女朋友股票亏惨了，我一怒之下用Python爬取了证券最新数据...

2021-12-24 20:02:49 阅读：167 来源： 互联网

标签：... 亏惨 Python list python csv data data2

兄弟们，最近女朋友迷上了这玩意，结果化身败家子，她家里给她准备的嫁妆都给贴进去了，这我能忍？
在这里插入图片描述

我国股票投资者数量为15975.24万户，如此多的股民热衷于炒股，首先抛开炒股技术不说，那么多股票数据也非常难找，密密麻麻的数据会让你看着头都大了。

一、准备前奏

1、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      
csv

不会安装软件看这篇：Python入门到精通最全最详细合集
不会安装模块看这篇：如何安装python模块, python模块安装失败的原因以及解决办法

2、抓取目标

目标地址

https://xueqiu.com/hq#exchange=CN&plate=1_3_2&firstName=1&secondName=1_3&type=sha&order=desc&order_by=amount

在这里插入图片描述

二、爬虫部分

1、爬虫步骤

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)

2、爬虫代码

import requests     # 发送网络请求
import csv

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()
# 1.确定url地址(链接地址)
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'
    # 2.发送网络请求
    # 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()
    # print(json_data)
    # 3.数据解析(筛选数据)
    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)
file.close()

#我还给大家准备了这些资料，直接在群里就可以免费领取了。
#一群：872937351 （群满了的话加二群）
#二群：924040232
#python学习路线汇总
#精品Python学习书籍100本
#Python入门视频合集
#Python实战案例
#Python面试题
#Python相关软件工具/pycharm永久激活

3、效果

数据有点多，展示部分，这是数据已经保存到Excel了。

三、数据分析部分

1、代码

import pandas as pd     # 做表格处理

data_df = pd.read_csv('data2.csv')
print(data_df)

2、效果展示

在这里插入图片描述
可以看到现在高居不下的依然是白酒、高科技、药业这几类，但是股票有风险，投资需谨慎，大家不是家里有矿，不建议买。

标签：...,亏惨,Python,list,python,csv,data,data2
来源： https://www.cnblogs.com/hahaa/p/15728767.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9