⑴ 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。
⑵ Python 实现股票数据的实时抓取
编写Python脚本实时抓取股票数据，满足个人对实时涨跌信息的需求，无需依赖现有股票软件。
首先，获取沪深两市所有上市股票数据。利用Scrapy框架，实现数据爬取并保存至TTJJ.json文件，工程清单包括新建Scrapy工程、设置user-agent文件以防止被服务器封锁。
爬虫核心代码在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代码，改进登陆方式。同时，items模块定义数据保存格式，pipeline实现数据处理，保存至json文件，配置细节见settings.py。
获取实时交易数据，通过访问新浪股票接口hq.sinajs.cn/list=（输入股票代码）获取更新信息，仅在开盘至收盘期间有效，其他时间显示为前一日收盘价。简化逻辑，筛选出涨幅最高的10只股票，代码如下。
运行结果展示获取的数据，包含股票代码与当前涨幅，显示每行均为涨幅最高的10只股票。使用结果如图所示，反映了实时抓取的股票实时数据信息。
通过以上步骤，实现Python脚本自动抓取股票实时数据，满足个人需求，记录了一段利用编程技术获取实时股市信息的经历。
⑶ Python 股票数据采集并做数据可视化(爬虫 + 数据分析)
嗨喽！大家好，这里是魔王！
课题：Python 股票数据采集并做数据可视化(爬虫 + 数据分析)
我国股票投资者数量为15975.24万户, 股民热衷于炒股，面对庞大的数据量，数据收集与分析变得至关重要。
面对繁多的股票数据，找寻与整理过程复杂且耗时，本文将带大家学习如何利用Python进行股票数据的自动化采集与可视化分析。
开发环境 & 第三方模块：为了实现爬虫案例，我们将使用Python编程语言结合第三方库如requests、BeautifulSoup与pandas进行数据抓取与处理。
本次目标：本文的目标是提供一个简单实用的案例，展示如何从xueqiu.com网站爬取实时股票行情数据，并进行数据可视化，以直观呈现股票市场动态。
导入模块代码：首先，我们需要导入必要的Python库，如requests用于发起网络请求，BeautifulSoup用于解析HTML内容，以及pandas用于数据处理与分析。
炒股总结图数据可视化：在数据采集完成后，通过数据可视化技术，我们可以将收集到的股票数据以图表形式呈现，如折线图、饼图等，帮助投资者快速了解股票市场走势与投资趋势。
总结：本文介绍了Python在股票数据采集与可视化分析中的应用，旨在为股票投资者提供高效的数据处理方法，简化繁琐的数据分析流程。希望读者能够通过本文的学习，掌握Python爬虫与数据可视化技巧，为投资决策提供有力支持。
⑷ 使用 Python 获取股票历史资金流向数据（大单、超大单、主力流入等）
市场主导力量在股市中尤为重要，理解主力交易数据与股价变动之间的关系对于投资者至关重要。为了深入研究这一领域，本文将展示如何利用Python技术，通过爬虫手段获取A股市场的历史资金流向数据（包括大单、小单、超大单、主力流入等信息）。这些数据将被保存为表格文件，为后续的分析提供便利。
在开始之前，请确保您的计算机已安装Python 3环境。若尚未安装，可参考相应教程进行安装。此外，您需要安装两个库：pandas和requests。通过命令行（或终端工具）执行如下代码以安装：
输入命令并按Enter键执行，直至出现“successfully”提示。
以下代码展示了获取单只股票（股票代码：600519）的历史大单交易数据，并将其保存为CSV文件（文件名与股票代码相同）：
执行示例代码后，输出相关文字信息，生成的文件名在代码执行目录中，并展示文件截图。
接下来的示例代码演示了如何同时获取两只股票（代码分别为600519和300750）的历史大单交易数据，同样以各自股票代码命名CSV文件，并在代码运行目录生成文件。
总结，本文阐述了使用Python获取单只及多只股票的历史资金流向数据，并保存为CSV文件的方法。感谢您阅读本文，如果您对更多金融数据获取感兴趣，请关注我的金融数据获取专栏，以获取更多相关技巧。