Python如何从新浪财经爬去分价表数据

本文介绍了如何使用Python从新浪财经网站抓取股票的分价表数据。通过构建URL,发送GET请求,解析HTML并利用BeautifulSoup提取数据,最终将数据存储为CSV文件。在操作时需要注意不要过于频繁调用,以免被服务器拒绝。此外,文章提到新浪财经的分价数据存在缺失问题,对其数据质量表示担忧。

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

当调用download_stock_price(stkCode)函数时,它会根据给定的股票代码(stkCode)生成相应的URL,然后向该URL发送GET请求获取股价数据。

代码的逻辑如下:

  1. 根据股票代码的前两位数字判断股票所属的交易所,生成对应的URL代码(urlcode)。
  2. 构建完整的URL,包括股票代码、起始日期和结束日期。
  3. 发送GET请求,获取网页的HTML内容。
  4. 使用BeautifulSoup对HTML进行解析,查找是否存在错误信息的div元素。
  5. 定位包含股价数据的表格。
  6. 遍历表格的每一行,提取每个单元格的数据,包括成交价、成交量和占比。将提取的数据存储到一个列表中。
  7. 根据列表中的数据创建一个DataFrame对象。
  8. 指定保存文件的路径和文件名,并将DataFrame对象以CSV格式保存到文件中。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import os

### 使用Python实现新浪财经数据抓取 #### 准备工作 为了成功构建一个用于抓取新浪财经数据虫程序,需先安装必要的库。常用的库有`requests`、`BeautifulSoup`和`pandas`等[^2]。 ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas lxml selenium scrapy ``` #### 获取网页内容 使用`requests`库可以轻松发送HTTP请求来获取目标页面的内容: ```python import requests url = "https://finance.sina.com.cn/stock/" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: html_content = response.text else: print(f"Failed to retrieve data: {response.status_code}") ``` #### 解析HTML文档 借助于`BeautifulSoup`解析下载下来的HTML源码,提取所需的信息: ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') news_titles = soup.find_all('a', class_='top_news')[:5] for title in news_titles: link = title['href'] text = title.string.strip() print(f"{text}\n{link}\n") ``` #### 动态加载更多内容 当遇到JavaScript渲染后的动态加载部时,则可能需要用到像Selenium这样的自动化测试框架模拟浏览器行为完成交互操作以获得完整DOM树结构后再继续上述过程[^1]。 #### 数据存储与处理 最后一步就是把收集到的数据保存下来以便后续析或展示,在这里推荐采用CSV文件格式作为临时储存介质之一;当然也可以直接存入数据库中长期保管。 ```python import pandas as pd data_list = [] # 假设已经有一个列包含了所有的记录字典 df = pd.DataFrame(data_list) df.to_csv('./sina_finance_data.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') ```
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