利用数据采集中的read_html()从新浪财经页面爬取任意一家公司的任意连续3个年度的资产负债表，并将3年数据合并写入excel文档
时间: 2024-12-16 12:16:41 浏览: 95
在Python中，我们可以使用`pandas_datareader`库结合`read_html()`函数来抓取新浪财经的数据，然后利用`pandas`库处理和合并数据。以下是一个基本的步骤：
首先，需要安装所需的库（如果还没有安装）：
```bash
pip install pandas_datareader requests
```
然后，可以按照下面的代码示例获取指定公司的3个连续年度的资产负债表：
```python
import pandas as pd
from pandas_datareader import wb
import datetime
# 替换为你要查询的公司代码和起止日期
company_code = '000001' # 示例为中国平安证券代码
start_year = 2019
end_year = start_year + 2
# 创建一个空列表用于存储每年的数据
data_list = []
for year in range(start_year, end_year+1):
# 设置URL
url = f"https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceStatement/kind/{company_code}/diryear/{year}/page/1/index.phtml"
# 使用read_html读取HTML页面并选择包含资产负债表信息的部分
df_temp = pd.read_html(url, header=0)[4] # 注意这里的索引可能因网页结构变化而调整
if not df_temp.empty:
# 对数据进行初步清洗（例如：去掉非数字列）
df_temp = df_temp.select_dtypes(include=[np.number])
# 添加年份列
df_temp['Year'] = year
# 将数据添加到列表中
data_list.append(df_temp)
# 合并所有年的数据
df_all = pd.concat(data_list)
# 写入Excel文件
today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')
filename = f"{company_code}_balance_sheet_{start_year}_{end_year}.xlsx"
df_all.to_excel(filename, index=False)
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1. **服务导向架构(SOA)基础**：
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2. **服务设计**：
- 设计优质服务对于构建成功的SOA至关重要。
- 设计过程中需要考虑到服务的粒度、服务的生命周期管理、服务接口定义等。
3. **服务重用**：
- 服务设计的目的是为了重用，需要识别出业务领域中可重用的功能单元。
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4. **服务的独立性与自治性**：
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5. **服务的可组合性**：
- SOA强调服务的组合性，这意味着可以通过组合不同的服务构建新的业务功能。
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- 在设计服务时，最好让服务保持无状态，以便它们可以被缓存、扩展和并行处理。
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