百木园-与人分享,
就是让自己快乐。

Python爬取往期股票数据,分析中奖规律!

快过年了,手头有点紧,但是作为一个男人,身上怎么能够没有大把钞票呢?

于是我决定用Python来分析一波股票,赢了会所嫩*,输了下海干活!

好了,上面是我吹牛逼的,不过确实有小伙伴看了爬股票数据进行分析的教程中过,但是我还是不建议各位去碰这玩意,今天咱们就是纯纯的分享技术哈~

准备工作

既然要去赚马内,咱们首先要获取往期的数据来进行分析,通过往期的规律来对当前进行预测,准不准我不知道,反正比人预测的准,不准也不要喷我,咱们是来交流技术的,不是来炒股的。

我们需要使用这些模块,通过pip安装即可。

不会安装模块可以看我往期文章:如何安装python模块, python模块安装失败的原因以及解决办法

后续使用的其它的模块都是Python自带的,不需要安装,直接导入使用即可。

requests:      爬虫数据请求模块
pyecharts:     数据分析 可视化模块
pandas:        数据分析 可视化模块里面的设置模块(图表样式)

 

获取数据部分

爬虫的基本流程

思路分析

采集什么数据?怎么采集?

首先我们找到数据来源,从network当中去找到数据所在的位置,这一步就不详细讲了。

可以看我往期文章:Python爬虫何如抓包?这三个案例手把手教会你,非常详细!

代码实现

我们想要实现通过爬虫获取到数据,正常情况下有几个步骤:

  1. 发送请求
  2. 获取数据
  3. 解析数据
  4. 保存数据

接下来我们来看代码

代码展示

导入需要使用的模块

import requests     # 数据请求模块
import csv          # 表格模块

 

1、发送请求

通过response模块来访问需要获取数据的地址

url = \'https://stock.xueqiu.com/v5/stock/screener/quote/list.json?page={page}&size=30&order=desc&orderby=percent&order_by=percent&market=CN&type=sh_sz\'
requests.get(url=url)

 

假设目标网址是你刚认识的妹子家,你能穿的破破烂烂,脏不溜秋的就进去吗?肯定得打扮一番,把自己伪装的人模狗样的才让你进去对不对,不然就被赶出来了。

同理,直接这么进去是不一定能获取到数据,所以需要使用 cookie 来伪装一下,cookie代表着用户身份信息。

当然光cookie是不够的,咱们再加上当前网页的 user-agent

伪装加好之后,咱们就能得到一个相应结果,先打印出来看看。

import requests  # 第三方模块
import csv

# 我录制了详细讲解的视频,以及源代码都在这个君羊708525271自取就好了
# 伪装
headers = {
    # 用户身份信息
    \'cookie\': \'s=bq119wflib; device_id=90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_token=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqat=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token=3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u=511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1670501922\',

    # 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\'
}

url = \'https://stock.xueqiu.com/v5/stock/screener/quote/list.json?page={page}&size=30&order=desc&orderby=percent&order_by=percent&market=CN&type=sh_sz\'
    # 1. 发送请求
response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response)

 

运行后出现 <Response [200]>求请求成功,出现404就是访问不到资源,一般是被反爬了。

所以这时候我们需要加一个 referer 防盗链参数进去

\'referer: https://xueqiu.com/hq\'

 

如果加了还不行,就是自己链接有问题了。

取数据的话 .json 就好了

import requests  # 第三方模块
import csv

# 伪装
headers = {
    # 用户身份信息
    \'cookie\': \'s=bq119wflib; device_id=90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_token=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqat=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token=3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u=511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1670501922\',
    # 防盗链
    \'referer: https://xueqiu.com/hq\'
    # 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\'
}

url = \'https://stock.xueqiu.com/v5/stock/screener/quote/list.json?page={page}&size=30&order=desc&orderby=percent&order_by=percent&market=CN&type=sh_sz\'
    # 1. 发送请求
response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response.json())

 

2、获取数据

什么是json数据?

以 {}/[] 所包裹起来的数据 {“”:“”, “”:“”}

除了 .json 还可以通过 .text 和 .content 来拿到数据,但是它们获取到的数据是一样。

.text 获取到的是字符串,文本内容。
.content 取到的是二进制数据,一般是图片/音频/视频内容。

json_data = response.json()

 

3、解析数据

解析数据就是提取数据,把我们想要的数据提取出来。

没学过字典的小伙伴,可以先学一下字典。

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)

 

4、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])

 


爬虫部分就结束了,接下来看数据分析部分,文章不理解,我还录了视频讲解,视频以及完整代码在文末名片自取即可。

数据可视化分析

导入需要使用的模块

import pandas as pd         # 做表格数据处理模块 
from pyecharts.charts import Bar    # 可视化模块 
from pyecharts import options as opts   # 可视化模块里面的设置模块(图表样式)

 

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_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title=\"Bar-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\")

 

最后

今天的分享到这里就结束了,如果如果觉得有帮助的话,记得点赞收藏哈~


来源:https://www.cnblogs.com/hahaa/p/17025032.html
本站部分图文来源于网络,如有侵权请联系删除。

未经允许不得转载:百木园 » Python爬取往期股票数据,分析中奖规律!

相关推荐

  • 暂无文章