用Python写了个金融数据爬虫，半小时干了全组一周的工作量

最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？

事实上在2019年，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

Excel我已经用的很好了，为什么还要学Python？

我们都知道，无论是行业研究员、基金经理还是审计人员，工作的核心基本都是频繁处理大量数据。之前，分析师们依赖的武器就是Excel。但随着数据量的增多和更易用更强大工具的出现，Excel越来越跟不上时代了。

正如小编的一个研究员朋友所说：Excel当然非常强大，并且适合新手入门理解数据。但后期有很大的缺陷。**数据量较大时，Excel处理数据效率低、容易死，往往一等就是半个小时

更重要的是，Excel做复杂的数据处理和计算时，需要手工操作、费时费力，而且**不能复用，下次用还得重新做一遍!，极大浪费了时间。Excel当然也有VBA这样的数据处理工具，但其语言晦涩难懂，身边没有一个人会用。

你能看懂这个公式的意思么，Excel编程晦涩难懂可见一斑

Python正是新一代的数据处理工具，对于每天都需要处理海量数据的分析师，Python简直就是解放生产力的救命稻草。

而且，运用Python强大的网页处理能力进行爬虫，可以为我们的数据研究提供很多便捷。

比如，我们想从中债登官网获取某债券借券存