python爬虫股票

### 使用Python编写爬虫抓取股票数据 为了实现这一目标，通常会采用`requests`库来发送HTTP请求并接收响应，以及使用`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML文档。下面是一个简单的例子展示如何利用这些工具构建一个基本的爬虫。 #### 导入必要的模块 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup ``` #### 发送GET请求获取网页内容 定义函数用于向指定URL发起GET请求，并返回页面源码字符串。 ```python def get_html(url): try: response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.text else: print(f"Failed to retrieve data, status code: {response.status_code}") return None except Exception as e: print(e) return None ``` #### 解析HTML并提取所需信息 创建另一个辅助方法负责处理接收到的数据流，从中筛选出感兴趣的字段，比如股价、涨跌幅等。 ```python def parse_stock_info(html_content): soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') # 假设我们想要找到所有的表格行标签<tr>中的特定列作为输出 stock_data = [] table_rows = soup.find_all('tr') # 查找所有<table>内的<tr> for row in table_rows: columns = row.find_all(['td', 'th']) # 获取每一行里的单元格<td>/<th> column_text = [col.string.strip() for col in columns if isinstance(col.string, str)] if any(column_text): # 排除空白行 stock_data.append(column_text) return stock_data ``` #### 主逻辑流程控制 最后，在主程序部分调用上述两个功能组件完成整个过程。 ```python if __name__ == "__main__": url = "http://example.com/stock-data-page" html = get_html(url) if html is not None: stocks = parse_stock_info(html) for item in stocks[:5]: # 打印前五条记录供测试查看 print(item) ``` 需要注意的是实际操作过程中可能遇到反爬机制等问题，因此建议适当调整headers参数模拟浏览器行为；同时也要遵循网站robots协议尊重对方服务器资源[^1]。

要用 Python 爬虫抓取股票数据，可以采用以下步骤： 1. 寻找合适的数据源，比如新浪财经或者东方财富等网站。 2. 使用 requests 库发送 HTTP 请求，获取网页内容。 3. 使用 BeautifulSoup 或者其他解析库，解析网页内容，找到需要的数据。 4. 可以将数据存储到本地文件或者数据库中，方便后续使用。 下面是一个简单的示例，演示如何使用 Python 爬虫获取某只股票的实时行情数据： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 股票代码 code = 'sh600519' # 构造 URL url = f'https://finance.sina.com.cn/realstock/company/{code}/nc.shtml' # 发送 HTTP 请求，获取网页内容 response = requests.get(url) html = response.text # 解析网页内容，找到需要的数据 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') price = soup.select_one('.last').text change = soup.select_one('.updown').text print(f'股票代码：{code}，当前价格：{price}，涨跌幅：{change}') ``` 这个示例使用了 requests 库发送 HTTP 请求，使用 BeautifulSoup 解析网页内容，然后找到了股票代码、当前价格和涨跌幅等数据。需要注意的是，这个示例只是一个简单的演示，实际上如果要爬取更多的数据，还需要考虑反爬虫措施、数据清洗等问题。