㈠ 如何用python 爬蟲抓取金融數據
獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。
本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。
一、網頁源碼的獲取
很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。
為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。
pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息
其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。
語法 說明
. 匹配任意除換行符「 」外的字元
* 匹配前一個字元0次或無限次
？ 匹配前一個字元0次或一次
s 空白字元：[<空格> fv]
S 非空白字元：[^s]
[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元
(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容
正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。
三、所得結果的整理
通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')
最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下
print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])
㈡ python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼
首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼，然後分析這個網站股票代碼的存放方式，再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼
㈢ python怎麼抓新浪百度股票數據 datareader
應該簡鬧都是可以獲取的，一般獲取數據有兩個方法，get和post，粗咐辯在源碼能夠顯示的使岩缺用的是get，而post一般是用非同步載入的形式進行展現的。
㈣ python能找到股票數據嗎
可以用python的相關模塊進行股票的基礎數據分析,製作曲線等.
㈤ python讀取財經數據
提取日期數據基本語法
from WindPy import w
w.start()
當出現.ErrorCode==-103說明沒連接上，要start一下
w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可選（period, 日期類型， 貨幣類型，前後復權）
提取財務數據基本語法
w.wss(security, fields, options = None)
提取板塊日序列基本語法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)
提取板塊日截面數據基本語法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)
提取宏觀數據基本語法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)
1.日期序列基本語法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能單個股票 2.需要帶上.sz或.sh 3.沒有field，只能取出數據後再切除.
2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)
tushare引用語句
弊端也很明顯，一方面不能stock集合輸入，一次只能調取一個股票對應數據，另一方面tushare雖是免費試用，但有許可權限制。
基本語法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)
沒法添加fields, 雖能集合適用，但出來的索引挺奇怪的
推薦使用定義函數或用for循環批量獲取數據
總體感覺wind api最舒服，但需要賬號，mac也不能直接調用wind api。還是推薦tushare的pro用法。
小白學習中，請指教=v=
㈥ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據
這個說來有點復雜，用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊，找到數據源地址，然後用excel或python抓這個源地址數據，可能還要加上反扒代碼，構造時間戳等等，你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。
㈦ 怎麼學python爬取財經信息
本程序使用Python 2.7.6編寫，擴展了Python自帶的HTMLParser，自動根據預設的股票代碼列表，從Yahoo Finance抓取列表中的數據日期、股票名稱、實時報價、當日變化率、當日最低價、當日最高價。
由於Yahoo Finance的股票頁面中的數值都有相應id。
例如納斯達克100指數ETF（QQQ）
其中實時報價的HTML標記為
[html]view plain
<spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>
<spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>
05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28
05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53
05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74
05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41
05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56
05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42
05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09
05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97
05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89
05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39
05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05
05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60
而標普500指數ETF（SPY）
其中實時報價的HTML標記為
[html]view plain
因此本數據抓取程序根據相應的id字元串來查找數據。具體來說就是先繼承HTMLParser，然後在自定義的子類中重載handle_data(self, data)方法，查找包含相應id字元串（例如實時報價的id字元串為"yfs_l84_"+股票代碼）的HTML標記，並輸出這個HTML標記中的數據（例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>，其中的數據87.49就是實時報價。）
樣本輸出：
數據依次是
數據日期 股票代碼 股票名稱 實時報價 日變化率 日最低價 日最高價
[python]view plain
㈧ Python 爬取同花順行業板塊日K線數據
最近一直想研究一下行業k線，找了很久，在同花順找到了獲取的url
比如，881129 通信設備板塊
http://d.10jqka.com.cn/v4/line/bk_881129/01/last.js 獲取日k線數據 但是需要cookie不然只能訪問一次
（利用Google瀏覽器的 右擊頁面 檢查--Network 可以看到頁面請求的url）
㈨ 如何用Python炒股
python可以用於爬蟲，爬取指定股票的數據，更准確，更便捷，利於數據分析和買賣的把控