最近手头有点紧，于是用Python来冲一波股票...

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文章目录

前言
准备工作
获取数据部分
- - 爬虫的基本流程
  - 代码展示
数据可视化分析
最后

前言

快过年了手头有点紧但是作为一个男人身上怎么能够没有大把钞票呢

于是我决定用Python来分析一波股票赢了会所嫩*输了下海干活

好了上面是我吹牛逼的不过确实有小伙伴看了爬股票数据进行分析的教程中过但是我还是不建议各位去碰这玩意今天咱们就是纯纯的分享技术哈~

准备工作

既然要去赚马内咱们首先要获取往期的数据来进行分析通过往期的规律来对当前进行预测准不准我不知道反正比人预测的准不准也不要喷我咱们是来交流技术的不是来炒股的。

我们需要使用这些模块通过pip安装即可。

不会安装模块可以看我往期文章如何安装python模块, python模块安装失败的原因以及解决办法

后续使用的其它的模块都是Python自带的不需要安装直接导入使用即可。

requests:      爬虫数据请求模块
pyecharts:     数据分析 可视化模块
pandas:        数据分析 可视化模块里面的设置模块图表样式

获取数据部分

爬虫的基本流程

思路分析

采集什么数据怎么采集

首先我们找到数据来源从network当中去找到数据所在的位置这一步就不详细讲了。

可以看我往期文章Python爬虫何如抓包这三个案例手把手教会你非常详细

代码实现

我们想要实现通过爬虫获取到数据正常情况下有几个步骤

发送请求
获取数据
解析数据
保存数据

接下来我们来看代码

代码展示

导入需要使用的模块

import requests     # 数据请求模块
import csv          # 表格模块

1、发送请求

通过response模块来访问需要获取数据的地址

url = 'https://stock.xueqiu.com/v5/stock/screener/quote/list.json?page={page}&size=30&order=desc&orderby=percent&order_by=percent&market=CN&type=sh_sz'
requests.get(url=url)

假设目标网址是你刚认识的妹子家你能穿的破破烂烂脏不溜秋的就进去吗肯定得打扮一番把自己伪装的人模狗样的才让你进去对不对不然就被赶出来了。

同理直接这么进去是不一定能获取到数据所以需要使用 cookie 来伪装一下cookie代表着用户身份信息。

当然光cookie是不够的咱们再加上当前网页的 user-agent

伪装加好之后咱们就能得到一个相应结果先打印出来看看。

import requests  # 第三方模块
import csv

# 伪装
headers = {
    # 用户身份信息
    'cookie': 's=bq119wflib; device_id=90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_token=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqat=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token=3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u=511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1670501922',

    # 浏览器的基本信息
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36'
}

url = 'https://stock.xueqiu.com/v5/stock/screener/quote/list.json?page={page}&size=30&order=desc&orderby=percent&order_by=percent&market=CN&type=sh_sz'
    # 1. 发送请求
response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response)

运行后出现 <Response [200]>求请求成功出现404就是访问不到资源一般是被反爬了。

所以这时候我们需要加一个 referer 防盗链参数进去

'referer: https://xueqiu.com/hq'

如果加了还不行就是自己链接有问题了。

取数据的话 .json 就好了

import requests  # 第三方模块
import csv

# 伪装
headers = {
    # 用户身份信息
    'cookie': 's=bq119wflib; device_id=90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_token=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqat=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token=3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u=511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1670501922',
    # 防盗链
    'referer: https://xueqiu.com/hq'
    # 浏览器的基本信息
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36'
}

url = 'https://stock.xueqiu.com/v5/stock/screener/quote/list.json?page={page}&size=30&order=desc&orderby=percent&order_by=percent&market=CN&type=sh_sz'
    # 1. 发送请求
response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response.json())

2、获取数据

什么是json数据

以 {}/[] 所包裹起来的数据 {“”:“”, “”:“”}

除了 .json 还可以通过 .text 和 .content 来拿到数据但是它们获取到的数据是一样。

.text 获取到的是字符串文本内容。
.content 取到的是二进制数据一般是图片/音频/视频内容。

json_data = response.json()

3、解析数据

解析数据就是提取数据把我们想要的数据提取出来。

没学过字典的小伙伴可以先学一下字典。

data_list = json_data['data']['list']
# data_list[0]
# data_list[1]
for i in range(0, len(data_list)):
    symbol = data_list[i]['symbol']
    name = data_list[i]['name']
    current = data_list[i]['current']
    chg = data_list[i]['chg']
    percent = data_list[i]['percent']
    current_year_percent = data_list[i]['current_year_percent']
    volume = data_list[i]['volume']
    amount = data_list[i]['amount']
    turnover_rate = data_list[i]['turnover_rate']
    pe_ttm = data_list[i]['pe_ttm']
    dividend_yield = data_list[i]['dividend_yield']
    market_capital = data_list[i]['market_capital']
    print(symbol, name, current, chg, percent, current_year_percent, volume, amount, turnover_rate, pe_ttm, dividend_yield, market_capital)

4、保存数据

csv_writer.writerow([symbol, name, current, chg, percent, current_year_percent, volume, amount, turnover_rate, pe_ttm, dividend_yield, market_capital])

爬虫部分就结束了接下来看数据分析部分文章不理解我还录了视频讲解视频以及完整代码在文末名片自取即可。

数据可视化分析

导入需要使用的模块

import pandas as pd         # 做表格数据处理模块 
from pyecharts.charts import Bar    # 可视化模块 
from pyecharts import options as opts   # 可视化模块里面的设置模块(图表样式)

读取数据

df = pd.read_csv('股票.csv')
x = list(df['股票名称'].values)
y = list(df['成交量'].values)
 
c = (
    Bar()
    .add_xaxis(x[:10])
    .add_yaxis("成交额", y[:10])
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-旋转X轴标签", subtitle="解决标签名字过长的问题"),
    )
    .render("成交量图表.html")