python采集往期股票数据进行分析预测

前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!

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。

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）

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。

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。

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

数据采集

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

（因不可抗原因，网址屏蔽了，完整代码可文末名片领取）

url = 'https://stock.*****.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)

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

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)

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。

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:// ****.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:// ******.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.****.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 {“”:“”, “”:“”}

json_data = response.json()

3、解析数据

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")

完整代码文末名片自取就好了哈~

另我给大家准备了一些资料，包括:

2022最新Python视频教程、Python电子书10个G

（涵盖基础、爬虫、数据分析、web开发、机器学习、人工智能、面试题）、Python学习路线图等等

全部可在文末名片获取哦！

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