爬取“新浪财经-股票-行情-北交所”的全部5页共200支股票数据,并将爬取的200条股票数据写入“csv文件操作步骤

时间: 2024-03-20 14:43:56 浏览: 19
好的,以下是操作步骤: 1. 导入所需库 ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd ``` 2. 构造请求头和请求参数 ``` url = "https://finance.sina.com.cn/stock/north.shtml" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"} params = { "page": 1 } ``` 3. 爬取数据并解析 ``` data_list = [] for i in range(1, 6): # 爬取5页数据 params["page"] = i response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") table = soup.find("table", class_="table_list") tr_list = table.find_all("tr")[1:] # 去掉表头行 for tr in tr_list: td_list = tr.find_all("td") stock_code = td_list[0].text.strip() stock_name = td_list[1].text.strip() latest_price = td_list[2].text.strip() change_amount = td_list[3].text.strip() change_rate = td_list[4].text.strip() volume = td_list[5].text.strip() amount = td_list[6].text.strip() data_list.append([stock_code, stock_name, latest_price, change_amount, change_rate, volume, amount]) ``` 4. 将数据写入csv文件 ``` df = pd.DataFrame(data_list, columns=["股票代码", "股票名称", "最新价", "涨跌额", "涨跌幅", "成交量", "成交额"]) df.to_csv("north_stocks.csv", index=False, encoding="utf-8") ``` 以上就是完整的操作步骤,您只需要运行这段代码即可在当前目录下生成一个名为“north_stocks.csv”的文件,其中包含200条股票数据。

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