介绍 url=& # 39; http://quote.stockstar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html& # 39;,, #目标网址
头={“User-Agent":“Mozilla/5.0, (Windows NT 10.0;, WOW64)“},
#伪装浏览器请求报头
请求=urllib.request.Request (url=url,标题=头),,#请求服务器
响应=urllib.request.urlopen(请求),,#服务器应答
内容=response.read () .decode (& # 39; gbk # 39;),,, #以一定的编码方式查看源码
for page 拷贝范围(1,8):
,,,url=& # 39; http://quote.stockstar.com/stock/ranklist_a_3_1_& # 39; + str(页面)+ & # 39;. html # 39;
请求=urllib.request.Request (url=url,标题={“User-Agent": random.choice (user_agent)}), #随机从user_agent列表中抽取一个元素
,,,内容=response.read () .decode (& # 39; gbk # 39;),,,,,,, #读取网页内容 ,,模式=re.compile (& # 39; & lt; tbody [\ s \ s] * & lt;/tbody> & # 39;),
,,,身体=re.findall(模式,str(内容)
,,,模式=re.compile(& # 39;祝辞(. * ?)& lt; & # 39;)
,,,stock_page=re.findall(模式、身体[0]),,,,,,#正则匹配
,,,stock_total.extend (stock_page)
,,,time . sleep (random.randrange (1,4)) 打印(& # 39;代码& # 39;,& # 39;\ t # 39;, & # 39;简称& # 39;,& # 39;,,,& # 39;,& # 39;\ t # 39;, & # 39;最新价& # 39;,& # 39;\ t # 39;, & # 39;涨跌幅& # 39;,& # 39;\ t # 39;, & # 39;涨跌额& # 39;,& # 39;\ t # 39;, & # 39; 5分钟涨幅& # 39;)
for 小姐:拷贝范围(0,len (stock_last), 13):,,,,,,,, #网页总共有13列数据
,才能打印(stock_last[我]& # 39;\ t # 39;, stock_last (i + 1) & # 39;, & # 39;, & # 39; \ t # 39;, stock_last (+ 2) & # 39;,, & # 39;, & # 39; \ t # 39;, stock_last (+ 3) & # 39;,, & # 39;, & # 39; \ t # 39;, stock_last (+ 4) & # 39;,, & # 39;, & # 39; \ t # 39;, stock_last[我+ 5])
本篇文章为大家展示了Python怎么爬虫股票数据,代码简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
中国股2019年开年市场火爆,随着股市大涨,沪市指数逼近3000点大关,三大股指均创下本轮反弹新高,股市单日成交过万亿,许多人跑步进入股市。
要想在股市中获得收益,对股票数据进行分析非常重要,要进行数据分析必须有数据,然而数据收集是很费时费力的事情,有些网站中会有我们需要的数据,如果能把这些数据下载到电脑中,对后面使用机器学习算法处理非常有用例。如下图是某一日的股票行情信息:
如果想得到上面表格中的数据,可以使用网络爬虫实现。网络爬虫,又被称为网页蜘蛛,网络机器人,有时也称为网页追逐者,是一种按照一定的规则,自动地抓取互联网上网页中相应信息(文,本图片等)的程序或者脚本,然后把抓取的信息存储到自己的计算机上。
程序主要由三部分组成:网页源码的获取,删除冗余的内容和标签和结果的显示。
实现步骤如下:
1,网页源码的获取
2,删除冗余的内容
获取网页源码后,就可以从中提取我们所需要的数据了。如前所述,提取的网页内容中有很多html的标签,空格等内容,此时需要从源码删除这些信息,这里仍然使用正则表达式,代码如下:
3,结果的显示
下图是使用爬虫获取的数据。
有了上面数据之后,我们就可以使用机器学习算法,自己编制程序进行预测了。
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