爬取股票历史数据python

好的，您想了解如何用Python爬取股票历史数据是吗？其实这个问题比较广泛，需要具体了解您想要爬取的股票数据网站、股票代码、时间范围等信息，才能给出更准确的回答。 不过，一般来说，可以使用Python中的库如requests、BeautifulSoup等来进行网站信息请求和解析。您可以先学习一下Python的基础知识，然后再针对具体问题查找相应的资料，这样会更加有帮助。

相关问题

python爬取股票历史数据

您可以使用Python中的第三方库来爬取股票历史数据，比如使用pandas-datareader和yfinance库来获取股票历史数据。以下是一个简单的示例代码：

import pandas_datareader as pdr
import datetime

# 设置起始日期和结束日期
start = datetime.datetime(2010, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 6, 30)

# 获取股票历史数据
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=start, end=end)

# 打印前5行数据
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用pandas-datareader库获取了苹果公司（AAPL）从2010年1月1日到2021年6月30日的股票历史数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。您可以根据需要更改起始日期和结束日期，以获取不同时间段内的数据。

python爬取天气数据_Python爬取历史天气数据

好的，您想了解如何用 Python 爬取历史天气数据，是吗？

首先，需要确定您想要爬取哪个地区的历史天气数据。一般来说，可以通过查询该地区的气象局或气象网站获取历史天气数据。

接着，可以使用 Python 中的 requests 库来发送 HTTP 请求，获取网页源代码。然后，可以使用 BeautifulSoup 库来解析网页源代码，提取出所需的天气数据。

以下是一个简单的示例代码，用于爬取中国天气网上北京市 2019 年 1 月份的历史天气数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml#dt'
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'}

r = requests.get(url, headers=headers)
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
weather_list = soup.select('.t li')

for weather in weather_list:
    date = weather.select('.time')[0].text
    weather_detail = weather.select('.temp')[0].text.strip()
    print(date, weather_detail)

以上代码中，我们首先通过 requests 库发送了一个 GET 请求，获取了北京市天气网的网页源代码。然后，使用 BeautifulSoup 库解析网页源代码，提取出了 2019 年 1 月份的天气数据，并打印输出了日期和天气详情。

需要注意的是，不同的网站网页结构不同，需要根据具体情况修改代码。同时，需要注意网站的 robots.txt 文件，不要过度访问网站，以免被封 IP 或其他限制。