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今天给大家带来的是 Python实战爬取金融期货数据 文末送书 文末送书 文末送书 任务简介 首先客户原需求是获取https://hq.smm.cn/copper网站上的价格数据(注获取的是网站上的公开数据)如下图所示 如果以该网站为目标则需要解决的问题是“登录”用户再将价格解析为表格进行输出即可。但是实际上客户核心目标是获取“沪铜CU2206”的历史价格虽然该网站也有提供数据但是需要“会员”才可以访问而会员需要氪金...... 数据的价值 鉴于客户需求仅仅是“沪铜CU2206”一项期货的历史价格氪金会员性价比不高因此实际的任务目标变为如何获取的历史价格目标变为全网有公开提供数据的网址。而最终解决该问题是求助于万能的百度^_^。找到了合适的网站且获取数据的难度也几乎降到了最低难度。
解决步骤 百度搜索资源这个步骤是整个任务完整的最难点实际不难但这里卖个关子全文不公布最终找到的网站大家试试看能否搜索到以及花费多少时间^_^。 解析网站的请求,最终找到的网站经解析后发现获取数据是通过get的方式提交参数。而请求的参数如下/price?starttime1638545822endtime1654357022classid48,一看就知是开始时间、结束时间的时间戳以及商品id。再解析headers居然连cookie都不需要说明没有反爬没有反爬没有反爬不得不说运气爆棚 解析响应数据由于响应数据是规整的json格式数据使用pandas的read_json直接能够获取dataframe格式的数据该步骤也并无难度。
代码实现 鉴于网站没有反爬且参数简单实际上的任务主要是规划一下如何设计增量更新数据信息的流程具体代码如下 总结 从技术角度来看经过一步步解析任务是简单的入门requests爬虫以及入门pandas数据分析就可以完成(唯一的难度在找到合适的目标)。但是换个角度从经济价值来看又是很有价值的即节约了某网站高昂的年费(注并不是说年费不值得只是局限在需求仅仅是CU2206一项数据上时性价比太低)同时又避免了人工操作的繁琐以及可能产生的错误。用很小的学习成本就能解决大大的问题所以还等什么呢开启Python之路吧 送书福利
图书简介◆ 《Python金融量化分析》是有关Python在金融量化分析领域应用的一本从入门到精通类图书。全书分4篇共10章。第1篇第1~3章简单介绍了Python的基础知识包括数据类型、循环体、函数、类与面向对象以及常用的标准库与扩展库第2篇第4~6章介绍了Python在金融量化交易中的应用包括资产类别、衍生品等金融基础知识数学与统计学基础知识以及量化投资策略开发的一般化流程第3篇第7、8章介绍了Python在量化风险管理中的应用包括风险类别的介绍、市场因子的模拟以及投资组合优化第4篇第9、10章用5个实战案例具体演示了Python在金融量化分析中的应用。
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