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python爬取股票指数数据

发布时间:2023-06-27 22:00:50

㈠ 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare;一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料,或者在tushare的官网上查询说明文档。

㈡ 如何用python 取所有股票一段时间历史数据

各种股票软件,例如通达信、同花顺、大智慧,都可以实时查看股票价格和走势,做一些简单的选股和定量分析,但是如果你想做更复杂的分析,例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘,所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库,然后再通过其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析,这样就能实现更多目的了。

㈢ python如何解析爬取的数据

用json方法转成字典

㈣ python如何获得股票实时交易数据

使用easyquotation这个库。(不用重复造轮子了)
github地址是:
https://github.com/shidenggui/easyquotation

㈤ 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

㈥ 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])

㈦ 如何使用Python获取股票分时成交数据

可以使用爬虫来爬取数据,在写个处理逻辑进行数据的整理。你可以详细说明下你的需求,要爬取的网站等等。
希望我的回答对你有帮助

㈧ 怎么学python爬取财经信息

本程序使用Python 2.7.6编写,扩展了Python自带的HTMLParser,自动根据预设的股票代码列表,从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期、股票名称、实时报价、当日变化率、当日最低价、当日最高价。

由于Yahoo Finance的股票页面中的数值都有相应id。

例如纳斯达克100指数ETF(QQQ)
其中实时报价的HTML标记为

[html]view plain

㈨ PYthon遍历语句求指导,如何通过python下载某时期所有股票日线信息然后存文件

你可以去官网看看怎么去做,

㈩ python怎么抓新浪百度股票数据 datareader

应该都是可以获取的,一般获取数据有两个方法,get和post,在源码能够显示的使用的是get,而post一般是用异步加载的形式进行展现的。

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