使用python来玩一次股票代码详解

目录

• 准备工作
• 获取数据部分
• 爬虫的基本流程
• 代码实现
• 发送请求
• 获取数据
• 解析数据
• 保存数据

准备工作

我们需要使用这些模块，通过pip安装即可。

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

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

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)

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

# 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=evjkfkyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGuvfudhhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPvjjnWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_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_tokendjdjfvj=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())

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()

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)

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])

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")

到此这篇关于使用python来玩一次股票代码详解的文章就介绍到这了,更多相关Python实战项目内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！