建设企业网站需要考虑的因素有哪些,建设部网站规范查询,推广方式单一,fifa世界排名最新文章目录 前言一、开发环境二、第三方模块三、爬虫案例步骤四、爬虫程序全部代码1.分析网页2.导入模块3.请求数据4.解析数据5.翻页6.保存数据 五、实现效果六、数据可视化全部代码1.导入数据2.读取数据3.可视化图表4.效果展示关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二… 文章目录 前言一、开发环境二、第三方模块三、爬虫案例步骤四、爬虫程序全部代码1.分析网页2.导入模块3.请求数据4.解析数据5.翻页6.保存数据 五、实现效果六、数据可视化全部代码1.导入数据2.读取数据3.可视化图表4.效果展示关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道 前言
我住的那个城市绿化面积95%没错就是股市。 抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找,找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了?今天带大家爬取雪球平台的股票数据并将其可视化。 一、开发环境
解释器版本: python 3.8
代码编辑器: pycharm
二、第三方模块
requests: pip install requests csv
三、爬虫案例步骤
1.确定url地址(链接地址)
2.发送网络请求
3.数据解析(筛选数据)
4.数据的保存(数据库(mysql\mongodb\redis), 本地文件)
四、爬虫程序全部代码
1.分析网页
打开开发者工具搜索关键字找到正确url
2.导入模块
import requests # 发送网络请求
import csv3.请求数据
url fhttps://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list?page1size30orderdescorder_byamountexchangeCNmarketCNtypesha_1637908787379
# 伪装
headers {# 浏览器伪装User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36
}
response requests.get(url, headersheaders)
json_data response.json()4.解析数据
data_list json_data[data][list]
for data in data_list:data1 data[symbol]data2 data[name]data3 data[current]data4 data[chg]data5 data[percent]data6 data[current_year_percent]data7 data[volume]data8 data[amount]data9 data[turnover_rate]data10 data[pe_ttm]data11 data[dividend_yield]data12 data[market_capital]print(data1, data2, data3, data4, data5, data6, data7, data8, data9, data10, data11, data12)data_dict {股票代码: data1,股票名称: data2,当前价: data3,涨跌额: data4,涨跌幅: data5,年初至今: data6,成交量: data7,成交额: data8,换手率: data9,市盈率(TTM): data10,股息率: data11,市值: data12,}csv_write.writerow(data_dict)5.翻页
对比1、2、3页数据url找到规律
for page in range(1, 56):url fhttps://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list?page{page}size30orderdescorder_byamountexchangeCNmarketCNtypesha_16379087873796.保存数据
file open(data2.csv, modea, encodingutf-8, newline)
csv_write csv.DictWriter(file, fieldnames[股票代码,股票名称,当前价,涨跌额,涨跌幅,年初至今,成交量,成交额,换手率,市盈率(TTM),股息率,市值])
csv_write.writeheader()
file.close()五、实现效果 六、数据可视化全部代码
1.导入数据
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar2.读取数据
data_df pd.read_csv(data2.csv)
df data_df.dropna()
df1 df[[股票名称, 成交量]]
df2 df1.iloc[:20]
print(df2[股票名称].values)
print(df2[成交量].values)3.可视化图表
c (Bar().add_xaxis(list(df2[股票名称])).add_yaxis(股票成交量情况, list(df2[成交量])).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title成交量图表 - Volume chart),datazoom_optsopts.DataZoomOpts(),).render(data.html)
)print(数据可视化结果完成,请在当前目录下查找打开 data.html 文件!)4.效果展示 关于Python技术储备
学好 Python爬虫 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。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料给那些想学习 Python及Python爬虫 的小伙伴们一点帮助 CSDN大礼包《Python入门资料实战源码安装工具】免费领取安全链接放心点击 一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理形成各个领域的知识点汇总它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。
二、Python基础学习视频
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频有了这些视频轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述
③练习题
每节视频课后都有对应的练习题哦可以检验学习成果哈哈 因篇幅有限仅展示部分资料
三、精品Python学习书籍
当我学到一定基础有自己的理解能力的时候会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解这些理解是比较独到可以学到不一样的思路。
四、Python工具包项目源码合集
①Python工具包
学习Python常用的开发软件都在这里了每个都有详细的安装教程保证你可以安装成功哦
②Python实战案例
光学理论是没用的要学会跟着一起敲代码动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。100实战案例源码等你来拿
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥可以试试自己用Python编写小游戏让你的学习过程中增添一点趣味
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料并且有阿里大佬给出了权威的解答刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
六、Python兼职渠道
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