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嗨喽#xff0c;大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐 开发环境 第三方模块: 解释器版本: python 3.8 代码编辑器: pycharm 2021.2 requests: pip install requests 爬虫 pyecharts: pip install pyecharts 数据分析 pandas: pip install pandas 数据分析
基本流…前言
嗨喽大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐 开发环境 第三方模块: 解释器版本: python 3.8 代码编辑器: pycharm 2021.2 requests: pip install requests 爬虫 pyecharts: pip install pyecharts 数据分析 pandas: pip install pandas 数据分析
基本流程
一. 思路分析
采集什么数据 怎么采集
找到数据来源: 从network当中去找到数据所在的位置
二. 代码实现(正常情况下有四个步骤) 发送请求 获取数据 解析数据 保存数据
采集数据代码
导入模块
import requests # 第三方模块
import csv创建表格
f open(股票.csv, modea, newline, encodingutf-8)
csv_writer csv.writer(f)
csv_writer.writerow([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])伪装
headers {# 用户身份信息cookie: sbq119wflib; device_id90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_tokendf4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqatdf4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_tokeneyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e31667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e31670501922,# 防盗链referer: https://****,# 浏览器的基本信息user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36
}多页采集
for page in range(1, 167):url fhttps://*****/v5/stock/screener/quote/list.json?page{page}size30orderdescorderbypercentorder_bypercentmarketCNtypesh_sz发送请求 response requests.get(urlurl, headersheaders)获取数据 json_data response.json()解析数据 提取数据 把想要的内容取出来 data_list json_data[data][list]# data_list[0]# data_list[1]for i in range(0, len(data_list)):symbol data_list[i][symbol]name data_list[i][name]current data_list[i][current]chg data_list[i][chg]percent data_list[i][percent]current_year_percent data_list[i][current_year_percent]volume data_list[i][volume]amount data_list[i][amount]turnover_rate data_list[i][turnover_rate]pe_ttm data_list[i][pe_ttm]dividend_yield data_list[i][dividend_yield]market_capital data_list[i][market_capital]print(symbol, name, current, chg, percent, current_year_percent, volume, amount, turnover_rate, pe_ttm, dividend_yield, market_capital)保存数据 csv_writer.writerow([symbol, name, current, chg, percent, current_year_percent, volume, amount, turnover_rate, pe_ttm, dividend_yield, market_capital])括展小知识 Response [200]: 请求成功 404: 访问不到资源 什么是json数据: 以 {}/[] 所包裹起来的数据 {:, :} .text: 字符串 文本内容 .content: 二进制 图片/音频/视频 .json(): 取出来的数据 本身就已经是Python里面的一个字典数据了 列表: []包裹的内容 [{},{},{},{},{},{},{}]
成交量图表
import pandas as pd # 做表格数据处理模块 第三方的
from pyecharts.charts import Bar # 可视化模块 第三方模块
from pyecharts import options as opts # 可视化模块里面的设置模块(图表样式)# 1. 读取数据
df pd.read_csv(股票.csv)
x list(df[股票名称].values)
y list(df[成交量].values)c (Bar().add_xaxis(x[:10]).add_yaxis(成交额, y[:10]).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),title_optsopts.TitleOpts(titleBar-旋转X轴标签, subtitle解决标签名字过长的问题),).render(成交量图表.html)
)
# c (
# Bar()
# .add_xaxis(x[:10])
# .add_yaxis(成交量情况, y[:10])
# .add_yaxis(成交额情况, y2[:10])
# .set_global_opts(
# title_optsopts.TitleOpts(title成交量图表),
# datazoom_optsopts.DataZoomOpts()
# )
# )
# c.render(成交量图表.html)尾语
感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦
希望本篇文章有对你带来帮助 有学习到一点知识~
躲起来的星星也在努力发光你也要努力加油让我们一起努力叭。 最后宣传一下呀~更多源码、资料、素材、解答、交流皆点击下方名片获取呀
