基于Python的金融数据采集与可视化系统的设计与实现-优快云博客

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一.前言

互联网金融蓬勃兴起的当下，金融数据呈现出多源异构且规模巨大的特性，以往传统的分析手段已无法契合现代金融决策的要求，此系统依托Python构建了一套完备的金融数据采集与可视化系统，为金融分析以及投资决策给予有力支撑，系统综合运用Scrapy等框架达成多源金融数据的高效采集，借助Pandas完成数据的清洗与预处理，并且依靠Pyecharts等可视化工具，设计了词云展示、信用情况饼图、利润分析漏斗图等多种可视化模式，达成了金融数据直观且多维度的呈现。
系统构建了金融信息管理、用户信息管理以及论坛信息管理等功能模块，可契合金融分析师、投资者以及管理者的多样化需求，该系统在数据采集效率、可视化展示效果以及用户交互体验等方面表现出色，网页爬虫单线程采集速度每分钟可达300至400条记录，可视化图表数值表达精准，交互响应快速。
本系统为金融数据分析给予了高效且实用的技术方案，其模块化设计以及技术架构能为企业级金融数据分析平台的搭建提供有益借鉴，对于提高金融数据分析能力、辅助投资决策有着关键的理论和实践价值。

二.技术环境

开发语言：Python
python框架：django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
爬虫框架：Scrapy
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

三.功能设计

本系统核心功能以金融数据全生命周期为中心展开，能为用户给予一站式金融数据分析服务，数据采集模块要达成从公开网络数据源以及本地文件的多渠道数据获取，借助爬虫技术采集股票、债券等金融产品的市场数据和财务数据，还支持CSV等常见格式的本地数据导入，数据处理模块负责对原始数据清洗、转换与结构化，处理缺失值、异常值，统一数据格式，为后续分析供给高质量数据。可视化分析模块会提供多种可视化图表，像词云图、饼图、漏斗图等，用以直观呈现金融数据特征，且支持交互式操作，便于用户深入分析数据，信息管理模块包含金融信息管理、用户信息管理和论坛信息管理，金融信息管理实现数据分类存储与检索，用户信息管理完成账户创建、权限管理，论坛信息管理提供用户交流平台，支持帖子发布、评论等功能，契合不同用户的差异化需求。

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本系统功能结构是围绕着金融数据的全流程处理以及管理来构建的，主要由四大核心模块组成，其中数据采集模块可支持网络爬虫以及本地文件导入这两种方式，以此来获取多源的金融数据，数据处理模块会对原始数据展开清洗和转换工作，保证数据的质量，可视化分析模块依靠多种图表类型，达成金融数据的直观呈现以及交互探索，信息管理模块涉及了金融信息管理、用户信息管理以及论坛信息管理这三方面内容，分别达成金融数据的分类检索、用户权限的管控以及用户之间的交流互动功能。各个模块之间相互协作，最终形成了一个完整的金融数据分析与管理体系，可契合金融分析师、投资者等不同用户群体的多样化需求。系统总体功能结构图如下所示：
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四.数据设计

系统需要数据库存储系统中的信息，MySQL数据库能够处理系统的信息，当考研信息爬虫与分析需要数据的时候，MySQL数据库能够取得数据交给服务端处理。MySQL数据库能够使用可视化软件操作，管理员可以在可视化软件对数据库的信息管理。
系统数据层设计包括了E-R设计，系统数据实体的设计依赖于E-R的分析和设计，通过E-R能够得到数据库表的设计，E-R能够描述系统所涉及到的实体，还能够描述系统中不同实体的联系和关系。系统总体E-R图如下所示：
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五.部分效果展示

5.1前台用户功能实现效果

当用户打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，用户能够看到基于Python的金融数据采集与可视化系统的导航条显示首页、金融服务、金融信息、公告栏、金融论坛、金融资讯、留言板、金融AI、个人中心等。用户首页界面如图所示：
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在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入账号和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端接收请求，通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图所示。
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5.2后台管理员功能实现效果

本系统的数据来源有多种形式，主要涉及公开网络数据与本地导入数据这两类，公开网络数据借助网页爬虫技术来获取，针对主要金融网站系统专门设计了专用爬虫，爬虫采集借助Spider模块来实现，使用Python的Requests库发送HTTP请求，结合BeautifulSoup和XPath技术解析HTML内容，从中提取关键财务数据以及市场信息。为防止爬虫行为给目标网站带来过重负担，系统设置了请求频率控制、随机UA以及IP代理等反爬处理机制，以此提升爬虫的稳定性与合规性，本地导入数据主要针对已有数据分析需求，系统可支持CSV等格式的文件导入，适配了常见金融数据表格的格式模板。
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金融数据预处理阶段借助data_processor.py模块的preprocess_financial_data()函数达成，主要达成了数据清洗、格式转换以及初步处理这三项基础任务。数据清洗环节着重解决了四类常见问题：分别是缺失值处理、异常值处理、重复数据去除以及一致性检查。对于缺失值，系统根据数据类型和业务特点采用了不同的处理策略，时间序列数据采用插值法或前值填充法，分类数据采用众数填充；数值型指标采用行业均值或历史均值填充；在异常值处理方面，系统使用基于Z-score和箱线图的统计方法来识别异常点，针对不同类型的异常值分别采用替换值法、对数变换法和分段处理法进行修正。重复数据检测依靠全字段比对以及关键字段比对两种方式实现，以此确保数据集的唯一性。一致性检查则是依靠设置业务规则验证数据的逻辑合理性，标记并且修正不一致数据。格式转换环节主要达成了数据类型统一和格式规范化。系统将不同来源的日期时间格式统一为标准的datetime格式；将百分比数据转换为小数形式。数据处理前后对比示例如图所示：
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数据分析所生成的词云图呈现出了在金融信息文本里高频出现的企业或者关键词，这可揭示市场关注热点以及投资者情绪分布情况，图里像“ST红阳”、“长安汽车”、“华映科技”等关键词字体较大，它们在分析语料中出现的频率较高，也许涉及重大财务事件、舆情波动或者资本市场动态。另外“ST中科”、“TCL集团”等同样频繁出现，这反映出特定板块或企业在特定时间段内引发了广泛关注，借助词云可视化手段，可以直观呈现金融语境中的重点对象，为后续投资决策以及市场趋势判断提供信息支持，整个图面配色丰富、层次清晰，在视觉方面提高了金融分析的表达效果。
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金融信息管理界面主要达成用户信息查看以及管理员增删改查操作，顶部设有系统标题与搜索栏，可依据用户编号、用户名、产品名称等关键词实施精准查询，左侧导航栏罗列了系统主要功能模块，有用户信息、金融数据、图表展示、收益分析等，主视图区是用户数据表格，呈现出用户 ID、产品名称、购买时间、到期时间、购买金额、预期收益等详细信息，并且每行右侧都设有“编辑”和“删除”按钮，便于管理员管理数据。
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金融论坛管理界面的主要作用是达成用户发帖以及管理员对论坛帖子的管理工作，在界面顶部，有依据帖子标题、分类名称等条件来开展筛选与查询的功能，这使得信息检索的效率得以提高，在左侧菜单栏里，可看到“金融论坛”模块下面设有“留言板”“举报记录”“论坛分类”等子功能模块，从中可体现出系统有功能模块化的设计特点。主表格区域呈现出各个帖子记录的关键信息，囊括了帖子的标题、用户名、状态、是否置顶、发布时间、分类名称、封面图以及是否匿名等诸多字段，在每条帖子记录的右侧，都设置了“查看”“修改”“删除”以及“查看评论”这些按钮，方便管理员去执行增加、删除、修改以及查询等相关操作。而用户可借助前台来进行发帖以及评论互动。
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用户管理界面是管理员用于操作的界面，主要功能是实现对用户信息的增添、删除、修改以及查询，界面上方设有搜索栏，可依据用户账号、姓名等条件进行搜索，可快速定位到目标用户，在主操作区里，系统以表格形式呈现用户编号、姓名、性别、头像、电话号码等核心信息，方便管理员统一查看与管理用户数据。每条用户记录右侧都有“查看”“修改”“删除”按钮，可对用户资料进行精细化操作，另外还设有“添加”和“批量删除”功能，能提升管理效率，该界面兼顾了信息展示与操作便捷。
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六.部分功能代码

import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import xiangmuItem
import time
import re
import random
import platform
import json
import os
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
class xiangmuSpider(scrapy.Spider):
    name = 'xiangmuSpider'
    spiderUrl = 'https://url网址'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)


    # 列表解析
    def parse(self, response):
        
        _url = urlparse(self.spiderUrl)
        self.protocol = _url.scheme
        self.hostname = _url.netloc
        plat = platform.system().lower()
        if plat == 'windows_bak':
            pass
        elif plat == 'linux' or plat == 'windows':
            connect = self.db_connect()
            cursor = connect.cursor()
            if self.table_exists(cursor, 'xiangmu') == 1:
                cursor.close()
                connect.close()
                self.temp_data()
                return

        list = response.css('ul.subject-list li.subject-item')
        
        for item in list:

            fields = xiangmuItem()



            fields["laiyuan"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first())
            if fields["laiyuan"].startswith('//'):
                fields["laiyuan"] = self.protocol + ':' + fields["laiyuan"]
            elif fields["laiyuan"].startswith('/'):
                fields["laiyuan"] = self.protocol + '://' + self.hostname + fields["laiyuan"]
            fields["fengmian"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg img::attr(src)').extract_first())
            fields["xiaoshuoming"] = self.remove_html(item.css('div.info h2 a::attr(title)').extract_first())

            detailUrlRule = item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first()
            if self.protocol in detailUrlRule:
                pass
            elif detailUrlRule.startswith('//'):
                detailUrlRule = self.protocol + ':' + detailUrlRule
            else:
                detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
                fields["laiyuan"] = detailUrlRule

            yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields},  callback=self.detail_parse)


    # 详情解析
    def detail_parse(self, response):
        fields = response.meta['fields']

        try:
            if '(.*?)' in '''div#info span a::text''':
                fields["zuozhe"] = re.findall(r'''div#info span a::text''', response.text, re.S)[0].strip()
            else:
                if 'zuozhe' != 'xiangqing' and 'zuozhe' != 'detail' and 'zuozhe' != 'pinglun' and 'zuozhe' != 'zuofa':
                    fields["zuozhe"] = self.remove_html(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
                else:
                    fields["zuozhe"] = emoji.demojize(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
        except:
            pass
 # 去除多余html标签
    def remove_html(self, html):
        if html == None:
            return ''
        pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
        return pattern.sub('', html).strip()

    # 数据库连接
    def db_connect(self):
        type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
        host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
        port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
        user = self.settings.get('USER', 'root')
        password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

        try:
            database = self.databaseName
        except:
            database = self.settings.get('DATABASE', '')

        if type == 'mysql':
            connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
        else:
            connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)

        return connect

    # 断表是否存在
    def table_exists(self, cursor, table_name):
        cursor.execute("show tables;")
        tables = [cursor.fetchall()]
        table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
        table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]

        if table_name in table_list:
            return 1
        else:
            return 0
@main_bp.route("/python05c7298x/danchexinxi/save", methods=['POST'])
def python05c7298x_danchexinxi_save():
    '''
    '''
    if request.method == 'POST':
        msg = {"code": normal_code, "msg": "success", "data": {}}
        req_dict = session.get("req_dict")
        if danchexinxi.count(danchexinxi, danchexinxi, {"danchebianhao":req_dict["danchebianhao"]})>0:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = "单车编号已存在"
            return jsonify(msg)
        for key in req_dict:
            if req_dict[key] == '':
                req_dict[key] = None
        error= danchexinxi.createbyreq(danchexinxi, danchexinxi, req_dict)
        if error!=None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return jsonify(msg)

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大学毕业那年，曾经有幸协助指导老师做过毕业设计课题分类、论文初选（查看论文的格式）、代码刻录等打杂的事情，也帮助过同界N多同学完成过毕业设计工作，毕业后在一家互联网大厂工作8年，先后从事Java前后端开发、系统架构设计等方面的工作，有丰富的编程能力和水平，也在工作之余指导过别人完成过一些毕业设计的工作。2016年至今，团队已指导上万名学生顺利通过毕业答辩，目前是csdn特邀作者、优快云全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/B站/知乎等平台优质作者,计算机毕设实战导师，专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导，欢迎咨询~✌