简单的用Python采集股票数据,保存表格后分析历史数据

本文介绍了如何使用Python进行股票历史数据的采集和分析。通过Python的requests和pandas库,实现从指定网站抓取数据并保存为CSV或Excel表格,为后续的可视化分析做好准备。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

字节跳动如果上市,那么钟老板将成为我国第一个世界首富


趁着现在还没上市,咱们提前学习一下用Python分析股票历史数据,抱住粗大腿坐等起飞~

好了话不多说,我们直接开始正文

准备工作

环境使用

  • Python 3.10 解释器
  • Pycharm 编辑器

模块使用

  • requests —> 数据请求模块
  • csv -> 保存csv表格
  • pandas -> 可以实现保存Excel表格文件

requestspandas是第三方模块,需要手动安装,直接pip install 加上模块名字即可。

案例实现流程

数据来源分析

  1. 明确需求: 明确采集的网站以及数据内容
    - 网址: 本次目标
    - 数据: 股票数据

  2. 抓包分析: 分析 股票数据, 可以请求那个网址能够得到
    - 打开开发者工具: F12 / 右键点击检查选择 network (网络)
    - 点击第二页数据

     请求网址:
     请求方式:
     请求头:
    

代码实现步骤

  1. 发送请求 -> 模拟浏览器对于url发送请求
  2. 获取数据 -> 获取服务器返回响应数据 <整个数据>
  3. 解析数据 -> 提取我们需要数据
  4. 保存数据 -> 保存表格文件 < csv / Excel > 中

代码解析

保存表格文件

  1. csv -> csv模块
  2. Excel -> pandas模块
# 创建文件对象
f = open('股票.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')
# fieldnames 字段名 表头一行数据 <前面保存字典的键>
csv_writer= csv.DictWriter(f, 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'
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值