python爬取雅虎图片

下面是一份Python代码，可以爬取Yahoo图片并保存到本地：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request

url = "https://www.yahoo.com/news/photos"
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

image_tags = soup.find_all("img")

for image_tag in image_tags:
    image_url = image_tag.get("src")
    if "https" in image_url:
        image_name = image_url.split("/")[-1]
        urllib.request.urlretrieve(image_url, image_name)
        print(f"Image saved: {image_name}")

这段代码使用了Requests和BeautifulSoup库来获取网页内容和解析HTML。然后，它使用urllib库将图片保存到本地。

相关问题

python爬取金融数据

要爬取金融数据，可以使用 Python 的第三方库，如 BeautifulSoup、Scrapy、Pandas 等，以及一些金融数据 API，如聚宽、TuShare、雅虎财经等。以下是一个简单的示例，使用 Pandas 和聚宽 API 来获取股票行情数据：

import pandas as pd
import jqdatasdk as jq

# 登录聚宽账号
jq.auth('username', 'password')

# 获取股票行情数据
df = jq.get_price('000001.XSHE', start_date='2020-01-01', end_date='2020-12-31')

# 打印数据
print(df.head())

在这个示例中，我们使用聚宽 API 来获取一只股票在 2020 年的行情数据，然后使用 Pandas 将数据转化为 DataFrame，并打印出前几行数据。注意，在使用聚宽 API 之前，需要先登录聚宽账号，并安装 jqdatasdk 库。

我需要python的爬取雅虎财经5.4到6.2的茅台的股票开盘价和最高价，股市收盘价和最低价，历史收盘价和成交量的代码

好的，以下是一个简单的示例代码，使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置需要爬取的日期范围，这里以2021年5月4日到6月2日为例
start_date = "20210504"
end_date = "20210602"

# 构造 URL，这里以茅台股票代码为例
url = f"https://finance.yahoo.com/quote/600519.SS/history?period1={start_date}&period2={end_date}&interval=1d&filter=history&frequency=1d"

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

# 定位历史价格表格
table = soup.find("table", {"data-test": "historical-prices"})

# 定位表格中的数据行
rows = table.find_all("tr")[1:]

# 遍历每一行，获取所需信息
for row in rows:
    # 获取日期
    date = row.find("td", {"class": "Py(10px) Ta(start) Pend(10px)"}).text.strip()
    
    # 获取开盘价、最高价、最低价和收盘价
    cells = row.find_all("td", {"class": "Py(10px) Pstart(10px)"})
    open_price = cells[0].text.strip()
    high_price = cells[1].text.strip()
    low_price = cells[2].text.strip()
    close_price = cells[3].text.strip()
    
    # 获取成交量
    volume = row.find("td", {"class": "Py(10px) Pstart(10px) Pend(10px)"}).text.strip()
    
    # 输出所需信息
    print(f"日期：{date}，开盘价：{open_price}，最高价：{high_price}，最低价：{low_price}，收盘价：{close_price}，成交量：{volume}")

需要注意的是，该代码只能爬取网页上呈现的历史数据，不一定能够获取到所有的历史数据。此外，根据 Yahoo Finance 的网站规则，使用自动化工具进行数据爬取可能会被认为是违反规定的行为。