利用爬虫获取至少三个月的股票成交数据代码

抓取股票成交数据需要先确定要抓取哪个股票交易市场（如A股、港股、美股等），以及要抓取哪个股票的数据。此外还要确定抓取的时间范围和数据维度（如开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额等）。

以下是一个示例代码，可用于抓取中国A股市场某只股票最近三个月的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和成交额数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 股票代码和要抓取的时间范围
code = '600519'  # 茅台股票代码
start_date = '2021-01-01'  # 起始日期
end_date = '2021-03-31'  # 结束日期

# 构造URL
url = f'http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_{code}.html?start={start_date}&end={end_date}'

# 发送请求并解析HTML
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取表格数据
table = soup.find('table', class_='table_bg001 border_box limit_sale')
rows = table.find_all('tr')

# 解析表格数据
data = []
for row in rows[1:]:
    cells = row.find_all('td')
    date = cells[0].text.strip()  # 日期
    open_price = cells[1].text.strip()  # 开盘价
    high_price = cells[2].text.strip()  # 最高价
    low_price = cells[3].text.strip()  # 最低价
    close_price = cells[4].text.strip()  # 收盘价
    volume = cells[5].text.strip()  # 成交量
    amount = cells[6].text.strip()  # 成交额
    data.append([date, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount])

# 转换成DataFrame格式并输出到CSV文件
df = pd.DataFrame(data, columns=['日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '成交量', '成交额'])
df.to_csv(f'{code}_{start_date}_{end_date}.csv', index=False)

该代码使用了Python的requests库和BeautifulSoup库来发送HTTP请求和解析HTML页面。在解析HTML页面时，使用了CSS选择器来定位表格元素，并对表格数据进行了解析和格式化。

注意，该代码只适用于中国A股市场的股票成交数据抓取，其他市场和股票需要根据实际情况进行调整。同时，为了避免过于频繁的数据抓取导致被封IP，建议使用IP代理池和定时任务来稳定地抓取数据。