自动爬取股票信息

㈠ 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。

㈡ python爬取股票数据——基础篇

在探索Python爬取股票数据的基础之旅中，你需要首先配置好开发环境。首先，确保你拥有一台电脑，并安装PyCharm社区版，可以从jetbrains.com/pycharm/download/获取。同时，安装Anaconda的最新版本，如果遇到网络问题，可能需要科学上网工具。访问地址为anaconda.com。

安装完成后，以Anaconda Prompt方式启动，并创建一个名为"gold"的Conda虚拟环境，指定Python版本为3.10。在命令行中输入相关指令并确认。

接着，激活虚拟环境并下载baostock和akshare的Python接口。在PyCharm中，可能会遇到错误，只需点击确定并设置项目解释器。从baostock和akshare官网获取API文档，开始编写代码以获取股票数据。

以baostock为例，复制示例代码并运行，你可以按需调整参数获取不同股票的分钟线数据。注意，baostock的数据采用涨跌幅复权法，与股票交易软件的计算结果可能不一致。akshare接口则提供了后复权数据，适合希望与交易软件一致的用户。

爬取的数据通常保存为.csv格式，便于进一步分析。至于复权价格的计算方法，将在后续内容中深入讲解。下期我们将探讨如何利用akshare接口循环爬取全市场股票数据。

如果你想了解更多关于股票投资的内容，可以关注我的个人微博@朱晓光指数投资，查看我分享的其他文章，如"新项目开启——打造专属于你的量化交易系统"、"聊聊凯利公式：量化投资中的仓位管理"等。

在学习股票数据爬取的过程中，持续关注，我们下期再见！

㈢ 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：

㈣ 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。

㈤ 哪个网站可以下载股票多年的价格数据

在寻找免费股票历史数据的途径时，雅虎数据是一个常见选择，它提供了API接口，然而缺点是其数据未进行复权处理，这对研究工作有较大限制。此外，退市股票的数据在雅虎数据中可能缺失。

另一种选择是tushare，一个基于Python的开源项目，由北京的一位程序员Jimmy开发。tushare通过爬取新浪、腾讯、凤凰等财经网站的数据，提供其可获取的股票数据。它每天自动更新当天的数据，功能较为全面。然而，它提供的历史数据中不包含退市股票的信息，并且只涵盖最近几年的数据，无法满足更长时间跨度的需求。

对于希望获取全面、历史数据的用户，推荐使用预测者网。该平台通过从各种渠道收集、整理和清洗数据，然后以相对低廉的价格进行销售。根据个人经验，一份包含所有股票从1990年至今的历史数据，只需要十几块钱，而且数据量可达1个多GB。相较于自己整理数据可能花费的时间和精力，使用预测者网提供的数据无疑是性价比更高的选择。

㈥ 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。

㈦ 利用Tushare获取股票数据（全面详细，照着敲就可以）

利用Tushare获取股票数据的全面指南

Tushare是一个专为金融分析人员设计的免费Python财经数据接口包，它简化了从数据采集到存储的过程，以pandas DataFrame格式提供高效的数据。通过Python的pandas、NumPy和Matplotlib，分析人员可以方便地进行数据处理和可视化，同时支持Excel和关系型数据库的分析。Tushare覆盖了股票、基金、期货、数字货币等广泛的数据内容，以及基本面数据，如公司财务和基金经理信息，且支持多语言的SDK和RESTful接口，适应不同用户的需求。数据存储选项包括Oracle、MySQL、MongoDB、HDF5和CSV，确保了数据获取的性能和便利性。

安装Tushare依赖环境只需执行pip install tushare，查看版本信息时，导入并打印tushare的__version__属性即可。以下是使用Tushare获取股票数据的步骤：

1. 导入所需库，如pandas、matplotlib和tushare。


2. 设置数据格式和日期，使用qfq前复权方式获取股票数据。例如，通过定义get_data函数获取指定股票在特定日期范围内的数据。


3. 使用acquire_code函数下载股票数据，并保存为CSV文件。用户需要输入股票代码、开始和结束日期。


4. 运行acquire_code函数，输入股票代码，如600893.SH。


5. 数据下载完成后，文件将保存在指定文件夹中，通过查看文件夹来获取爬取的数据。