎的爬虫框架—scrapy，可定制性更高，用户只需要添加少量代码，便可快速启动爬虫：

游戏开发

对于游戏开发来差核蚂说，Python也有一个专门的平台—pygame，专门用于游戏开发，对于开发小型游戏来说，这是一个非常不错的选择，摆脱了低级语言的束缚，代码量更少也更易学习，对于游戏感兴趣的朋友来说，这是一个非常不错的选择：

视频下载

对于视频下载来说，Python也有一个下载利器—you-get，可以免费快速的下载优酷、B站、美拍等网站视频，不需要登录，一键you-get就可以下载视频到本地，还支持在线播放功能，除此之外，还可以下载图片、音频等文件，是一个非常实用的工具：

目前，就分享这8个方便吧，比较实用也比较有趣，当然，还有许多其他方面的，像Web开发、桌面GUI、测试、运维、树莓派等，网上也有相关资料可供参考，感兴趣的朋友可以自己搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧