LPR历史数据汇总(持续更新)

LPR

        LPR(Loan Prime Rate)贷款市场报价利率,是一种基础性的贷款参考利率,现在我们新的房贷都基于LPR加点而成。虽然这个加点是固定的,但LPR是变化的。因此到了房贷协议约定的利率调整时间,我们的房贷利率就能变化了。

LPR最新数据

最新报价:2023年1月20日贷款市场报价利率(LPR)为:1年期LPR为3.65%,5年期以上LPR为4.3%。

数据来源

 人民银行网站:

http://www.pbc.gov.cn/zhengcehuobisi/125207/125213/125440/3876551/index.html

时间 5年期(%) 1年期(%)
20230120 4.3 3.65
20221220 4.3 3.65
20221121 4.3 3.65
20221020 4.3 3.65
20220920 4.3 3.65
20220822 4.3 3.65
20220720 4.45
### 使用Python爬取车牌识别(LPR)相关数据 要实现通过Python爬取与车牌识别(LPR)相关的数据,可以采用网络爬虫技术。以下是详细的解决方案: #### 1. 爬取目标网站 首先需要明确目标网站的内容形式以及其API接口是否存在。如果目标网站提供了公开的API,则可以直接调用这些API来获取所需数据;如果没有提供API,则可以通过解析HTML页面提取相关内容。 对于车牌识别领域,通常可以从以下几个方面入手: - **学术论文数据库**:如Google Scholar、ArXiv等平台上的研究文章及其附带的数据集链接。 - **开源项目托管站点**:GitHub是一个重要的资源库,在这里可以找到许多有关LPR系统的代码示例和训练好的模型[^2]。 - **论坛和技术博客**:Stack Overflow或其他开发者社区可能会分享一些实用技巧或者现成脚本片段。 #### 2. 工具选择 常用的Web Scraping框架有BeautifulSoup配合requests库完成基本功能需求即可满足大多数情况下的静态网页抓取工作流程;而当面对动态加载内容较多的情况时,Selenium则成为更好的选项因为它能够模拟真实用户的浏览器行为从而更好地处理JavaScript渲染后的DOM树变化. 下面给出一段简单的利用`requests` 和 `beautifulsoup4` 进行基础HTTP请求并分析返回结果的例子: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_lpr_data(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") data_elements = [] # 假设我们要找的是特定class名下的div标签内的文本信息 target_divs = soup.find_all('div', class_='lpr-data') for div in target_divs: text_content = div.get_text(strip=True) if text_content: data_elements.append(text_content) return data_elements if __name__ == "__main__": url_to_scrape = input("请输入包含LPR数据的目标URL:") scraped_data = fetch_lpr_data(url_to_scrape) print(f"已成功抓取{len(scraped_data)}条记录.") ``` 此段程序定义了一个名为`fetch_lpr_data()` 的函数用于访问指定网址(`url`) 并从中抽取所有具有`.lpr-data` CSS 类别的 `<div>` 元素内部的文字串列表作为最终输出成果展示给用户查看。 注意实际应用过程中还需要考虑反爬机制规避措施比如设置合适的间隔时间减少服务器压力等等因素影响效率效果最佳实践建议阅读官方文档了解更多细节部分[^1]. #### 3. 数据存储 一旦获得了原始数据之后就需要决定怎样保存它们以便后续进一步加工处理。常见的做法包括但不限于写入CSV文件、JSON格式化字符串或者是直接存放到关系型数据库表单里去管理维护更加方便快捷高效长久保留价值更大些。 --- ###
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