爬虫股票数据

1. 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：

2. 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。

3. 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。

4. 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：

5. 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])

6. Python 如何爬股票数据

现在都不用爬数据拉，很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据，包括沪深A股行情数据，上市公司财务数据，场内基金数据，指数数据，期货数据以及宏观经济数据；或者Alpha特色因子，技术分析指标因子，股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据，不过这种比较贵，几万块一年吧

7. 网络爬虫实时股票价格 怎么实现

周二时已经出现了跌停股,涨幅2%的个股仅650家,大部分个股处于1%的微涨格局,而周三这一情况加剧到了涨跌各半,甚至在午盘后跳水中出现了局部涨少跌多的情况,今天这样的情况有增无减。 。

很高兴第一时间为你解答，敬请采纳。
如果对本题还有什么疑问，请追问。

8. 如何用python获取股票数据

在Python的QSTK中，是通过s_datapath变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。

9. 怎么抓取股票数据

那么中国股市的数据有没有呢？答案是肯定的，不过要按照下面的参数做些调整，下面提供全球证券交易所的资料。
上证股票是股票代码后面加上.ss，深证股票是股票代码后面加上.sz
例如：000001 = 000001.sz
深市数据链接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz
上市数据链接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=600000.ss
上证综指代码：000001.ss，深证成指代码：399001.SZ，沪深300代码：000300.ss
下面就是世界股票交易所的网址和缩写，要查找哪个股票交易所的数据，就按照上面的格式以此类推。
上海交易所=cn.finance.yahoo.com,.SS,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
深圳交易所=cn.finance.yahoo.com,.SZ,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
美国交易所=finance.yahoo.com,,United States,sl1d1t1c1ohgv
加拿大=ca.finance.yahoo.com,.TO,Toronto,sl1d1t1c1ohgv
新西兰=au.finance.yahoo.com,.NZ,sl1d1t1c1ohgv
新加坡=sg.finance.yahoo.com,.SI,Singapore,sl1d1t1c1ohgv
香港=hk.finance.yahoo.com,.HK,Hong Kong,sl1d1t1c1ohgv
台湾=tw.finance.yahoo.com,.TW,Taiwan,sl1d1t1c1ohgv
印度=in.finance.yahoo.com,.BO,Bombay,sl1d1t1c1ohgv
伦敦=uk.finance.yahoo.com,.L,London,sl1d1t1c1ohgv
澳洲=au.finance.yahoo.com,.AX,Sydney,sl1d1t1c1ohgv
巴西=br.finance.yahoo.com,.SA,Sao Paulo,sl1d1t1c1ohgv
瑞典=se.finance.yahoo.com,.ST,Stockholm,sl1d1t1c1ohgv
以上方法只能提供历史数据，实时数据不能抓取，此方法由ArthurXF提供