文章目录
- 前言
- 一、开发环境
- 二、第三方模块
- 三、爬虫案例步骤
- 四、爬虫程序全部代码
- 1.分析网页
- 2.导入模块
- 3.请求数据
- 4.解析数据
- 5.翻页
- 6.保存数据
- 五、实现效果
- 六、数据可视化全部代码
- 1.导入数据
- 2.读取数据
- 3.可视化图表
- 4.效果展示
- 关于Python技术储备
- 一、Python所有方向的学习路线
- 二、Python基础学习视频
- 三、精品Python学习书籍
- 四、Python工具包+项目源码合集
- ①Python工具包
- ②Python实战案例
- ③Python小游戏源码
- 五、面试资料
- 六、Python兼职渠道
前言
我住的那个城市绿化面积95%,没错就是股市。
抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找,找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了?今天带大家爬取雪球平台的股票数据并将其可视化。
一、开发环境
解释器版本: python 3.8
代码编辑器: pycharm
二、第三方模块
requests: pip install requests
csv
三、爬虫案例步骤
1.确定url地址(链接地址)
2.发送网络请求
3.数据解析(筛选数据)
4.数据的保存(数据库(mysql\mongodb\redis), 本地文件)
四、爬虫程序全部代码
1.分析网页
打开开发者工具,搜索关键字,找到正确url
2.导入模块
import requests # 发送网络请求
import csv
3.请求数据
url = f'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list?page=1&size=30&order=desc&order_by=amount&exchange=CN&market=CN&type=sha&_=1637908787379'
# 伪装
headers = {
# 浏览器伪装
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
json_data = response.json()
4.解析数据
data_list = json_data['data']['list']
for data in data_list:
data1 = data['symbol']
data2 = data['name']
data3 = data['current']
data4 = data['chg']
data5 = data['percent']
data6 = data['current_year_percent']
data7 = data['volume']
data8 = data['amount']
data9 = data['turnover_rate']
data10 = data['pe_ttm']
data11 = data['dividend_yield']
data12 = data['market_capital']
print(data1, data2, data3, data4, data5, data6, data7, data8, data9, data10, data11, data12)
data_dict = {
'股票代码': data1,
'股票名称': data2,
'当前价': data3,
'涨跌额': data4,
'涨跌幅': data5,
'年初至今': data6,
'成交量': data7,
'成交额': data8,
'换手率': data9,
'市盈率(TTM)': data10,
'股息率': data11,
'市值': data12,
}
csv_write.writerow(data_dict)
5.翻页
对比1、2、3页数据url,找到规律
for page in range(1, 56):
url = f'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list?page={page}&size=30&order=desc&order_by=amount&exchange=CN&market=CN&type=sha&_=1637908787379'
6.保存数据
file = open('data2.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_write = csv.DictWriter(file, fieldnames=['股票代码','股票名称','当前价','涨跌额','涨跌幅','年初至今','成交量','成交额','换手率','市盈率(TTM)','股息率','市值'])
csv_write.writeheader()
file.close()
五、实现效果
六、数据可视化全部代码
1.导入数据
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
2.读取数据
data_df = pd.read_csv('data2.csv')
df = data_df.dropna()
df1 = df[['股票名称', '成交量']]
df2 = df1.iloc[:20]
print(df2['股票名称'].values)
print(df2['成交量'].values)
3.可视化图表
c = (
Bar()
.add_xaxis(list(df2['股票名称']))
.add_yaxis("股票成交量情况", list(df2['成交量']))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="成交量图表 - Volume chart"),
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),
)
.render("data.html")
)
print('数据可视化结果完成,请在当前目录下查找打开 data.html 文件!')
4.效果展示
关于Python技术储备
学好 Python爬虫 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python及Python爬虫 的小伙伴们一点帮助!
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一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
二、Python基础学习视频
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述
③练习题
每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
因篇幅有限,仅展示部分资料
三、精品Python学习书籍
当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
四、Python工具包+项目源码合集
①Python工具包
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②Python实战案例
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
六、Python兼职渠道
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