爬虫爬取股票数据

A. 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。

B. 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：

C. 怎么抓取股票数据

那么中国股市的数据有没有呢？答案是肯定的，不过要按照下面的参数做些调整，下面提供全球证券交易所的资料。
上证股票是股票代码后面加上.ss，深证股票是股票代码后面加上.sz
例如：000001 = 000001.sz
深市数据链接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz
上市数据链接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=600000.ss
上证综指代码：000001.ss，深证成指代码：399001.SZ，沪深300代码：000300.ss
下面就是世界股票交易所的网址和缩写，要查找哪个股票交易所的数据，就按照上面的格式以此类推。
上海交易所=cn.finance.yahoo.com,.SS,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
深圳交易所=cn.finance.yahoo.com,.SZ,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
美国交易所=finance.yahoo.com,,United States,sl1d1t1c1ohgv
加拿大=ca.finance.yahoo.com,.TO,Toronto,sl1d1t1c1ohgv
新西兰=au.finance.yahoo.com,.NZ,sl1d1t1c1ohgv
新加坡=sg.finance.yahoo.com,.SI,Singapore,sl1d1t1c1ohgv
香港=hk.finance.yahoo.com,.HK,Hong Kong,sl1d1t1c1ohgv
台湾=tw.finance.yahoo.com,.TW,Taiwan,sl1d1t1c1ohgv
印度=in.finance.yahoo.com,.BO,Bombay,sl1d1t1c1ohgv
伦敦=uk.finance.yahoo.com,.L,London,sl1d1t1c1ohgv
澳洲=au.finance.yahoo.com,.AX,Sydney,sl1d1t1c1ohgv
巴西=br.finance.yahoo.com,.SA,Sao Paulo,sl1d1t1c1ohgv
瑞典=se.finance.yahoo.com,.ST,Stockholm,sl1d1t1c1ohgv
以上方法只能提供历史数据，实时数据不能抓取，此方法由ArthurXF提供

D. 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

E. 如何用python 取所有股票一段时间历史数据

各种股票软件，例如通达信、同花顺、大智慧，都可以实时查看股票价格和走势，做一些简单的选股和定量分析，但是如果你想做更复杂的分析，例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘，所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库，然后再通过其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析，这样就能实现更多目的了。

F. 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

G. 如何用python抓取股票数据

很多服务器通过浏览器发给它的报头来确认是否是人类用户，所以我们可以通过模仿浏览器的行为构造请求报头给服务器发送请求。服务器会识别其中的一些参数来识别你是否是人类用户，很多网站都会识别User-Agent这个参数，所以请求头最好带上。
有一些警觉性比较高的网站可能还会通过其他参数识别，比如通过Accept-Language来辨别你是否是人类用户，一些有防盗链功能的网站还得带上referer这个参数等等。

H. 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])

I. 网络爬虫实时股票价格 怎么实现

周二时已经出现了跌停股,涨幅2%的个股仅650家,大部分个股处于1%的微涨格局,而周三这一情况加剧到了涨跌各半,甚至在午盘后跳水中出现了局部涨少跌多的情况,今天这样的情况有增无减。 。

很高兴第一时间为你解答，敬请采纳。
如果对本题还有什么疑问，请追问。

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