股票数据用爬虫爬的结果

1. 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

2. java 如何实现 获取实时股票数据

一般有三种方式：

1. 网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据，去GitHub或技术论坛（如CSDN、51CTO）上找一下别人写的爬虫集成到项目中。

2. 请求第三方API。会有专门的公司（例如网络API市场）提供股票数据，你只需要去购买他们的服务，使用他们提供的SDK，仿照demo开发实现即可。如下图所示：

3. 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

我用前嗅的forespider数据采集软件爬过股市信息的，比较简单，分析了一下历史股价，目前数据还不多没做太多分析。过几天再说

4. python如何解析爬取的数据

用json方法转成字典

5. 如何用python获取股票数据

在Python的QSTK中，是通过s_datapath变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。

6. 有哪些网站用爬虫爬取能得到很有价值的数据

一般有一下几种
一些常用的方法
IP代理
对于IP代理,各个语言的Native
Request
API都提供的IP代理响应的API,
需要解决的主要就是IP源的问题了.
网络上有廉价的代理IP(1元4000个左右),
我做过简单的测试,
100个IP中,
平均可用的在40-60左右,
访问延迟均在200以上.
网络有高质量的代理IP出售,
前提是你有渠道.
因为使用IP代理后,
延迟加大,
失败率提高,
所以可以将爬虫框架中将请求设计为异步,
将请求任务加入请求队列(RabbitMQ,Kafka,Redis),
调用成功后再进行回调处理,
失败则重新加入队列.
每次请求都从IP池中取IP,
如果请求失败则从IP池中删除该失效的IP.
Cookies
有一些网站是基于cookies做反爬虫,
这个基本上就是如
@朱添一
所说的,
维护一套Cookies池
注意研究下目标网站的cookies过期事件,
可以模拟浏览器,
定时生成cookies
限速访问
像开多线程,循环无休眠的的暴力爬取数据,
那真是分分钟被封IP的事,
限速访问实现起来也挺简单(用任务队列实现),
效率问题也不用担心,
一般结合IP代理已经可以很快地实现爬去目标内容.
一些坑
大批量爬取目标网站的内容后,
难免碰到红线触发对方的反爬虫机制.
所以适当的告警提示爬虫失效是很有必有的.
一般被反爬虫后,
请求返回的HttpCode为403的失败页面,
有些网站还会返回输入验证码(如豆瓣),
所以检测到403调用失败,
就发送报警,
可以结合一些监控框架,
如Metrics等,
设置短时间内,
告警到达一定阀值后,
给你发邮件,短信等.
当然,
单纯的检测403错误并不能解决所有情况.
有一些网站比较奇葩,
反爬虫后返回的页面仍然是200的(如去哪儿),
这时候往往爬虫任务会进入解析阶段,
解析失败是必然的.
应对这些办法,
也只能在解析失败的时候,
发送报警,
当告警短时间到达一定阀值,
再触发通知事件.
当然这个解决部分并不完美,
因为有时候,
因为网站结构改变,
而导致解析失败,
同样回触发告警.
而你并不能很简单地区分,
告警是由于哪个原因引起的.

7. 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。

2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。

3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。

8. 用爬虫爬一些平台的数据 是怎么爬

显然不能直接储存，你还得解析出自己需要的内容。 比如我爬取某新闻网今日的国内新闻，那么我创建一个实体类，里面有属性：新闻标题，新闻时间，正文等等。解析出你需要的内容，封到实体里面，然后在层直接save到数据库即可 如果你爬下的是整.

9. Python 如何爬股票数据

现在都不用爬数据拉，很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据，包括沪深A股行情数据，上市公司财务数据，场内基金数据，指数数据，期货数据以及宏观经济数据；或者Alpha特色因子，技术分析指标因子，股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据，不过这种比较贵，几万块一年吧