python爬取汇率历史数据

时间: 2023-08-18 21:11:31 浏览: 244
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: ```python 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。
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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: ```python 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) ```

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