使用python來玩一次股票代碼詳解

更新時(shí)間：2023年01月16日 15:47:30 作者：螞蟻愛Python

這篇文章主要介紹了使用python來玩一次股票代碼詳解，小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧

準(zhǔn)備工作

我們需要使用這些模塊，通過pip安裝即可。

后續(xù)使用的其它的模塊都是Python自帶的，

不需要安裝，直接導(dǎo)入使用即可。

requests:      爬蟲數(shù)據(jù)請(qǐng)求模塊
pyecharts:     數(shù)據(jù)分析 可視化模塊
pandas:        數(shù)據(jù)分析 可視化模塊里面的設(shè)置模塊（圖表樣式）

獲取數(shù)據(jù)部分

爬蟲的基本流程

思路分析

采集什么數(shù)據(jù)？怎么采集？

首先我們找到數(shù)據(jù)來源

代碼實(shí)現(xiàn)

我們想要實(shí)現(xiàn)通過爬蟲獲取到數(shù)據(jù)，正常情況下有幾個(gè)步驟：

發(fā)送請(qǐng)求獲取數(shù)據(jù)解析數(shù)據(jù)保存數(shù)據(jù)

接下來我們來看代碼代碼展示

導(dǎo)入需要使用的模塊

import requests     # 數(shù)據(jù)請(qǐng)求模塊
import csv          # 表格模塊

發(fā)送請(qǐng)求

通過response模塊來訪問需要獲取數(shù)據(jù)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)

需要使用 cookie 來偽裝一下，

cookie代表著用戶身份信息。

當(dāng)然光cookie是不夠的，

咱們?cè)偌由袭?dāng)前網(wǎng)頁的 user-agent

偽裝加好之后，咱們就能得到一個(gè)相應(yīng)結(jié)果，

先打印出來看看。

import requests  # 第三方模塊
import csv

# 偽裝
headers = {
    # 用戶身份信息
    'cookie': 's=bq119wflib; device_id=90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_token=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqat=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token=3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_token=evjkfkyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGuvfudhhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPvjjnWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u=511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1670501922',

    # 瀏覽器的基本信息
    '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. 發(fā)送請(qǐng)求
response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response)

運(yùn)行后出現(xiàn) <Response [200]>求請(qǐng)求成功，

出現(xiàn)404就是訪問不到資源，一般是被反爬了。

所以這時(shí)候我們需要加一個(gè) referer 防盜鏈參數(shù)進(jìn)去

'referer: https://xueqiu.com/hq'

如果加了還不行，

就是自己鏈接有問題了。

取數(shù)據(jù)的話 .json 就好了

import requests  # 第三方模塊
import csv

# 偽裝
headers = {
    # 用戶身份信息
    'cookie': 's=bq119wflib; device_id=90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_token=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqat=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token=3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_tokendjdjfvj=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u=511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1670501922',
    # 防盜鏈
    'referer: https://xueqiu.com/hq'
    # 瀏覽器的基本信息
    '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. 發(fā)送請(qǐng)求
response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response.json())

獲取數(shù)據(jù)

什么是json數(shù)據(jù)？

以 {}/[] 所包裹起來的數(shù)據(jù) {“”:“”, “”:“”}

除了 .json 還可以通過 .text 和 .content 來拿到數(shù)據(jù)，但是它們獲取到的數(shù)據(jù)是一樣。

.text 獲取到的是字符串，文本內(nèi)容。

.content 取到的是二進(jìn)制數(shù)據(jù)，一般是圖片/音頻/視頻內(nèi)容。

json_data = response.json()

解析數(shù)據(jù)

解析數(shù)據(jù)就是提取數(shù)據(jù)，把我們想要的數(shù)據(jù)提取出來。

沒學(xué)過字典的小伙伴，可以先學(xué)一下字典。

data_list = json_data['data']['list']
# data_list[0]
# data_list[1]
for 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)

保存數(shù)據(jù)

csv_writer.writerow([symbol, name, current, chg, percent, current_year_percent, volume, amount, turnover_rate, pe_ttm, dividend_yield, market_capital])

數(shù)據(jù)可視化分析

導(dǎo)入需要使用的模塊

import pandas as pd         # 做表格數(shù)據(jù)處理模塊 
from pyecharts.charts import Bar    # 可視化模塊 
from pyecharts import options as opts   # 可視化模塊里面的設(shè)置模塊(圖表樣式)

讀取數(shù)據(jù)

df = pd.read_csv('股票.csv')
x = list(df['股票名稱'].values)
y = list(df['成交量'].values)
 
c = (
    Bar()
    .add_xaxis(x[:10])
    .add_yaxis("成交額", y[:10])
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-旋轉(zhuǎn)X軸標(biāo)簽", subtitle="解決標(biāo)簽名字過長的問題"),
    )
    .render("成交量圖表.html")

到此這篇關(guān)于使用python來玩一次股票代碼詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

您可能感興趣的文章: