Python 抓取新浪财经股票数据

本文介绍了如何通过抓包技术获取新浪财经的实时和历史股票数据。包括实时行情的获取,如通过特定URL获取单只或多只股票及大盘指数的信息;历史数据的下载,如下载指定日期或日期范围内的股票成交明细和分价表。虽然新浪未提供官方API,但通过这些方法可以实现数据抓取。后续将分享Python实现的代码。

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

新浪并未提供 API,但我们可以通过抓包来获取实时或历史行情数据。

实时行情

比如我们可以通过浏览器访问:

http://hq.sinajs.cn/?format=text&list=sh601688

来获取证券代码为 sh601688 的实时行情数据,可以看到内容为:

var hq_str_sh601688="华泰证券,20.280,20.250,20.340,20.400,20.200,20.320,20.340,5737081,116441306.000,1200,20.320,4900,20.310,44300,20.300,30200,20.290,18900,20.280,2300,20.340,24200,20.350,31900,20.360,50800,20.370,27800,20.380,2016-11-22,09:48:11,00";

其中各个数字(按顺序依次)的含义为:

0: "华泰证券": 股票名字
1: "20.280": 今日开盘价
2: "20.250": 昨日收盘价
3: "20.340": 当前价格
4: "20.400": 今日最高价
5: "20.200": 今日最低价
6: "20.320": 竞买价,即“买一”报价
7: "20.340": 竞卖价,即“卖一”报价
8: "5737081": 成交的股票数(单位为“个”)
9: "116441306.000": 成交金额(单位为“元”)
10: "1200": “买一”申请 120011: "20.320": “买一”报价
12: "4900": “买二”申请 490013: "20.310": “买二”报价(以下依次类推)
14: "44300": 买三
### 如何使用Python编写爬虫从新浪财经获取股票数据 #### 1. 准备工作 在开始编写爬虫之前,需要安装必要的库。以下是一些常用的Python库及其功能: - `requests`:用于发送HTTP请求,获取网页内容。 - `BeautifulSoup`(来自`bs4`模块):解析HTML文档,提取所需数据。 - `pandas`:处理和存储数据,便于后续分析。 可以使用以下命令安装这些库: ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas ``` #### 2. 获取股票数据的基本流程 为了从新浪财经抓取股票数据,需要遵循以下逻辑[^1]: - 使用`requests`库发送GET请求到新浪财经股票数据页面。 - 利用`BeautifulSoup`解析返回的HTML内容,定位包含股票数据的标签。 - 提取所需的数据字段,并将其存储为结构化格式(如CSV或Excel文件)。 #### 3. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何从新浪财经抓取股票数据: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 发送HTTP请求 url = "https://finance.sina.com.cn/stock/" # 替换为具体的股票数据页面URL headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' # 解析HTML内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取股票数据 data = [] table = soup.find('table') # 假设数据在一个表格中 if table: rows = table.find_all('tr') for row in rows: cols = row.find_all('td') cols = [col.text.strip() for col in cols] if cols: data.append(cols) # 转换为DataFrame并保存 df = pd.DataFrame(data, columns=["股票代码", "股票名称", "当前价格", "涨跌幅"]) # 根据实际数据调整列名 df.to_csv("stock_data.csv", index=False, encoding="utf-8") ``` #### 4. 注意事项 - **反爬机制**:新浪财经可能具有一定的反爬机制,建议设置合理的请求间隔时间,避免过于频繁的请求导致IP被封禁[^2]。 - **动态加载**:如果目标数据是通过JavaScript动态加载的,可以考虑使用`Selenium`模拟浏览器行为来获取完整数据[^3]。 - **合法性**:确保遵守新浪财经的使用条款,避免侵犯网站的版权或隐私政策。 #### 5. 数据存储与分析 抓取到的数据可以通过`pandas`进行进一步处理和分析。例如,计算股票的平均价格、绘制价格趋势图等。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 df = pd.read_csv("stock_data.csv") # 数据分析 average_price = df["当前价格"].astype(float).mean() print(f"平均价格: {average_price}") # 绘制价格趋势图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df["股票名称"], df["当前价格"].astype(float), marker='o') plt.title("股票价格趋势图") plt.xlabel("股票名称") plt.ylabel("当前价格") plt.xticks(rotation=90) plt.tight_layout() plt.show() ```
评论 9
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