用Python来爬取股票数据进行分析，冲一波！_python爬取分析股票数据

最近手头有点紧，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来获取股票数据分析一波，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。

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）
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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：https://blog.csdn.net/fei347795790/article/details/126528162

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：

1. 发送请求
2. 获取数据
3. 解析数据
4. 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
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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)
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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# 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)
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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'
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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())
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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()
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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']# 源码以及视频讲解领取群：708525271for 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)
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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])
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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)
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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")
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-END-

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学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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