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：
- 发送请求
- 获取数据
- 解析数据
- 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~