python爬取汇率历史数据

您好！要爬取汇率历史数据，您可以使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来进行网页爬取和数据提取。以下是一个简单的示例代码，帮助您开始：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义目标网页的URL
url = 'http://www.example.com'

# 发起GET请求并获取网页内容
response = requests.get(url)
content = response.content

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

# 根据网页结构，找到对应的汇率数据位置
# 使用soup.find()或soup.find_all()方法来获取元素或元素列表

# 提取并处理汇率数据
# 根据网页结构和数据格式，使用相应的方法来提取数据

# 打印或保存汇率历史数据
# 可以将数据存储到文件、数据库或进行进一步的处理与分析

请注意，上述代码只是一个简单示例，具体的实现方式会根据目标网站的结构和数据格式而有所不同。您需要根据实际情况进行适当的调整和处理。

另外，务必遵守网站的爬虫规则和法律法规，确保您的爬取行为合法合规。

相关问题

python爬取历史汇率数据

要爬取历史汇率数据，首先需要找到提供这些数据的网站。一旦找到这个网站，您可以使用 Python 中的爬虫库，如 BeautifulSoup 或 Scrapy，来获取网站上的数据。

首先，您需要发送请求并获取网页内容，然后使用 BeautifulSoup 解析 HTML 代码并提取所需的数据。最后，您可以将数据存储在文件或数据库中，以便以后使用。

例如，下面是使用 BeautifulSoup 爬取网页数据的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.example.com/exchange-rates"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 获取汇率数据
exchange_rates = soup.find("table", {"id": "exchange_rates_table"})
for row in exchange_rates.find_all("tr"):
    data = [cell.text for cell in row.find_all("td")]
    print(data)

请注意，上面的代码仅供参考，因为实际网页的结构可能不同。因此，您可能需要对代码进行适当的修改，以适应特定的网页。

python爬取天气历史数据

以下是使用Python爬取天气历史数据的步骤：

1.确定目标网站，找到需要爬取的数据所在的URL。
2.使用Python的requests库向目标URL发送请求，获取网页源代码。
3.使用Python的BeautifulSoup库解析网页源代码，提取需要的数据。
4.将提取的数据存储到本地文件或数据库中。

参考下面的代码示例，演示如何使用Python爬取历史天气数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_month_weather(request_url, year_number, month_number):
    month_weather = []
    url = request_url + str(year_number) + '/' + str(month_number) + '.html'
    html = requests.get(url).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    tr_list = soup.find_all('tr')[1:]
    for tr in tr_list:
        td_list = tr.find_all('td')
        date = td_list[0].text.strip()
        max_tem = td_list[1].text.strip()
        min_tem = td_list[2].text.strip()
        weather = td_list[3].text.strip()
        wind = td_list[4].text.strip()
        wind_level = td_list[5].text.strip()
        month_weather.append([date, max_tem, min_tem, weather, wind, wind_level])
    return month_weather

def get_year_weather(request_url, year_number):
    year_weather = []
    for i in range(12):
        month_weather = get_month_weather(request_url, year_number, i+1)
        year_weather.extend(month_weather)
        print('第%d月天气数据采集完成，望您知悉！'%(i+1))
    col_name = ['Date', 'Max_Tem', 'Min_Tem', 'Weather', 'Wind', 'Wind_Level']
    result_df = pd.DataFrame(year_weather)
    result_df.columns = col_name
    result_df.to_csv('year_weather.csv')
    return result_df

request_url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/shanghai/'
year_number = 2021
get_year_weather(request_url, year_number)