python爬取今日股票数据，并以表格形式表达

Python通过一些库如`pandas`, `requests`, 和 `BeautifulSoup` 可以方便地爬取网站上的股票数据。以下是一个简化的步骤：

1. **安装必要的库**：
首先需要安装`pandas`、`requests`、`lxml` 或 `beautifulsoup4`（如果`requests`无法获取HTML，可能会用到这个）。你可以使用`pip install pandas requests beautifulsoup4 lxml` 来安装。

2. **定位数据源**：
确定你想抓取的股票数据来自哪个网站，比如有些金融网站提供API可以直接获取，如果没有API，则需找到包含股票信息的网页。

3. **编写爬虫脚本**：
- 使用`requests.get()`从URL获取HTML内容。
- 使用`BeautifulSoup`解析HTML，查找包含股票数据的元素（通常在表格或JSON数据中）。

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   url = "http://example.com/stock_data"  # 替换为你实际的数据源地址
   response = requests.get(url)
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

4. **提取数据**：
找到特定的HTML标签并提取出股票名称、价格、涨跌等信息。例如，如果数据在`<table>`中，可以遍历每一行：

   stock_data = []
   table = soup.find('table', {'class': 'stock_table'})
   for row in table.find_all('tr'):
       cols = row.find_all('td')
       data = [col.text.strip() for col in cols]
       stock_data.append(data)

5. **转化为pandas DataFrame**：
将提取的数据转换成`pandas` DataFrame，以便于进一步处理和分析：

   import pandas as pd

   df = pd.DataFrame(stock_data, columns=['Stock', 'Price', 'Change'])

6. **保存结果**：
最后将DataFrame保存为CSV文件或直接打印显示：

   df.to_csv('stock_data.csv', index=False)  # 保存为CSV
   print(df)  # 显示在控制台

注意：在实际操作时，很多网站有反爬机制，可能需要设置User-Agent，处理cookies或使用代理IP。并且遵守网站的robots.txt规则以及法律法规。